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研究论文

挖掘签名网络:理论与应用:2020年网络会议的指导建议

出版:2020年4月20日出版历史

摘要

符号网络通过在每条边上附加正负符号来转换传统图形编码的信息。这种细微的修改大大增强了图形的建模能力。例如,在社交网络中,边缘可能代表用户之间的互动,符号可以确定交流是友好的还是敌对的。然而,引入边缘符号会使许多已建立的方法和图形处理工具箱的结果失效,因此,必须重新研究问题公式和算法技术。在本教程中,我们将概述挖掘签名网络的文献。我们将介绍自其诞生至今最重要的理论结果,我们将讨论一些最常见的应用,我们将反思新兴应用和未来工作的方向。

工具书类

  1. 弗朗西斯科·邦奇(Francesco Bonchi)、埃多亚多·加林贝蒂(Edoardo Galimberti)、阿里斯蒂德斯·吉奥尼斯(Aristides Gionis)、布鲁诺·奥多兹戈蒂(Bruno Ordozgoiti)和吉安卡洛·鲁福。2019.发现签约网络中的两极分化社区。arXiv预印arXiv:1910.02438(2019)。谷歌学者谷歌学者
  2. Jose Cadena、Anil Kumar Vullikanti和Charu C Aggarwal。2016.在签名网络流中的稠密子图上。2016年IEEE第16届数据挖掘国际会议(ICDM)。IEEE,51–60。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  3. 蒋凯扬(Kai-Yang Chiang)、纳加拉詹·纳塔拉詹(Nagarajan Natarajan)、安布吉·特瓦里(Ambuj Tewari)和英迪尔吉特·斯迪伦(Inderjit S Dhillon)。2011.在签名网络中利用更长的周期进行链路预测。在第20届ACM信息和知识管理国际会议的会议记录中。ACM,1157-1162年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  4. 蒋凯扬(Kai-Yang Chiang)、黄志英(Joyce Jiyoung Whang)和德希隆(Inderjit S Dhillon)。2012.使用平衡归一化切割对签名网络进行可扩展聚类。在第21届ACM信息和知识管理国际会议的会议记录中。美国医学会,615–624。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  5. 朱凌阳、王哲峰、王建培、王建南、赵紫金和陈恩红。2016年,从已签署的网络中查找战争中的帮派。第22届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。美国医学会,1505-1514年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  6. 范忠、亚历山大·齐亚塔斯和徐文松。2013.基于信任和不信任的狄利克雷页面排名和排名算法。互联网数学9,1(2013),113-134。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  7. Tyler Derr、Yao Ma和Jiliang Tang。2018年,签名图卷积网络。2018年IEEE国际数据挖掘会议(ICDM)。IEEE,929–934。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  8. 高明(Ming Gao)、林依鹏(Ee-Peng Lim)、罗大卫(David Lo)和菲利普斯(Philips Kokoh Prasetyo)。2016年。关于在有符号图中检测最大准拮抗群落。数据挖掘和知识发现30,1(2016),99–146。谷歌学者谷歌学者
  9. 弗兰克·哈雷(Frank Harary)。1953.关于有符号图的平衡概念。密歇根数学。J.2,2(1953),143-146。https://doi.org/10.1307/mmj/1028989917谷歌学者谷歌学者
  10. 侯耀平。有符号图的最小拉普拉斯特征值的界。《数学学报》第21期、第4期(2005年8月1日),955–960页。谷歌学者谷歌学者
  11. 谢卓绝、蒋凯扬和英迪尔吉特·S·迪伦。2012.签名网络的低阶建模。第18届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。ACM,507–515。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  12. Jinhong Jung、Woojeong Jin、Lee Sael和U Kang。2016.使用带重启的签名随机漫步在签名网络中进行个性化排名。2016年IEEE第16届数据挖掘国际会议(ICDM)。IEEE,973–978。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  13. 金正焕(Junghwan Kim)、海羽公园(Haekyu Park)、李继云(Ji-Eun Lee)和吴康(U Kang)。2018.侧面:在签署的定向网络中进行表征学习。2018年万维网会议记录。509–518.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  14. Srijan Kumar、Francesca Spezzano、VS Subrahmanian和Christos Faloutsos。2016.加权签名网络中的边权重预测。2016年IEEE第16届数据挖掘国际会议(ICDM)。IEEE,221-230。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
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  16. Jure Leskovec、Daniel Huttenlocher和Jon Kleinberg,2010年。社交媒体中的签名网络。在SIGCHI计算机系统人为因素会议记录(美国乔治亚州亚特兰大)(CHI’10)中。ACM,美国纽约州纽约市,1361-1370年。https://doi.org/10.1145/1753326.1753532谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  17. 唐继良、查鲁·阿加瓦尔和刘欢。2016年,签署社交网络中的建议。第25届万维网国际会议论文集。31–40.谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  18. J.H.van Lint和J.J.Seidel。1966.椭圆几何中的等边点集。荷兰Koninklijke Akademie van Wetenschappen学报:A辑:数学科学69,3(1966),335–348。谷歌学者谷歌学者
  19. 王素航(Suhang Wang)、汤继良(Jiliang Tang)、查鲁·阿加瓦尔(Charu Aggarwal)、易昌(Yi Chang)和刘欢(Huan Liu)。2017年,签署社交媒体网络嵌入协议。2017年SIAM数据挖掘国际会议论文集。暹罗,327-335。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  20. 吴兆明、查鲁·C·阿加瓦尔和孙继萌。2016年,签约网络排名的troll-trust模型。第九届ACM网络搜索和数据挖掘国际会议论文集。美国医学会,447–456。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆

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        封面图片ACM会议
        WWW’20:2020年网络会议相关会议记录
        2020年4月
        854页
        国际标准图书编号:9781450370240
        内政部:10.1145/3366424年

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        • 出版:2020年4月20日

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