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4924652496
4 changed files with 37 additions and 25 deletions
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@ -100,7 +100,18 @@ Die Vokabularbestimmung kann zu jedem Zeitpunkt $t$ durchgeführt
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werden, muss es aber nicht.
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In \cref{alg:DYCOS} wird der DYCOS-Algorithmus als
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Pseudocode vorgestellt.
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Pseudocode vorgestellt:
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In \cref{alg1:l8} wird für jeden unbeschrifteten Knoten
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durch die folgenden Zeilen eine Beschriftung gewählt.
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\Cref{alg1:l10} führt $r$ Random Walks durch.
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In \cref{alg1:l11} wird eine temporäre Variable für den aktuell
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betrachteten Knoten angelegt.
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In \cref{alg1:l12} bis \cref{alg1:l21} werden einzelne Random Walks
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der Länge $l$ durchgeführt, wobei die beobachteten Beschriftungen
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gezählt werden und mit einer Wahrscheinlichkeit von $p_S$ ein
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struktureller Sprung durchgeführt wird.
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\begin{algorithm}
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\begin{algorithmic}[1]
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@ -112,20 +123,23 @@ Pseudocode vorgestellt.
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\Ensure Klassifikation von $V_t \setminus V_{L,t}$\\
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\\
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\ForAll{Knoten $v \in V_t \setminus V_{L,t}$}
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\State $d \gets $ defaultdict
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\For{$i = 1, \dots,r$}
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\State $w \gets v$
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\For{$j= 1, \dots, l$}
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\ForAll{Knoten $v \in V_t \setminus V_{L,t}$}\label{alg1:l8}
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\State $d \gets $ leeres assoziatives Array
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\For{$i = 1, \dots,r$}\label{alg1:l10}
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\State $w \gets v$\label{alg1:l11}
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\For{$j= 1, \dots, l$}\label{alg1:l12}
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\State $sprungTyp \gets \Call{random}{0, 1}$
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\If{$sprungTyp \leq p_S$}
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\State $w \gets$ \Call{SturkturellerSprung}{$w$}
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\Else
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\State $w \gets$ \Call{InhaltlicherMehrfachsprung}{$w$}
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\EndIf
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\State $w \gets v.\Call{GetLabel}{ }$ \Comment{Zähle die Beschriftung}
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\State $d[w] \gets d[w] + 1$
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\EndFor
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\State $beschriftung \gets w.\Call{GetLabel}{ }$
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\If{$!d.\Call{hasKey}{beschriftung}$}
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\State $d[beschriftung] \gets 0$
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\EndIf
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\State $d[beschriftung] \gets d[beschriftung] + 1$
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\EndFor\label{alg1:l21}
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\EndFor
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\If{$d$ ist leer} \Comment{Es wurde kein beschrifteter Knoten gesehen}
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@ -151,7 +165,8 @@ verwaltet der DYCOS-Algorithmus zwei weitere Datenstrukturen:
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\item Für jeden Knoten $v \in V_t$ werden die vorkommenden Wörter,
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die auch im Vokabular $W_t$ sind,
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und deren Anzahl gespeichert. Das könnte z.~B. über ein
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assoziatives Array geschehen. Wörter, die nicht in
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assoziatives Array (auch \enquote{dictionary} oder
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\enquote{map} genannt) geschehen. Wörter, die nicht in
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Texten von $v$ vorkommen, sind nicht im Array. Für
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alle vorkommenden Wörter ist der gespeicherte Wert zum
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Schlüssel $w \in W_t$ die Anzahl der Vorkommen von
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@ -161,13 +176,6 @@ verwaltet der DYCOS-Algorithmus zwei weitere Datenstrukturen:
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Diese Liste wird bei den inhaltlichen Mehrfachsprung,
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der in \cref{sec:sprungtypen} erklärt wird,
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verwendet.
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\item An einigen Stellen macht ein assoziatives Array, auch
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\enquote{dictionary} oder \enquote{map} genannt, Sinn.
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Zustätzlich ist es nützlich, wenn diese Datenstruktur für
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unbekannte Schlüssel keinen Fehler ausgibt, sondern für diese
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Schlüssel den Wert 0 annimmt. Eine solche Datenstruktur
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wird in Python \texttt{defaultdict} genannt und ich werde
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im Folgenden diese Benennung beibehalten.
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\end{itemize}
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\input{Sprungtypen}
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Binary file not shown.
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@ -1,3 +1,5 @@
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About
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Ausarbeitung zum Proseminar "Netzwerkanalyse" am KIT.
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Die Ausarbeitung soll 10-12 Seiten haben und die Präsentation
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@ -8,5 +10,4 @@ TODO
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* Abschnitt "Problemstellung" überarbeiten
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* Algorithmen erklären
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* Warum sind Stellenangaben überflüssig?
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* Algorithmus 4, S. 9
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@ -80,28 +80,31 @@ Wortknoten entspricht ausgewählt und schließlich zurückgegeben.
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\label{alg:DYCOS-content-multihop}
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\begin{algorithmic}[1]
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\Procedure{InhaltlicherMehrfachsprung}{Knoten $v \in V_T$, $q \in \mathbb{N}$}
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\State $reachableNodes \gets$ defaultdict\label{alg:l2}
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\State $erreichbareKnoten \gets$ leeres assoziatives Array\label{alg:l2}
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\ForAll{Wortknoten $w$ in $v.\Call{getWordNodes}{ }$}
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\ForAll{Strukturknoten $x$ in $w.\Call{getStructuralNodes}{ }$}
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\State $reachableNodes[x] \gets reachableNodes[x] + 1$
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\If{$!erreichbareKnoten.\Call{hasKey}{x}$}
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\State $erreichbareKnoten[x] \gets 0$
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||||
\EndIf
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||||
\State $erreichbareKnoten[x] \gets erreichbareKnoten[x] + 1$
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||||
\EndFor
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\EndFor\label{alg:l5}
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\State \label{alg:l6} $T \gets \Call{max}{reachableNodes, q}$
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\State \label{alg:l6} $T \gets \Call{max}{erreichbareKnoten, q}$
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\\
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\State \label{alg:l8} $s \gets 0$
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||||
\ForAll{Knoten $x \in T$}
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\State $s \gets s + reachableNodes[x]$
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||||
\State $s \gets s + erreichbareKnoten[x]$
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||||
\EndFor
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\State $relativeFrequency \gets $ Dictionary
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\State $relativeHaeufigkeit \gets $ leeres assoziatives Array
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||||
\ForAll{Knoten $x \in T$}
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||||
\State $relativeFrequency \gets \frac{reachableNodes[x]}{s}$
|
||||
\State $relativeHaeufigkeit \gets \frac{erreichbareKnoten[x]}{s}$
|
||||
\EndFor\label{alg:l13}
|
||||
\\
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||||
\State \label{alg:15} $random \gets \Call{random}{0, 1}$
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||||
\State $r \gets 0.0$
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||||
\State $i \gets 0$
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||||
\While{$s < random$}
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||||
\State $r \gets r + relativeFrequency[i]$
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||||
\State $r \gets r + relativeHaeufigkeit[i]$
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||||
\State $i \gets i + 1$
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||||
\EndWhile
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