基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示学习算法

摘要

提出了一种基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示算法SNSH，通过反转符号网络中的正负关系生成负图，来挖掘符号网络中隐含的高阶互信息。该方法旨在通过加强的社会平衡理论来模拟符号网络的局部隐含特征，并通过节点局部嵌入、网络全局结构和节点特征属性三者之间的高阶互信息，得到更全面的符合符号网络特性的节点嵌入。

关键词

高阶互信息 / 链路符号预测 / 网络表示学习 / 符号网络 / 结构平衡理论

基金资助

国家自然科学基金(61976181); 云南省科技厅面上项目(202001BB050063); 云南省软件工程重点实验室开放项目(2020SE315)