符号网络的局部标注特征与预测方法
符号网络是指边具有正、负属性的复杂网络。符号为正表示两用户间具有相互信任（朋友）关系，相反，符号为负表示不信任（敌对）关系。符号网络中的一个重要研究任务是给定部分观测的符号网络，预测未知符号。
符号网络的局部标注特征是指符号网络中节点之间的相互关系特征。符号网络的局部标注特征可以被分为两类：一类是节点之间的正负关系特征，如朋友关系、敌对关系等；另一类是节点之间的弱结构平衡特征，如节点之间的相互信任关系、不信任关系等。
符号网络的预测方法是指通过分析符号网络的局部标注特征来预测未知符号的方法。符号网络的预测方法可以分为两类：一类是基于低秩矩阵分解的方法，如低秩矩阵分解模型等；另一类是基于机器学习算法的方法，如支持向量机、随机森林等。
符号网络的低秩矩阵分解模型是一种基于矩阵分解的符号网络预测方法。该方法将符号网络的邻接矩阵分解为低秩矩阵，进而预测未知符号。符号网络的低秩矩阵分解模型可以近似表达为低秩矩阵分解问题。
符号网络的局部标注特征与预测方法的研究是为了解决符号网络中符号预测的问题。该研究的重要性体现在：第一，符号网络的符号预测可以应用于社交媒体、电子商务、金融等领域；第二，符号网络的符号预测可以提高online服务的质量和用户体验。
符号网络的局部标注特征与预测方法的研究步骤可以分为以下几个步骤：第一步，收集符号网络数据；第二步，分析符号网络的局部标注特征；第三步，开发基于低秩矩阵分解的符号网络预测模型；第四步，评估符号网络预测模型的性能。
符号网络的局部标注特征与预测方法的应用前景广阔。例如，在社交媒体平台上，符号网络的符号预测可以用于预测用户之间的关系类型（朋友关系、敌对关系等）；在电子商务平台上，符号网络的符号预测可以用于预测用户之间的交易行为（如购买、评价等）；在金融领域，符号网络的符号预测可以用于预测股票价格的涨跌。
符号网络的局部标注特征与预测方法是符号网络研究中的一个重要方向。该研究可以应用于社交媒体、电子商务、金融等领域，提高online服务的质量和用户体验。
