Node Classification in Graph Data using Augmented Random Walk
محل انتشار: اولین کنفرانس بین المللی وب پژوهی
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,105
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IRANWEB01_040
تاریخ نمایه سازی: 29 شهریور 1394
چکیده مقاله:
Node classification in graph data plays an importantrole in web mining applications. We classify the existing nodeclassifiers into Inductive and Transductive approaches. Amongthe Transductive methods, the Majority Rule method (MRM) hasa prominent role. This method considers only the class labels ofthe neighboring nodes, neglecting the informative connectivityinformation in the graph data. In this paper, we propose anAugmented Random Walk (ARW) based approach to resolvemain limitations of MRM. In our proposed method, first, weaugment the initial graph by adding class labels as new nodes tothe graph and then we connect each classified node to itscorresponding class label nodes. Second, we apply a RandomWalk algorithm to find the similarity score of each un-classifiednode to different class labels. Third, we predict class labels withthe highest scores for the un-classified node. Empirical resultsshow that our proposed method clearly outperforms the MajorityRule method in six graph datasets with high homophily.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hossein Rahmani
Department of Knowledge Engineering (DKE), Maastricht University, The Netherlands
Gerhard Weiss
Department of Knowledge Engineering (DKE), Maastricht University, The Netherlands
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :