Temporal Link Prediction in Signed Trust Networks: A Hard Negative Sampling Approach

يتطلب التنبؤ الزمني الاستقرائي الدقيق في الشبكات ذات الحواف الموقّعة (signed networks) أن تعتمد تقديرات الحواف المستقبلية على البيانات الهيكلية السابقة فقط، دون استخدام سمات العقد المستقبلية أو الشروط الطوبولوجية اللاحقة. وتنتهك التقنيات الحالية مبدأ السببية الزمنية عبر التقييم الاستنتاجي العابر (transductive)، أو تعجز عن رصد التقارب الهيكلي للحالات السلبية الصعبة بشكل كافٍ. تقدّم هذه الدراسة إطار عمل الثقة الزمنية الموقّعة (STTF) الذي يدمج نظرية المخططات الموقّعة مع أخذ عينات سلبية صعبة صارمة والتنعيم الزمني الأسي، مما يتيح تقييمًا استقرائيًا دقيقًا للقطات الشبكة الربعية. وعند تطبيق تقسيمات زمنية صارمة على مجموعة بيانات Bitcoin-OTC، حقق الإطار قيمة للمساحة تحت منحنى خاصية التشغيل المستقبِل (ROC-AUC) مقدارها 0.743، أي بتحسن يقارب 49% مقارنةً بالنموذج المرجعي العشوائي مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية. وأظهرت تجارب الاستبعاد أن استبدال العينات السلبية الصعبة بعينات عشوائية يخفض القيمة من 0.743 إلى 0.698 بفارق مطلق قدره 0.045. ويحتاج الإطار إلى وقت تدريب أقل بنحو 70% من الطرق التكرارية (12 دقيقة مقابل 38 دقيقة لكل دورة تدريبية)، ويتوسع خطيًا مع عدد الحواف O(|E|). المخططات الزمنية في ظل متطلبات سببية صارمة، مما يوفر خيارًا عمليًا للكشف عن الاحتيال في أنظمة التمويل اللامركزي.

Authors

Publication Details

Journal
Samarra Journal of Pure and Applied Science
Published
2026-11-01
DOI
https://doi.org/10.54153/sjpas.2026.v8i3/1.1697
Primary Topic
Complex Network Analysis Techniques
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Temporal Link Prediction in Signed Trust Networks: A Hard Negative Sampling Approach

Aseel Hussein, اسيل حسين زاهي
1 links
Samarra Journal of Pure and Applied Science
Complex Network Analysis Techniques
article

Temporal Link Prediction in Signed Trust Networks: A Hard Negative Sampling Approach

Aseel Hussein, اسيل حسين زاهي
article en

Abstract

يتطلب التنبؤ الزمني الاستقرائي الدقيق في الشبكات ذات الحواف الموقّعة (signed networks) أن تعتمد تقديرات الحواف المستقبلية على البيانات الهيكلية السابقة فقط، دون استخدام سمات العقد المستقبلية أو الشروط الطوبولوجية اللاحقة. وتنتهك التقنيات الحالية مبدأ السببية الزمنية عبر التقييم الاستنتاجي العابر (transductive)، أو تعجز عن رصد التقارب الهيكلي للحالات السلبية الصعبة بشكل كافٍ. تقدّم هذه الدراسة إطار عمل الثقة الزمنية الموقّعة (STTF) الذي يدمج نظرية المخططات الموقّعة مع أخذ عينات سلبية صعبة صارمة والتنعيم الزمني الأسي، مما يتيح تقييمًا استقرائيًا دقيقًا للقطات الشبكة الربعية. وعند تطبيق تقسيمات زمنية صارمة على مجموعة بيانات Bitcoin-OTC، حقق الإطار قيمة للمساحة تحت منحنى خاصية التشغيل المستقبِل (ROC-AUC) مقدارها 0.743، أي بتحسن يقارب 49% مقارنةً بالنموذج المرجعي العشوائي مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية. وأظهرت تجارب الاستبعاد أن استبدال العينات السلبية الصعبة بعينات عشوائية يخفض القيمة من 0.743 إلى 0.698 بفارق مطلق قدره 0.045. ويحتاج الإطار إلى وقت تدريب أقل بنحو 70% من الطرق التكرارية (12 دقيقة مقابل 38 دقيقة لكل دورة تدريبية)، ويتوسع خطيًا مع عدد الحواف O(|E|). المخططات الزمنية في ظل متطلبات سببية صارمة، مما يوفر خيارًا عمليًا للكشف عن الاحتيال في أنظمة التمويل اللامركزي.

Samarra Journal of Pure and Applied Science
Openalex Percentile: Top 14%
Complex Network Analysis Techniques
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.

Laika access coming soon
Temporal Link Prediction in Signed Trust Networks: A Hard Negative Sampling Approach — Aseel Hussein, اسيل حسين زاهي · Samarra Journal of Pure and Applied Science (2026) | TGRS Research Map | TGRS