Abstract-I detta dokument presenterar och utvärderar vi användningen av en Fiedler inbäddning representation för multi-märkning klassificering av sociala medier. Nätverkade data, såsom data från sociala medier, innehåller fall av flera typer som är relaterade genom olika typer av länkar. Nätverksstrukturen gör att dessa datainstanser inte längre är självständigt fördelade på samma sätt (i.d.). Relationellt lärande lyckas förbättra klassificeringsprestandan genom att utnyttja sambandet mellan etiketterna mellan länkade instanser. Fall i ett nätverk kan emellertid kopplas samman av olika orsaker, vilket innebär att behandlingen av alla länkar på ett enhetligt sätt begränsar relationsklassificeringarnas prestanda på sådana datauppsättningar. Social-dimension baserade metoder tar itu med detta problem genom att extrahera en funktion utrymme som fångar mönstret av framträdande interaktioner i nätverket. I detta dokument föreslår vi en alternativ lågdimensionell social funktionsrepresentation som kan extraheras från kantbaserade sociala dimensioner med hjälp av Fiedler inbäddning. Denna inbyggda funktion utrymme kodar relationer mellan människor och deras anslutningar (noder och länkar). Experiment på två verkliga sociala medier visar att vårt föreslagna ramverk erbjuder en bättre funktionsrepresentation för flermärkta klassificeringsproblem på sociala medier.
Sociala funktioner användes också av Wang och Suktackar REF i samband med Fiedler inbäddade för att avslöja relationerna mellan noderna och deras länkar.
Extracting Social Dimensions Using Fiedler Embedding
{'venue': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'journal': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}