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数据科学中的带符号图与可通信几何
基于有向图的通信性几何概念，提出了一种解决有冲突交互数据分析问题的统一方法，包括有向图的划分、降维、联盟等级的确定以及衡量系统中已存在派别间极化程度的量化。
PDF4 months ago
对抗鲁棒性有符号图对比学习来自平衡增强
存在不可翻转的结构化平衡信息挑战时，我们提出了一种强大的平衡增强有符号图对比学习（BA-SGCL）框架，它结合了图对比学习原理和平衡增强技术，并且在各种数据集上展现了对抗攻击下的鲁棒性以及链接符号预测任务上的卓越性能。
PDF6 months ago
CSG: 有符号图的课程表示学习
我们提出了一种基于课程的训练方法，通过引入轻量级机制和创造签名图课程表示学习框架，优化了 SGNN 模型呈现样本的顺序，并在六个真实数据集上进行了实证验证，结果表明在链接符号预测（AUC）中，模型的准确性提高了 23.7%，标准差降低了 8
PDF9 months ago
在有向带符号图中学习无社交假设的解耦表示
本文提出了一种不依赖社会假设的学习有向带符号图中解耦节点表示的方法 DINES，采用解耦框架来将每个嵌入分解成不同因素，以捕捉多个潜在因素，并通过轻量级图卷积以及有效的边符号分类解码器来提高模型表达能力，实验证明 DINES 在有向带符号图
PDFa year ago
ICML带符号图的亚线性时间聚类神谕
针对具有清晰社区结构的有符号图，我们提供了本地聚类算法，可以在只读取图形的一小部分的情况下，在亚线性时间中回答会员查询并正确分类节点。
PDF2 years ago
WWW在有符号图中搜索极化：一种本地谱方法
本研究通过局部偏差特征向量和半监督学习方法，在有限制的情况下探测带有两极性结构的局部多样性地区，该算法在实验中获得了验证。
PDF4 years ago
ICML矩阵幂均值在带符号图谱聚类中的应用
该研究提出了使用一种带有参数的拉普拉斯变换簇集算法来处理有正有负关系的图结构，并在多个模型中取得了比当前领先技术更好的聚类效果。
PDF5 years ago
SPONGE：一种用于聚类有符号网络的广义特征值问题
本文介绍了一种在带符号图中进行 $k$ 路分簇的原则性和理论上可靠的谱方法。我们的方法受到社会平衡理论的启发，旨在将网络分解为不相交的群体，使得同一组中的个体通过尽可能多的正边相连接，而不同组中的个体则尽可能多地连接负边。我们的算法依靠广义
PDF5 years ago
关于符号图的谱分割
本文通过简单例子证明，在有符号图中，基于有符号拉普拉斯矩阵的算法比基于符号化拉普拉斯矩阵的算法更好地执行图谱划分，而负特征值有助于计算 Fiedler 向量。
PDF8 years ago
无向和有向图的谱理论及其在图聚类中的应用：综述
本文系统地介绍了图割方法，着重介绍了归一化图割方法及其在加权无向图和有向图聚类中的应用，并提出了解决带符号图的问题的方法。此外，本文还表明了比率割方法是归一化割方法的特例。
PDF8 years ago