Finding Antagonistic Communities in Signed Uncertain Graphs
Notice bibliographique
Résumé
Many real-world networks are signed networks with positive and negative edge weights, such as social networks with positive (friend) or negative (foe) relationships between users, and gene interaction networks with positive (stimulatory) or negative (inhibitory) interactions between genes. A well-known data mining task in signed networks is to find groups of antagonistic communities, where the vertices in the same community have a strong positive relationship and the vertices in different communities have a strong negative relationship. Most existing methods find antagonistic communities by modelling a signed network as a static graph with constant positive and negative edge weights. However, since the relationship between vertices is often uncertain in many real-world networks, it is more practical and accurate to capture the uncertainty of the relationship in the network by a signed uncertain graph (SUG), where each edge is independently associated with a discrete probability distribution of signed edge weights. How to find groups of antagonistic communities in a SUG is a challenging data mining task that has not been systematically tackled before. In this paper, we propose a novel method to tackle this task. We first model a group of antagonistic communities by a set of subgraphs, where the vertices in the same subgraph have a large expectation of positive edge weights and the vertices in different subgraphs have a large expectation of negative edge weights. Then, we propose a method to efficiently find significant groups of antagonistic communities by restricting all the computations on small local subgraphs of the SUG. Extensive experiments on seven real-world datasets and a synthetic dataset demonstrate the outstanding effectiveness and efficiency of the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».