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