Den världsomspännande webben innehåller rikt textinnehåll som är sammankopplade via komplexa hyperlänkar. Denna enorma databas bryter mot de flesta konventionella statistiska metoders antagande att varje webbsida betraktas som ett oberoende och identiskt urval. Det är därför svårt att tillämpa traditionella gruv- eller inlärningsmetoder för att lösa problem med webbbrytning, t.ex. klassificering av webbsidor, genom att utnyttja både innehåll och länkstruktur. Forskningen i denna riktning har nyligen fått stor uppmärksamhet men befinner sig fortfarande i ett tidigt skede. Även om några få metoder utnyttjar både länkstrukturen eller innehållsinformationen, kombinerar vissa av dem den enda myndighetsinformationen med innehållsinformationen, och de andra först sönderdela länkstrukturen till nav och myndighetsfunktioner, sedan tillämpar de dem som ytterligare dokumentfunktioner. Detta dokument är praktiskt taget attraktivt för sin stora enkelhet, syftar till att utforma en algoritm som utnyttjar både innehåll och länkinformation, genom att utföra en gemensam faktorisering på både länkad adjacency matris och dokument-term matris, och härleder en ny representation för webbsidor i en lågdimensionell faktor utrymme, utan att uttryckligen skilja dem som innehåll, nav eller auktoritetsfaktorer. Ytterligare analyser kan göras baserat på den kompakta representationen av webbsidor. I experimenten jämförs den föreslagna metoden med state-of-the-art metoder och visar en utmärkt noggrannhet i hypertext klassificering på WebKB och Cora riktmärken.
I textbrytning föreslår REF en matris factorization algoritm som kombinerar både kopplingen och dokument-term matriser för att förbättra hypertext klassificering.
Combining content and link for classification using matrix factorization
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}