Standardmetod för textklassificering förutsätter att alla dokument är oberoende och identiskt fördelade (i.i.d.). Men hypertextdokument som webbsidor är sammankopplade med länkar. Hur man kan dra nytta av sådana länkar som extra bevis för att förbättra automatisk klassificering av hypertextdokument är ett icke-trivialt problem. Vi anser att en samling sammankopplade hypertextdokument kan betraktas som ett komplext nätverk, och den underliggande gemenskapsstrukturen för ett sådant dokumentnätverk innehåller värdefulla ledtrådar om rätt klassificering av dokument. Detta dokument introducerar en ny teknik, Modularity Eigenmap, som effektivt kan extrahera community struktur funktioner från dokumentnätverket som induceras från dokumentlänk information endast eller konstrueras genom att kombinera både dokumentinnehåll och dokument länk information. Ett antal experiment om verkliga riktmärkesdata visar att det föreslagna tillvägagångssättet leder till utmärkt klassificeringsprestanda jämfört med de senaste metoderna.
REF använde en relaterad teknik som kallas Modularity Eigenmap för att extrahera samhällsstrukturfunktioner från dokumentnätverket för att lösa problem med hypertextklassificering.
Extracting community structure features for hypertext classification
{'venue': '2008 Third International Conference on Digital Information Management', 'journal': '2008 Third International Conference on Digital Information Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}