计算机工程与科学

作者：唐月晨, 马慧芳, 舒珂

单位：（1.西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃 兰州 730070；2.桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西 桂林 541004）

关键词：符号社交网络,平衡理论,地位理论,对比学习,关系预测,

基金：国家自然科学基金（62567007,62441701）；广西可信软件重点实验室项目（1x202302）；甘肃省产业支撑项目 （2022CYZC11）

符号社交关系预测旨在预测社交网络中的社会实体之间是否存在积极有向交互或消极有向交互。现有的社交关系预测模型往往忽略社交网络中的符号、方向特性,而平衡理论为建模符号相关的社交关系提供了指导依据,地位理论为建模符号、方向联合的社交关系提供了指导依据。此外，自监督技术能从上述2个角度为节点特征学习彼此提供有效辅助信息。据此,提出了融合平衡与地位理论的自监督符号社交关系预测模型。该模型充分利用平衡和地位理论建模友谊和层级关系,分别捕捉边符号和方向对不同社交关系的影响。为了提高预测性能,采用自监督学习的对比学习机制探索网络中方向和符号在训练过程中的互补信息，并在真实数据集上验证了该模型的有效性。

来源：2025年第11期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

查看计算机工程与科学杂志2025年第11期