Vi tar itu med problemet med klassificering i delvis märkta nätverk (alias. klassificering inom nätverket) där observerade klassetiketter är glesa. Tekniker för statistik relationell inlärning har visat sig utföra väl på nätverk klassificering uppgifter genom att utnyttja beroenden mellan klass etiketter av angränsande noder. Relationella klassificeringar kan dock misslyckas när omärkta noder har för få märkta grannar för att stödja lärande (under utbildningsfasen) och/eller slutledning (under testfasen). Denna situation uppstår i verkliga problem när observerade etiketter är glesa. I detta dokument föreslår vi en ny metod för klassificering inom nätverk som kombinerar aspekter av statistiskt relationsbaserat lärande och halvövervakat lärande för att förbättra klassificeringsprestandan i glesa nätverk. Vårt tillvägagångssätt fungerar genom att lägga till "ghost kanter" till ett nätverk, som möjliggör flödet av information från märkta till omärkta noder. Genom experiment på verkliga datamängder visar vi att vårt arbetssätt fungerar bra över en rad olika förhållanden där befintliga metoder, såsom kollektiv klassificering och halvövervakat lärande, misslyckas. På alla uppgifter förbättrar vårt tillvägagångssätt arean under ROC-kurvan (AUC) med upp till 15 poäng över befintliga tillvägagångssätt. Dessutom visar vi att vår strategi löper i tid proportionellt mot L · E, där L är antalet märkta noder och E är antalet kanter.
Den hänvisar, särskilt logForest, en logistisk modell baserad på länkar, wvRN, en relationell granne modell, SSL Gaussian slumpmässiga fältmodell, spökeEdge, kombination av statistisk relations lärande och semi-övervakad lärande för glesa nätverk och deras kollektiva klassificering kompletterar REF.
Using ghost edges for classification in sparsely labeled networks
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}