2
0
Fork 0
mirror of https://github.com/MartinThoma/LaTeX-examples.git synced 2025-04-25 06:18:05 +02:00
LaTeX-examples/documents/DYCOS/Sprungtypen.tex

91 lines
4.6 KiB
TeX
Raw Normal View History

2014-01-12 17:20:36 +01:00
\subsection{Sprungtypen}\label{sec:sprungtypen}
Die beiden bereits definierten Sprungtypen, der strukturelle Sprung
sowie der inhaltliche Mehrfachsprung werden im folgenden erklärt.
\goodbreak
Der strukturelle Sprung entspricht einer zufälligen Wahl eines
Nachbarknotens, wie es in \cref{alg:DYCOS-structural-hop}
gezeigt wird.
\begin{algorithm}[H]
\begin{algorithmic}[1]
\Procedure{SturkturellerSprung}{Knoten $v$, Anzahl $q$}
\State $n \gets v.\Call{NeighborCount}{}$ \Comment{Wähle aus der Liste der Nachbarknoten}
\State $r \gets \Call{RandomInt}{0, n-1}$ \Comment{einen zufällig aus}
\State $v \gets v.\Call{Next}{r}$ \Comment{Gehe zu diesem Knoten}
\State \Return $v$
\EndProcedure
\end{algorithmic}
\caption{Struktureller Sprung}
\label{alg:DYCOS-structural-hop}
\end{algorithm}
Bei inhaltlichen Mehrfachsprüngen ist jedoch nicht sinnvoll so direkt
nach der Definition vorzugehen, also
direkt von einem strukturellem Knoten
$v \in V_t$ zu einem mit $v$ verbundenen Wortknoten $w \in W_t$ zu springen
2014-01-12 18:14:47 +01:00
und von diesem wieder zu einem verbundenem strukturellem Knoten
$v' \in V_t$. Würde man dies machen, wäre zu befürchten, dass
aufgrund von Homonymen die Qualität der Klassifizierung verringert
wird. So hat \enquote{Brücke} im Deutschen viele Bedeutungen.
Gemeint sein können z.~B. das Bauwerk, das Entwurfsmuster der
objektorientierten Programmierung oder ein Teil des Gehirns.
Deshalb wird für jeden Knoten $v$, von dem aus man einen inhaltlichen
Mehrfachsprung machen will folgendes Clusteranalyse durchgeführt:
\begin{enumerate}[label=C\arabic*),ref=C\arabic*]
\item[C1] Gehe alle in $v$ startenden Random Walks der Länge 2 durch
und erstelle eine Liste $L$, der erreichbaren Knoten $v'$. Speichere
außerdem, durch wie viele Pfade diese Knoten $v'$ jeweils erreichbar sind.
\item[C2] Betrachte im folgenden nur die Top-$q$ Knoten, wobei $q \in \mathbb{N}$
2014-01-12 17:46:43 +01:00
eine zu wählende Konstante des Algorithmus ist.\footnote{Sowohl für den DBLP, als auch für den
CORA-Datensatz wurde in \cite[S. 364]{aggarwal2011} $q=10$ gewählt.} \label{list:aggregate.2}
\item[C3] Wähle mit Wahrscheinlichkeit $\frac{\Call{Anzahl}{v'}}{\sum_{w \in L} \Call{Anzahl}{v'}}$
den Knoten $v'$ als Ziel des Mehrfachsprungs.
\end{enumerate}
Konkret könnte also ein Inhaltlicher Mehrfachsprung sowie wie in
2014-01-12 18:14:47 +01:00
\cref{alg:DYCOS-content-multihop} beschrieben umgesetzt werden.
\begin{algorithm}
\caption{Inhaltlicher Mehrfachsprung}
\label{alg:DYCOS-content-multihop}
\begin{algorithmic}[1]
\Procedure{InhaltlicherMehrfachsprung}{Knoten $v$}
\State \textit{//Alle Knoten bestimmen, die von $v$ aus über Pfade der Länge 2 erreichbar sind}
\State \textit{//Zusätzlich wird für diese Knoten die Anzahl der Pfade der Länge 2 bestimmt,}
\State \textit{//durch die sie erreichbar sind}
\State $reachableNodes \gets$ defaultdict
\ForAll{Wortknoten $w$ in $v.\Call{getWordNodes}{ }$}
\ForAll{Strukturknoten $x$ in $w.\Call{getStructuralNodes}{ }$}
\State $reachableNodes[x] \gets reachableNodes[x] + 1$
\EndFor
\EndFor
\State \textit{//Im folgenden wird davon ausgegangen, dass man über Indizes wahlfrei auf}
\State \textit{//Elemente aus $M_H$ zugreifen kann. Dies muss bei der konkreten Wahl}
\State \textit{//der Datenstruktur berücksichtigt werden.}
\State $M_H \gets \Call{max}{reachableNodes, q}$ \Comment{Also: $|M_H| = q$, falls $|reachableNodes|\geq q$}
2014-01-12 18:14:47 +01:00
\State \textit{//Dictionary mit relativen Häufigkeiten erzeugen}
\State $s \gets 0$
\ForAll{Knoten $x$ in $M_H$}
\State $s \gets s + reachableNodes[x]$
\EndFor
\State $relativeFrequency \gets $ Dictionary
\ForAll{Knoten $x$ in $M_H$}
\State $relativeFrequency \gets \frac{reachableNodes[x]}{s}$
\EndFor
\State \textit{//Wähle Knoten $i$ mit einer Wahrscheinlichkeit entsprechend seiner relativen}
\State \textit{//Häufigkeit an Pfaden der Länge 2}
\State $random \gets \Call{random}{0, 1}$
\State $r \gets 0.0$
\State $i \gets 0$
\While{$s < random$}
\State $r \gets r + relativeFrequency[i]$
\State $i \gets i + 1$
\EndWhile
\State $v \gets M_H[i-1]$
\State \Return $v$
\EndProcedure
\end{algorithmic}
\end{algorithm}