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.
SCRN REF är en multi-märkning iterative relationell granne klassificerare genom att överväga både nätverk topologi och sociala sammanhang funktioner.
Multi-label relational neighbor classification using social context features
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}