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Für den DYCOS-Algorithmus wurde in \cite{aggarwal2011} bewiesen,
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dass sich nach Ausführung von DYCOS für einen unbeschrifteten
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Knoten mit einer Wahrscheinlichkeit von höchstens
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$(|\L_t|-1)\cdot e^{-l \cdot b^2 / 2}$ eine Knotenbeschriftung ergibt, deren
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relative Häufigkeit weniger als $b$ der häufigsten Beschriftung ist.
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Dabei ist $|\L_t|$ die Anzahl der Beschriftungen und $l$ die Länge der
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Random-Walks.
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Außerdem wurde experimentell anhand des DBLP-Datensatzes\footnote{http://dblp.uni-trier.de/}
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und des CORA-Datensatzes\footnote{http://people.cs.umass.edu/~mccallum/data/cora-classify.tar.gz}
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gezeigt (vgl. \cref{tab:datasets}), dass die Klassifikationsgüte nicht wesentlich von der Anzahl der Wörter mit
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höchstem Gini-Koeffizient $m$ abhängt. Des Weiteren betrug die Ausführungszeit
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auf einem Kern eines Intel Xeon $\SI{2.5}{\GHz}$ Servers mit
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$\SI{32}{\giga\byte}$ RAM für den DBLP-Datensatz unter $\SI{25}{\second}$,
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für den CORA-Datensatz sogar unter $\SI{5}{\second}$. Dabei wurde eine
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für CORA eine Klassifikationsgüte von 82\% - 84\% und auf den DBLP-Daten
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von 61\% - 66\% erreicht.
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\begin{table}[htp]
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\centering
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\begin{tabular}{|l||r|r|r|r|}\hline
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\textbf{Name} & \textbf{Knoten} & \textbf{davon beschriftet} & \textbf{Kanten} & \textbf{Beschriftungen} \\ \hline\hline
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\textbf{CORA} & \num{19396} & \num{14814} & \num{75021} & 5 \\
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\textbf{DBLP} & \num{806635} & \num{18999 } & \num{4414135} & 5 \\\hline
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\end{tabular}
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\caption{Datensätze, die für die experimentelle analyse benutzt wurden}
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\label{tab:datasets}
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\end{table}
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Obwohl es sich nicht sagen lässt,
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wie genau die Ergebnisse aus \cite{aggarwal2011} zustande gekommen sind,
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eignet sich das Kreuzvalidierungsverfahren zur Bestimmung der Klassifikationsgüte
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wie es in \cite{Lavesson,Stone1974} vorgestellt wird:
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\begin{enumerate}
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\item Betrachte nur $V_{L,T}$.
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\item Unterteile $V_{L,T}$ zufällig in $k$ disjunkte Mengen $M_1, \dots, M_k$.
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\item \label{schritt3} Teste die Klassifikationsgüte, wenn die Knotenbeschriftungen
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aller Knoten in $M_i$ für DYCOS verborgen werden für $i=1,\dots, k$.
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\item Bilde den Durchschnitt der Klassifikationsgüten aus \cref{schritt3}.
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\end{enumerate}
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Es wird $k=10$ vorgeschlagen.
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