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TeX
\subsection{Überblick}
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DYCOS (\underline{DY}namic \underline{C}lassification algorithm with
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c\underline{O}ntent and \underline{S}tructure) ist ein
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Knotenklassifizierungsalgorithmus, der Ursprünglich in \cite{aggarwal2011}
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vorgestellt wurde.
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Ein zentrales Element des DYCOS-Algorithmus ist der sog. {\it Random Walk}:
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\begin{definition}[Random Walk, Sprung]
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Sei $G = (V, E)$ mit $E \subseteq V \times V$ ein Graph und
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$v_0 \in V$ ein Knoten des Graphen.
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Ein Random Walk der Länge $l$ auf $G$, startend bei $v_0$ ist nun der
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zeitdiskrete stochastische Prozess, der $v_i$ auf einen zufällig gewählten
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Nachbarn $v_{i+1}$ abbildet (für $i \in 0, \dots, l-1$). Die Abbildung $v_i
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\mapsto v_{i+1}$ heißt ein Sprung.
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\end{definition}
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Der DYCOS-Algorithmus klassifiziert einzelne Knoten, indem $r$ Random Walks der
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Länge $l$, startend bei dem zu klassifizierenden Knoten $v$ gemacht werden.
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Dabei werden die Beschriftungen der besuchten Knoten gezählt. Die Beschriftung,
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die am häufigsten vorgekommen ist, wird als Beschriftung für $v$ gewählt. DYCOS
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nutzt also die sog. Homophilie, d.~h. die Eigenschaft, dass Knoten, die nur
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wenige Hops von einander entfernt sind, häufig auch ähnlich sind \cite{bhagat}.
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Der DYCOS-Algorithmus arbeitet jedoch nicht direkt auf dem Graphen, sondern
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erweitert ihn mit Hilfe der zur Verfügung stehenden Texte. Wie diese
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Erweiterung erstellt wird, wird im Folgenden erklärt.\\
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Für diese Erweiterung wird zuerst wird Vokabular $W_t$ bestimmt, das
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charakteristisch für eine Knotengruppe ist. Wie das gemacht werden kann und
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warum nicht einfach jedes Wort in das Vokabular aufgenommen wird, wird in
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\cref{sec:vokabularbestimmung} erläutert.\\
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Nach der Bestimmung des Vokabulars wird für jedes Wort im Vokabular ein
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Wortknoten zum Graphen hinzugefügt. Alle Knoten, die der Graph zuvor hatte,
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werden nun \enquote{Strukturknoten} genannt.
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Ein Strukturknoten $v$ wird genau dann mit einem Wortknoten $w \in W_t$
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verbunden, wenn $w$ in einem Text von $v$ vorkommt. \Cref{fig:erweiterter-graph}
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zeigt beispielhaft den so entstehenden, semi-bipartiten Graphen.
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Der DYCOS-Algorithmus betrachtet also die Texte, die einem Knoten
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zugeordnet sind, als eine Multimenge von Wörtern. Das heißt, zum einen
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wird nicht auf die Reihenfolge der Wörter geachtet, zum anderen wird
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bei Texten eines Knotens nicht zwischen verschiedenen
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Texten unterschieden. Jedoch wird die Anzahl der Vorkommen
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jedes Wortes berücksichtigt.
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\begin{figure}[htp]
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\centering
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\input{figures/graph-content-and-structure.tex}
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\caption{Erweiterter Graph}
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\label{fig:erweiterter-graph}
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\end{figure}
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Entsprechend werden zwei unterschiedliche Sprungtypen unterschieden, die
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strukturellen Sprünge und inhaltliche Zweifachsprünge:
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\begin{definition}[struktureller Sprung]
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Sei $G_{E,t} = (V_t, E_{S,t} \cup E_{W,t}, V_{L,t}, W_{t})$ der
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um die Wortknoten $W_{t}$ erweiterte Graph.
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Dann heißt das zufällige wechseln des aktuell betrachteten
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Knoten $v \in V_t$ zu einem benachbartem Knoten $w \in V_t$
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ein \textit{struktureller Sprung}.
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\end{definition}
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\goodbreak
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Im Gegensatz dazu benutzten inhaltliche Zweifachsprünge tatsächlich die
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Grapherweiterung:
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\begin{definition}[inhaltlicher Zweifachsprung]
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Sei $G_t = (V_t, E_{S,t} \cup E_{W,t}, V_{L,t}, W_{t})$ der um die
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Wortknoten $W_{t}$ erweiterte Graph.
