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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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$(1-k)\cdot e^{-l \cdot b^2 / 2}$ eine Knotenbeschriftung ergibt, deren
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relative Häufigkeit weniger als $b$ der häufigsten Beschriftung ist.
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Dabei ist $k$ die Anzahl der Klassen 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, dass die Klassifikationsgüte nicht wesentlich von der
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maximalen Listenlänge $a$ und der Anzahl der Wörter mit
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höchstem Gini-Koeffizient $m$ abhängt. 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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