Kollektiva klassificeringsmetoder utnyttjar beroendena hos en grupp länkade objekt vars klassetiketter är korrelerade och behöver förutses samtidigt. I detta dokument fokuserar vi på att studera problemet med kollektiv klassificering i heterogena nätverk, som omfattar flera typer av dataobjekt som är sammankopplade med flera typer av länkar. Intuitivt är två objekt korrelerade om de är kopplade av många vägar i nätverket. Genom att överväga olika länkvägar i nätverket, kan man fånga subtiliteten i olika typer av beroenden bland objekt. Vi introducerar begreppet metapatbaserade beroenden bland objekt, där en metaväg är en väg som består av en viss sekvens av länktyper. Vi visar att kvaliteten på de kollektiva klassificeringsresultaten i hög grad beror på vilka metavägar som används. För att tillgodose den stora nätverksstorleken är en ny lösning, kallad Hcc (metapatbaserad heterogen kollektiv klassificering), utvecklad för att effektivt tilldela etiketter till en grupp av instanser som är sammankopplade genom olika metapater. Den föreslagna Hcc-modellen kan fånga olika typer av beroenden bland objekt med avseende på olika metavägar. Empiriska studier av verkliga nätverk visar att den föreslagna metabanabaserade kollektiva klassificeringsmetoden är effektiv.
HCC REF är en metapatbaserad heterogen kollektiv klassificeringsmetod.
Meta path-based collective classification in heterogeneous information networks
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}