符号网络中大规模平衡子图的发现
社会与信息网络
2020-02-04 v1
摘要
符号网络是其边被标记为正号或负号的图，可用于捕捉无符号网络所遗漏的交互细微差别。符号图理论中的平衡概念决定了一个网络是否能被划分为两个完全对立的子集，因此可用于建模诸如社交网络中极化社区存在等现象。虽然判断一个图是否平衡是容易的，但寻找一个大的平衡子图是困难的。文献中可用于此目的的少数启发式方法要么效果不佳，要么无法扩展。在本文中，我们提出一种在符号网络中寻找大规模平衡子图的高效算法。该算法依赖于符号谱理论和图拉普拉斯扰动的新的界。在真实数据上广泛的多种实验中，我们表明我们的算法能找到比现有方法检测到的更大的平衡子图，并且速度更快。我们在多达 3400 万条边的图上测试了其可扩展性。
引用
@article{arxiv.2002.00775,
title = {Finding large balanced subgraphs in signed networks},
author = {Bruno Ordozgoiti and Antonis Matakos and Aristides Gionis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.00775},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 6 figures, The Web Conference 2020