Sammanfattning av denna webbsida: Topologisk dataanalys är ett ädelt tillvägagångssätt för att extrahera meningsfull information från högdimensionella data och är robust för buller. Det är baserat på topologi, som syftar till att studera den geometriska formen av data. För att tillämpa topologisk dataanalys antas en algoritm som kallas Mapper. Utgången från mappen är ett simpliciellt komplex som representerar en uppsättning anslutna kluster av datapunkter. I detta dokument undersöker vi genomförbarheten av topologisk dataanalys för gruvdata från sociala nätverk genom att ta itu med problemet med bildens popularitet. Vi kryper slumpmässigt bilder från Instagram och analyserar effekterna av socialt sammanhang och bildinnehåll på en bilds popularitet med hjälp av Mapper. Mapper samlar bilderna med hjälp av varje funktion, och förhållandet mellan popularitet i varje kluster beräknas för att bestämma kluster med en hög eller låg möjlighet till popularitet. Därefter, populariteten av bilder förutspås för att utvärdera noggrannheten i topologisk dataanalys. Detta tillvägagångssätt jämförs ytterligare med traditionella klusteralgoritmer, inklusive k-medel och hierarkisk klusterbildning, när det gäller noggrannhet, och resultaten visar att topologisk dataanalys överträffar de andra. Dessutom ger topologisk dataanalys meningsfull information baserad på konnektiviteten mellan klusteren.
I sin utökade studie REF formulerade de problemuttalandet som att förutsäga bildernas popularitet och rapporterade att TDA överträffar konventionella klusteralgoritmer såsom k-medel och hierarkisk klusterbildning.
Extracting Knowledge from the Geometric Shape of Social Network Data Using Topological Data Analysis
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}