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Dann heißt das zufällige wechseln des aktuell betrachteten Knoten $v \in
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V_t$ zu einem benachbartem Knoten $w \in W_t$ und weiter zu einem
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zufälligem Nachbar $v' \in V_t$ von $w$ ein inhaltlicher Zweifachsprung.
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\end{definition}
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Jeder inhaltliche Zweifachsprung beginnt und endet also in einem
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Strukturknoten, springt über einen Wortknoten und ist ein Pfad der Länge~2.
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Ob in einem Sprung der Random Walks ein struktureller Sprung oder ein
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inhaltlicher Zweifachsprung gemacht wird, wird jedes mal zufällig neu
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entschieden. Dafür wird der Parameter $0 \leq p_S \leq 1$ für den Algorithmus
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gewählt. Mit einer Wahrscheinlichkeit von $p_S$ wird ein struktureller Sprung
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durchgeführt und mit einer Wahrscheinlichkeit von $(1-p_S)$ ein modifizierter
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inhaltlicher Zweifachsprung, wie er in \cref{sec:sprungtypen} erklärt wird,
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gemacht. Der Parameter $p_S$ gibt an, wie wichtig die Struktur des Graphen im
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Verhältnis zu den textuellen Inhalten ist. Bei $p_S = 0$ werden ausschließlich
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die Texte betrachtet, bei $p_S = 1$ ausschließlich die Struktur des Graphen.
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Die Vokabularbestimmung kann zu jedem Zeitpunkt $t$ durchgeführt werden, muss
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es aber nicht.
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In \cref{alg:DYCOS} steht der DYCOS-Algorithmus in Form von Pseudocode:
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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. In \cref{alg1:l11} wird eine
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temporäre Variable für den aktuell betrachteten Knoten angelegt.
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In \cref{alg1:l12} bis \cref{alg1:l21} werden einzelne Random Walks der Länge
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$l$ durchgeführt, wobei die beobachteten Beschriftungen gezählt werden und mit
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einer Wahrscheinlichkeit von $p_S$ ein struktureller Sprung durchgeführt wird.
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\begin{algorithm}[ht]
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\begin{algorithmic}[1]
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\Require \\$G_{E,t} = (V_t, E_{S,t} \cup E_{W,t}, V_{L,t}, W_t)$ (Erweiterter Graph),\\
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$r$ (Anzahl der Random Walks),\\
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$l$ (Länge eines Random Walks),\\
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$p_s$ (Wahrscheinlichkeit eines strukturellen Sprungs),\\
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$q$ (Anzahl der betrachteten Knoten in der Clusteranalyse)
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\Ensure Klassifikation von $V_t \setminus V_{L,t}$\\
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\\
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\ForAll{Knoten $v \in V_t \setminus V_{L,t}$}\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{InhaltlicherZweifachsprung}{$w$}
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\EndIf
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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{$d$.\Call{isEmpty}{ }} \Comment{Es wurde kein beschrifteter Knoten gesehen}
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\State $M_H \gets \Call{HäufigsteLabelImGraph}{ }$
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\Else
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\State $M_H \gets \Call{max}{d}$
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\EndIf
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\\
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\State \Comment{Wähle aus der Menge der häufigsten Beschriftungen $M_H$ zufällig eine aus}
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\State $label \gets \Call{Random}{M_H}$
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\State $v.\Call{AddLabel}{label}$ \Comment{und weise dieses $v$ zu}
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\EndFor
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\State \Return Beschriftungen für $V_t \setminus V_{L,t}$
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\end{algorithmic}
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\caption{DYCOS-Algorithmus}
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\label{alg:DYCOS}
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\end{algorithm}
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\subsection{Datenstrukturen}
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Zusätzlich zu dem gerichteten Graphen $G_t = (V_t, E_t, V_{L,t})$ verwaltet der
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DYCOS-Algorithmus zwei weitere Datenstrukturen:
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\begin{itemize}
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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 (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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$w$ in den Texten von $v$.
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\item Für jedes Wort des Vokabulars $W_t$ wird eine Liste von
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Knoten verwaltet, in deren Texten das Wort vorkommt.
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Diese Liste wird bei den inhaltlichen Zweifachsprung,
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der in \cref{sec:sprungtypen} erklärt wird,
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verwendet.
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\end{itemize}
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\input{Sprungtypen}
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\input{Vokabularbestimmung}
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