基于异构特征的符号社交网络关系分类

符号社交网络关系分类是研究社交关系挖掘领域中一个崭新的研究方向。传统基于同构社交网络的关系分类模型在进行特征提取时,并未考虑符号社交网络中存在异构边(正、负边),提取特征需要代表网络的异构属性这一问题,同时也忽略了异构特征中所蕴含的社交平衡理论。针对以上不足,提出一种新颖的基于异构网络特征的关系分类模型,在特征提取方面主要通过引入朴素贝叶斯模型度量相邻异构关系的影响和结合社会化平衡理论形成的三角关系构建获得,并采用SVM等三类经典的有监督模型进行分类,验证特征的有效性。实验结果表明,改进后异构特征选择算法优化了特征的提取,显著提高了分类效果,从而证明了异构特征提取算法的有效性,为符号社会网络关系特征提取及关系分类提供一种新的思路。

RELATIONS CLASSIFICATION IN SIGNED SOCIAL NETWORKS BASED ON HETEROGENEOUS FEATURE