Abstract-Recent empirisk utvärdering har visat att prestandan hos kollektiva klassificeringsmodeller kan variera beroende på mängden klassmärkningsinformation som är tillgänglig för användning under inferens. I detta dokument visar vi vidare att den relativa prestandan hos statistiska relationsmodeller som man lärt sig med olika skattningsmetoder förändras i takt med att tillgången på testuppsättningsetiketter ökar. Vi resonerar om orsaken till detta fenomen från ett informationsteoretiskt perspektiv och detta pekar på en tidigare oidentifierad hänsyn i utvecklingen av relationella inlärningsalgoritmer. I synnerhet karakteriserar vi den höga spridningen fel kollektiva inferens modeller som uppskattas med maximal pseudolikelihood uppskattning (MPLE), och visa hur detta påverkar prestanda över spektrumet av märkningstillgänglighet jämfört med MLE, som har låg spridningsfel. Vår formella studie leder till en kvantitativ karakterisering som kan användas för att förutsäga förtroendet för lokal utbredning för MPLE-modeller. Vi använder detta för att föreslå en blandningsmodell som kan lära sig den bästa kompromissen mellan höga och låga förökningsmodeller. Empirisk utvärdering av syntetiska och verkliga data visar att vår föreslagna metod uppnår jämförbara, eller överlägsna, resultat för både MPLE- och lågförökningsmodeller över hela spektrumet av märkningstillgänglighet.
Medan andra arbeten har presenterat en annan typ av fel sönderdelning för kollektiv klassificering REF, genom att studera spridningsfelet i kollektiv slutledning med maximal pseudolikelihood uppskattning.
Understanding Propagation Error and Its Effect on Collective Classification
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}