SchwaechenVerbesserungen.tex 5.0 KB

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  1. Der in \cite{aggarwal2011} vorgestellte Algorithmus hat einige Probleme,
  2. die im Folgenden erläutert werden. Außerdem werden Verbesserungen
  3. vorgeschlagen, die es allerdings noch zu untersuchen gilt.
  4. \subsection{Schwächen von DYCOS}
  5. \subsubsection{Anzahl der Labels}
  6. So, wie der DYCOS-Algorithmus vorgestellt wurde, können nur Graphen bearbeitet werden,
  7. deren Knoten höchstens ein Label haben. In vielen Fällen, wie z.~B.
  8. Wikipedia mit Kategorien als Labels haben Knoten jedoch viele Labels.
  9. Auf einen ersten Blick ist diese Schwäche einfach zu beheben, indem
  10. man beim zählen der Labels für jeden Knoten jedes Label zählt. Dann
  11. wäre noch die Frage zu klären, mit wie vielen Labels der betrachtete
  12. Knoten gelabelt werden soll.
  13. Jedoch ist z.~B. bei Wikipedia-Artikeln auf den Knoten eine
  14. Hierarchie definiert. So ist die Kategorie \enquote{Klassifikationsverfahren}
  15. eine Unterkategorie von \enquote{Klassifikation}. Bei dem Kategorisieren
  16. von Artikeln sind möglichst spezifische Kategorien vorzuziehen, also
  17. kann man nicht einfach bei dem Auftreten der Kategorie \enquote{Klassifikationsverfahren}
  18. sowohl für diese Kategorie als auch für die Kategorie \enquote{Klassifikation}
  19. zählen.
  20. \subsubsection{Überanpassung und Reklassifizierung}
  21. Aggarwal und Li beschreiben in \cite{aggarwal2011} nicht, auf welche
  22. Knoten der Klassifizierungsalgorithmus angewendet werden soll. Jedoch
  23. ist die Reihenfolge der Klassifizierung relevant. Dazu folgendes
  24. Minimalbeispiel:
  25. Gegeben sei ein dynamischer Graph ohne textuelle Inhalte. Zum Zeitpunkt
  26. $t=1$ habe dieser Graph genau einen Knoten $v_1$ und $v_1$ sei
  27. mit dem Label $A$ beschriftet. Zum Zeitpunkt $t=2$ komme ein nicht-gelabelter
  28. Knoten $v_2$ sowie die Kante $(v_2, v_1)$ hinzu.\\
  29. Nun wird der DYCOS-Algorithmus auf diesen Knoten angewendet und
  30. $v_2$ mit $A$ gelabelt.\\
  31. Zum Zeitpunkt $t=3$ komme ein Knoten $v_3$, der mit $B$ gelabelt ist,
  32. und die Kante $(v_2, v_3)$ hinzu.
  33. \begin{figure}[ht]
  34. \centering
  35. \subfloat[$t=1$]{
  36. \input{figures/graph-t1.tex}
  37. \label{fig:graph-t1}
  38. }%
  39. \subfloat[$t=2$]{
  40. \input{figures/graph-t2.tex}
  41. \label{fig:graph-t2}
  42. }
  43. \subfloat[$t=3$]{
  44. \input{figures/graph-t3.tex}
  45. \label{fig:graph-t3}
  46. }%
  47. \subfloat[$t=4$]{
  48. \input{figures/graph-t4.tex}
  49. \label{fig:graph-t4}
  50. }%
  51. \label{Formen}
  52. \caption{Minimalbeispiel für den Einfluss früherer DYCOS-Anwendungen}
  53. \end{figure}
  54. Würde man nun den DYCOS-Algorithmus erst jetzt, also anstelle von
  55. Zeitpunkt $t=2$ zum Zeitpunkt $t=3$ auf den Knoten $v_2$ anwenden, so
  56. würde eine $50\%$-Wahrscheinlichkeit bestehen, dass dieser mit $B$
  57. gelabelt wird. Aber in diesem Beispiel wurde der Knoten schon
  58. zum Zeitpunkt $t=2$ gelabelt. Obwohl es in diesem kleinem Beispiel
  59. noch keine Rolle spielt, wird das Problem klar, wenn man weitere
  60. Knoten einfügt:
  61. Wird zum Zeitpunkt $t=4$ ein ungelabelter Knoten $v_4$ und die Kanten
  62. $(v_1, v_4)$, $(v_2, v_4)$, $(v_3, v_4)$ hinzugefügt, so ist die
  63. Wahrscheinlichkeit, dass $v_4$ mit $A$ gelabelt wird bei $\frac{2}{3}$.
  64. Werden die als ungelabelten Knoten jedoch erst jetzt und alle gemeinsam
  65. gelabelt, so ist die Wahrscheinlichkeit für $A$ als Label bei nur $50\%$.
  66. Bei dem DYCOS-Algorithmus findet also eine Überanpassung an vergangene
  67. Labels statt.
  68. Das Reklassifizieren von Knoten könnte eine mögliche Lösung für dieses
  69. Problem sein. Knoten, die durch den DYCOS-Algorithmus gelabelt wurden
  70. könnten eine Lebenszeit bekommen (TTL, Time to Live). Ist diese
  71. abgelaufen, wird der DYCOS-Algorithmus erneut auf den Knoten angewendet.
  72. \subsection{Schwächen des Papers}
  73. In \cite{aggarwal2011} wurde eine experimentelle Analyse mithilfe
  74. des DBLP-Datensatzes\footnote{http://dblp.uni-trier.de/} und des
  75. CORA-Datensatzes\footnote{\href{http://people.cs.umass.edu/~mccallum/data/cora-classify.tar.gz}{http://people.cs.umass.edu/~mccallum/data/cora-classify.tar.gz}} durchgeführt.
  76. Die Ergebnisse dieser Analyse können aus folgenden Gründen
  77. nicht überprüft werden:
  78. \begin{itemize}
  79. \item Der Parameter $a \in \mathbb{N}$, der die Anzahl der ausgehenden Kanten
  80. aller Wortknoten beschränkt, wird erst mit der Experimentellen
  81. Analyse auf S.~362 eingeführt.
  82. Es ist nicht klar, wie entschieden wird welche Kanten
  83. gespeichert werden und welche nicht.
  84. \item Für die Analyse der CORA-Datensatzes analysiert.
  85. Dieser beinhaltet Forschungsarbeiten, wobei die
  86. Forschungsgebiete die in einen Baum mit 73 Blättern
  87. eingeordnet wurden. Aus diesen 73 Blättern wurden 5 Klassen
  88. extrahiert und der Graph, der keine Zeitpunkte beinhaltet,
  89. künstlich in 10 Graphen mit Zeitpunkten unterteilt. Wie
  90. jedoch diese Unterteilung genau durchgeführt wurde kann nicht
  91. nachvollzogen werden.
  92. \item Der auf S. 360 in \enquote{Algorithm 1} vorgestellte
  93. Pseudocode soll den DYCOS-Algorithmus darstellen. Allerdings
  94. werden die bereits klassifizierten Knoten $\T_t$ neu klassifiziert
  95. und mit $\theta$ die Klassifikationsgüte gemessen.
  96. \end{itemize}