苏晓萍，宋玉蓉

（1. 南京工业职业技术学院 计算机与软件学院，江苏 南京 210046; 2. 南京邮电大学 自动化学院，江苏 南京210003）

符号网络是指边具有正或负符号属性的网络，符号为正表示网络中两节点间具有相互信任的、积极的朋友关系，负边则表示不信任的、消极的敌对关系。具有符号属性的网络普遍存在[1]，研究链路的符号属性有利于理解网络的基本结构特征，理解信任和不信任的传播方式。另外，社会符号网络的边符号属性能够直接反映节点间的态度，因此在推荐系统[2]、舆情分析与观点形成[3]、网络欺凌与社会排斥[4]等问题中均能通过符号分析获得应用。符号网络的研究始于Heider[5]基于社会心理学对人类关系的研究，而随着复杂网络研究兴起，符号网络的结构特征与演化规律受到更多研究者的关注[6-7]，如何通过部分观测到的网络符号预测未知的边符号成为符号网络中非常重要的研究方向。

符号预测方法大致可以分为两类：1)考虑网络局部特征的方法；2)考虑网络全局特征的方法。考虑网络局部特征的方法主要利用节点的邻域特征，如：节点出边、入边的符号以及相邻三元组各边标注符号特征进行符号预测。这类方法主要基于网络局部特征以及社会学相关理论实现边符号的预测，所有基于弱结构平衡[8]和地位理论[9]的预测方法均要求两节点间具有共同邻居时算法才有效，但统计结果发现，现实的符号网络中有很大比例的节点不能构成三元组。……