BalanSiNG：实现大规模签名网络生成的matlab代码

资源摘要信息:"matlab信任模型代码-BalanSiNG：快速，可扩展的现实签名网络生成" 标题中提到的"matlab信任模型代码-BalanSiNG"指的是一个用MATLAB编写的信任模型，其核心是一个名为BalanSiNG的算法。BalanSiNG是一个新颖的、可伸缩的方法，用于根据现实世界的属性生成大规模的签名网络。签名网络是一种图模型，它能够表示节点之间的信任关系，包括正面和负面的两面。这种网络在多种应用领域，如社会网络分析、推荐系统、网络安全等，具有重要的研究和应用价值。 描述中详细解释了BalanSiNG算法的设计动机和实现机制。现有模型无法准确反映真实世界图形的属性，导致生成的签名网络与现实世界中的网络存在偏差。BalanSiNG旨在解决这一问题，通过分析现实世界中观察到的自相似平衡结构，并利用Kronecker产品模拟这种结构，从而生成更符合现实属性的大型带符号网络。算法还考虑了噪声和符号的权重，确保生成的网络能够更好地遵循现实世界中签名网络的各种特性。 此外，BalanSiNG的设计允许其易于并行化。在实现上，作者选择了使用Spark，这是一个强大的分布式计算系统，可以高效地处理大数据集。通过大量的实验验证，证明了BalanSiNG在生成满足各种所需特性的最真实的带符号网络方面是有效的。 数据集部分说明了本存储库中包含了用于验证BalanSiNG算法的研究中使用的数据集，用户可以通过访问此存储库获得相关数据。 标签"系统开源"表明该代码库是开放源代码的，用户可以自由地查看、修改和分发代码，有助于社区的共同发展和创新。 压缩包子文件的文件名称列表"codes-master"可能指的是包含源代码、数据集和可能的使用说明等文件的压缩包。用户下载这个压缩包后，可以解压缩得到用于实施和研究BalanSiNG算法的所有资源。 综上所述，BalanSiNG算法在生成大规模带符号网络方面表现出色，既适用于研究，也可能在实际应用中发挥作用。通过开放源代码，作者鼓励社区参与改进和扩展该算法，为信任模型的研究和实践提供更多的可能性。