Feature val används i stor utsträckning för att förbereda högdimensionella data för effektiv data mining. Allt populärare data från sociala medier innebär nya utmaningar när det gäller urval. Data från sociala medier består av 1) traditionella högdimensionella data med attributvärde, t.ex. inlägg, tweets, kommentarer och bilder, och 2) länkade data som beskriver förhållandet mellan användare av sociala medier samt vilka som lägger ut inläggen, etc. Sociala mediers karaktär avgör också att dess data är massiva, bullriga och ofullständiga, vilket förvärrar det redan utmanande problemet med urval av funktioner. I detta dokument illustrerar vi skillnaderna mellan attributvärdesdata och data från sociala medier, undersöker om länkade data kan utnyttjas i ett nytt ramverk för urval av funktioner genom att dra nytta av samhällsvetenskapliga teorier, i stor utsträckning utvärdera effekterna av användar- och användarpostrelationer som manifesteras i länkade data om val av funktioner och diskutera några forskningsfrågor för framtida arbete.
I REF föreslås att LinkedFS ska dra nytta av det sociala sammanhanget för urval av funktioner på ett delvis övervakat sätt.
Feature selection with linked data in social media
{'venue': 'In SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}