Nätverkade data, hämtade från sociala medier, webbsidor och bibliografiska databaser, kan innehålla enheter av flera klasser, sammankopplade genom olika typer av länkar. I detta dokument fokuserar vi på problemet med att utföra multi-etikett klassificering på nätverksdata, där instanserna i nätverket kan tilldelas flera etiketter. I motsats till traditionella klassificeringsmetoder som enbart innehåller innehåll lyckas relationslärande förbättra klassificeringsprestandan genom att förbättra märkningens korrelation mellan länkade instanser. Fall i ett nätverk kan dock kopplas samman av olika orsaker, vilket innebär att behandlingen av alla länkar på ett homogent sätt kan begränsa relationsklassificeringarnas prestanda. I detta dokument föreslår vi en multi-märkt iterativ relations klassificerare som använder sociala kontextfunktioner (SCRN). Vår klassifikation innehåller en klassförökningsannolikhetsfördelning som erhålls från instansernas sociala funktioner, som i sin tur extraheras från nätverkets topologi. Denna klass-förökning sannolikhet fångar noden inneboende sannolikheten för att tillhöra varje klass, och fungerar som en tidigare vikt för varje klass när aggregera grannarnas klass etiketter i den kollektiva inferens förfarande. Experiment på flera verkliga dataset visar att vår föreslagna klassificering ökar klassificeringsprestandan jämfört med gemensamma riktmärken på nätverksanslutna flermärkta data.
Wang och Suktackar REF föreslår en multi-label relationell grannklassificeringsalgoritm genom att införliva en klassförökad sannolikhet som erhållits från kantkluster.
Multi-label relational neighbor classification using social context features
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}