Under de senaste åren har en stor mängd information blivit tillgänglig online i form av webbdokument, sociala nätverk, bloggar eller andra typer av sociala enheter. Sådana nätverk är stora, heterogena och innehåller ofta ett stort antal länkar. Denna länkstruktur kodar rik strukturell information om det underliggande aktuella beteendet i nätverket. Sådana nätverk är ofta dynamiska och utvecklas snabbt med tiden. Mycket av arbetet i litteraturen har fokuserat antingen på problemet med klassificering med rent textbeteende, eller på problemet med klassificering med enbart kopplingsbeteendet hos den underliggande grafen. Dessutom är arbetet i litteraturen till största delen utformat för problemet med statiska nätverk. Ett visst nät kan dock vara ganska varierat och användningen av antingen innehåll eller struktur kan vara mer eller mindre effektiv i olika delar av nätet. I detta dokument undersöker vi problemet med nodklassificering i dynamiska informationsnätverk med både textinnehåll och länkar. Våra tekniker använder en slumpmässig gångmetod i samband med innehållet i nätverket för att underlätta en effektiv klassificeringsprocess. Detta leder till en effektiv strategi som är mer robust när det gäller variationer i innehåll och kopplingsstruktur. Vår strategi är dynamisk och kan tillämpas på nätverk som uppdateras stegvis. Våra resultat tyder på att en strategi som bygger på en kombination av innehåll och länkar är extremt robust och effektiv. Vi presenterar experimentella resultat som illustrerar effektiviteten och effektiviteten i vår strategi.
REF använder nodklassificering i processen för att förutsäga klassetiketter för specifika noder i den inmatade dynamiska grafen.
On Node Classification in Dynamic Content-based Networks
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}