基于结构平衡理论的带符号网络建模

网络建模（具体而言生成模型）已被证明能提供关于底层网络结构的大量信息，以及构建背后的诸多益处。近来对更好理解与建模网络的兴趣显著增加，但这其中绝大多数工作针对无符号网络。然而，许多网络可具有正边与负边（或带符号网络），尤其在在线社交媒体中，并且由于增加的复杂性，它们固有地具备无符号网络所不具备的性质。具体而言，正边与负边比例以及网络中带符号三角形的分布是带符号网络独有的性质，需被显式建模。这是因为其底层动力学并非随机，而是受社会理论（如结构平衡理论）支配，该理论粗略表明社交网络中的用户偏好张力较小的三元关系。因此，我们提出一种基于结构平衡理论与无符号传递 Chung-Lu 模型的带符号网络建模方法。我们的模型引入两个参数，能够帮助维持正边比例与平衡三角形比例。在三个真实带符号网络上的实证实验表明，基于社会理论设计专用于带符号网络的模型，对于在生成合成网络时更好地维持带符号网络性质至关重要。