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预测在线社交网络正负链接

Predicting Positive and Negative Links in Online Social Networks
课程网址: http://videolectures.net/www2010_leskovec_ppn/  
主讲教师: Jure Leskovec
开课单位: 斯坦福大学
开课时间: 2010-05-17
课程语种: 英语
中文简介:
我们研究在线社交网络, 在这些网络中, 关系可以是积极的 (表示友谊), 也可以是消极的 (表示对立或对立)。这种积极和消极联系的混合出现在各种在线设置中;我们研究来自伊皮尼翁、斯拉什多和维基百科的数据集。尽管考虑了各种不同的设置, 但我们发现, 使用跨不同领域推广的模型, 可以很高的准确性预测基础社交网络中的链接迹象。这些模型提供了对推动网络中签名链接形成的一些基本原则的洞察, 也揭示了社会心理学中的平衡和地位理论。
课程简介: We study online social networks in which relationships can be both positive (indicating friendship) and negative (indicating opposition or antagonism). Such a mix of positive and negative links arise in a variety of online settings; we study datasets from Epinions, Slashdot and Wikipedia. Despite the diversity of settings considered, we find that the signs of links in the underlying social networks can be predicted with high accuracy using models that generalize across the different domains. These models provide insight into some of the fundamental principles that drive the formation of signed links in networks, and also shed light on theories of balance and status from social psychology.
关 键 词: 计算机科学; 网络分析; 社交网络
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2020-06-12:yumf
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