即使巨魔也有用：符号网络中的高效链接分类
机器学习
2016-03-01 v1 社会与信息网络
物理与社会
摘要
我们解决在给定完整结构拓扑的情况下对符号社交网络的链接进行分类的问题。受二元用户行为假设（得到心理学数十年研究的支持）的启发，我们开发了一种高效且令人惊讶的简单方法来解决此分类问题。我们的方法在主动和批量设置下均运行。我们证明开发的算法在理论和实践上都非常快。在主动设置中，我们提供了新的复杂度度量和对任意符号网络成立的方法的严格分析。我们在三个知名真实世界数据集上实验验证理论主张，显示我们的方法在保持更快的同时优于竞争对手。
引用
@article{arxiv.1602.08986,
title = {Even Trolls Are Useful: Efficient Link Classification in Signed Networks},
author = {Géraud Le Falher and Fabio Vitale},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.08986},
year = {2016}
}
备注
17 pages, 3 figures