\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 strikt 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 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 folgende Textanalyse durchgeführt: \begin{enumerate}[label=C\arabic*,ref=C\arabic*] \item \label{step: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 \label{step:c2} Betrachte im folgenden nur die Top-$q$ Knoten bzgl. der Anzahl der Pfade von $v$ nach $v'$, wobei $q \in \mathbb{N}$ eine zu wählende Konstante des DYCOS-Algorithmus ist.\footnote{Sowohl für den DBLP, als auch für den CORA-Datensatz wurde in \cite[S. 364]{aggarwal2011} $q=10$ gewählt.} Diese Knotenmenge heiße im Folgenden $T(v)$ und $p(v, v')$ sei die Anzahl der Pfade von $v$ über einen Wortknoten nach $v'$. \item \label{step:c3} Wähle mit Wahrscheinlichkeit $\frac{p(v, v')}{\sum_{w \in T(v)} p(v, w)}$ den Knoten $v' \in T(v)$ als Ziel des Mehrfachsprungs. \end{enumerate} Konkret könnte also ein inhaltlicher Mehrfachsprung sowie wie in \cref{alg:DYCOS-content-multihop} beschrieben umgesetzt werden. Der Algorithmus bekommt einen Startknoten $v \in V_T$ und einen $q \in \mathbb{N}$ als Parameter. $q$ ist ein Parameter der für den DYCOS-Algorithmus zu wählen ist. Dieser Parameter beschränkt die Anzahl der möglichen Zielknoten $v' \in V_T$ auf diejenigen $q$ Knoten, die $v$ bzgl. der Textanalyse am ähnlichsten sind. In \cref{alg:l2} bis \cref{alg:l5} wird \cref{step:c1} durchgeführt und alle erreichbaren Knoten in $reachableNodes$ mit der Anzahl der Pfade, durch die sie erreicht werden können, gespeichert. In \cref{alg:l6} wird \cref{step:c2} durchgeführt. Ab hier gilt \[ |T| = \begin{cases}q &\text{falls } |reachableNodes|\geq q\\ |reachableNodes| &\text{sonst }\end{cases}\] Bei der Wahl der Datenstruktur von $T$ ist zu beachten, dass man in \cref{alg:21} über Indizes auf Elemente aus $T$ zugreifen können muss. In \cref{alg:l8} bis \ref{alg:l13} wird ein assoziatives Array erstellt, das von $v' \in T(v)$ auf die relative Häufigkeit bzgl. aller Pfade von $v$ zu Knoten aus den Top-$q$ abbildet. In allen folgenden Zeilen wird \cref{step:c3} durchgeführt. In \cref{alg:15} bis \cref{alg:22} wird ein Knoten $v' \in T(v)$ mit einer Wahrscheinlichkeit, die seiner relativen Häufigkeit am Anteil der Pfaden der Länge 2 von $v$ nach $v'$ über einen beliebigen Wortknoten entspricht ausgewählt und schließlich zurückgegeben. \begin{algorithm} \caption{Inhaltlicher Mehrfachsprung} \label{alg:DYCOS-content-multihop} \begin{algorithmic}[1] \Procedure{InhaltlicherMehrfachsprung}{Knoten $v \in V_T$, $q \in \mathbb{N}$} \State $erreichbareKnoten \gets$ leeres assoziatives Array\label{alg:l2} \ForAll{Wortknoten $w$ in $v.\Call{getWordNodes}{ }$} \ForAll{Strukturknoten $x$ in $w.\Call{getStructuralNodes}{ }$} \If{$!erreichbareKnoten.\Call{hasKey}{x}$} \State $erreichbareKnoten[x] \gets 0$ \EndIf \State $erreichbareKnoten[x] \gets erreichbareKnoten[x] + 1$ \EndFor \EndFor\label{alg:l5} \State \label{alg:l6} $T \gets \Call{max}{erreichbareKnoten, q}$ \\ \State \label{alg:l8} $s \gets 0$ \ForAll{Knoten $x \in T$} \State $s \gets s + erreichbareKnoten[x]$ \EndFor \State $relativeHaeufigkeit \gets $ leeres assoziatives Array \ForAll{Knoten $x \in T$} \State $relativeHaeufigkeit \gets \frac{erreichbareKnoten[x]}{s}$ \EndFor\label{alg:l13} \\ \State \label{alg:15} $random \gets \Call{random}{0, 1}$ \State $r \gets 0.0$ \State $i \gets 0$ \While{$s < random$} \State $r \gets r + relativeHaeufigkeit[i]$ \State $i \gets i + 1$ \EndWhile \State $v \gets T[i-1]$ \label{alg:21} \State \Return $v$ \label{alg:22} \EndProcedure \end{algorithmic} \end{algorithm}