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- \subsection{Sprungtypen}\label{sec:sprungtypen}
- Die beiden bereits definierten Sprungtypen, der strukturelle Sprung
- sowie der inhaltliche Mehrfachsprung werden im folgenden erklärt.
- \goodbreak
- Der strukturelle Sprung entspricht einer zufälligen Wahl eines
- Nachbarknotens, wie es in \cref{alg:DYCOS-structural-hop}
- gezeigt wird.
- \begin{algorithm}[H]
- \begin{algorithmic}[1]
- \Procedure{SturkturellerSprung}{Knoten $v$, Anzahl $q$}
- \State $n \gets v.\Call{NeighborCount}{}$ \Comment{Wähle aus der Liste der Nachbarknoten}
- \State $r \gets \Call{RandomInt}{0, n-1}$ \Comment{einen zufällig aus}
- \State $v \gets v.\Call{Next}{r}$ \Comment{Gehe zu diesem Knoten}
- \State \Return $v$
- \EndProcedure
- \end{algorithmic}
- \caption{Struktureller Sprung}
- \label{alg:DYCOS-structural-hop}
- \end{algorithm}
- Bei inhaltlichen Mehrfachsprüngen ist jedoch nicht sinnvoll so direkt
- nach der Definition vorzugehen, also
- direkt von einem strukturellem Knoten
- $v \in V_t$ zu einem mit $v$ verbundenen Wortknoten $w \in W_t$ zu springen
- und von diesem wieder zu einem verbundenem strukturellem Knoten
- $v' \in V_t$. Würde man dies machen, wäre zu befürchten, dass
- aufgrund von Homonymen die Qualität der Klassifizierung verringert
- wird. So hat \enquote{Brücke} im Deutschen viele Bedeutungen.
- Gemeint sein können z.~B. das Bauwerk, das Entwurfsmuster der
- objektorientierten Programmierung oder ein Teil des Gehirns.
- Deshalb wird für jeden Knoten $v$, von dem aus man einen inhaltlichen
- Mehrfachsprung machen will folgendes Clusteranalyse durchgeführt:
- \begin{enumerate}[label=C\arabic*),ref=C\arabic*]
- \item[C1] Gehe alle in $v$ startenden Random Walks der Länge 2 durch
- und erstelle eine Liste $L$, der erreichbaren Knoten $v'$. Speichere
- außerdem, durch wie viele Pfade diese Knoten $v'$ jeweils erreichbar sind.
- \item[C2] Betrachte im folgenden nur die Top-$q$ Knoten, wobei $q \in \mathbb{N}$
- eine zu wählende Konstante des Algorithmus ist.\footnote{Sowohl für den DBLP, als auch für den
- CORA-Datensatz wurde in \cite[S. 364]{aggarwal2011} $q=10$ gewählt.} \label{list:aggregate.2}
- \item[C3] Wähle mit Wahrscheinlichkeit $\frac{\Call{Anzahl}{v'}}{\sum_{w \in L} \Call{Anzahl}{v'}}$
- den Knoten $v'$ als Ziel des Mehrfachsprungs.
- \end{enumerate}
- Konkret könnte also ein Inhaltlicher Mehrfachsprung sowie wie in
- \cref{alg:DYCOS-content-multihop} beschrieben umgesetzt werden.
- \begin{algorithm}
- \caption{Inhaltlicher Mehrfachsprung}
- \label{alg:DYCOS-content-multihop}
- \begin{algorithmic}[1]
- \Procedure{InhaltlicherMehrfachsprung}{Knoten $v$}
- \State \textit{//Alle Knoten bestimmen, die von $v$ aus über Pfade der Länge 2 erreichbar sind}
- \State \textit{//Zusätzlich wird für diese Knoten die Anzahl der Pfade der Länge 2 bestimmt,}
- \State \textit{//durch die sie erreichbar sind}
- \State $reachableNodes \gets$ defaultdict
- \ForAll{Wortknoten $w$ in $v.\Call{getWordNodes}{ }$}
- \ForAll{Strukturknoten $x$ in $w.\Call{getStructuralNodes}{ }$}
- \State $reachableNodes[x] \gets reachableNodes[x] + 1$
- \EndFor
- \EndFor
- \State \textit{//Im folgenden wird davon ausgegangen, dass man über Indizes wahlfrei auf}
- \State \textit{//Elemente aus $M_H$ zugreifen kann. Dies muss bei der konkreten Wahl}
- \State \textit{//der Datenstruktur berücksichtigt werden.}
- \State $M_H \gets \Call{max}{reachableNodes, q}$ \Comment{Also: $|M_H| = q$, falls $|reachableNodes|\geq q$}
- \State \textit{//Dictionary mit relativen Häufigkeiten erzeugen}
- \State $s \gets 0$
- \ForAll{Knoten $x$ in $M_H$}
- \State $s \gets s + reachableNodes[x]$
- \EndFor
- \State $relativeFrequency \gets $ Dictionary
- \ForAll{Knoten $x$ in $M_H$}
- \State $relativeFrequency \gets \frac{reachableNodes[x]}{s}$
- \EndFor
- \State \textit{//Wähle Knoten $i$ mit einer Wahrscheinlichkeit entsprechend seiner relativen}
- \State \textit{//Häufigkeit an Pfaden der Länge 2}
- \State $random \gets \Call{random}{0, 1}$
- \State $r \gets 0.0$
- \State $i \gets 0$
- \While{$s < random$}
- \State $r \gets r + relativeFrequency[i]$
- \State $i \gets i + 1$
- \EndWhile
-
- \State $v \gets M_H[i-1]$
- \State \Return $v$
- \EndProcedure
- \end{algorithmic}
- \end{algorithm}
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