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- \subsection{Überblick}
- DYCOS (\underline{DY}namic \underline{C}lassification algorithm with
- c\underline{O}ntent and \underline{S}tructure) ist ein
- Knotenklassifizierungsalgorithmus, der Ursprünglich in \cite{aggarwal2011}
- vorgestellt wurde.
- Ein zentrales Element des DYCOS-Algorithmus ist der sog. {\it Random Walk}:
- \begin{definition}[Random Walk, Sprung]
- Sei $G = (V, E)$ mit $E \subseteq V \times V$ ein Graph und
- $v_0 \in V$ ein Knoten des Graphen.
- Ein Random Walk der Länge $l$ auf $G$, startend bei $v_0$ ist nun der
- zeitdiskrete stochastische Prozess, der $v_i$ auf einen zufällig gewählten
- Nachbarn $v_{i+1}$ abbildet (für $i \in 0, \dots, l-1$). Die Abbildung $v_i
- \mapsto v_{i+1}$ heißt ein Sprung.
- \end{definition}
- Der DYCOS-Algorithmus klassifiziert einzelne Knoten, indem $r$ Random Walks der
- Länge $l$, startend bei dem zu klassifizierenden Knoten $v$ gemacht werden.
- Dabei werden die Beschriftungen der besuchten Knoten gezählt. Die Beschriftung,
- die am häufigsten vorgekommen ist, wird als Beschriftung für $v$ gewählt. DYCOS
- nutzt also die sog. Homophilie, d.~h. die Eigenschaft, dass Knoten, die nur
- wenige Hops von einander entfernt sind, häufig auch ähnlich sind \cite{bhagat}.
- Der DYCOS-Algorithmus arbeitet jedoch nicht direkt auf dem Graphen, sondern
- erweitert ihn mit Hilfe der zur Verfügung stehenden Texte. Wie diese
- Erweiterung erstellt wird, wird im Folgenden erklärt.\\
- Für diese Erweiterung wird zuerst wird Vokabular $W_t$ bestimmt, das
- charakteristisch für eine Knotengruppe ist. Wie das gemacht werden kann und
- warum nicht einfach jedes Wort in das Vokabular aufgenommen wird, wird in
- \cref{sec:vokabularbestimmung} erläutert.\\
- Nach der Bestimmung des Vokabulars wird für jedes Wort im Vokabular ein
- Wortknoten zum Graphen hinzugefügt. Alle Knoten, die der Graph zuvor hatte,
- werden nun \enquote{Strukturknoten} genannt.
- Ein Strukturknoten $v$ wird genau dann mit einem Wortknoten $w \in W_t$
- verbunden, wenn $w$ in einem Text von $v$ vorkommt. \Cref{fig:erweiterter-graph}
- zeigt beispielhaft den so entstehenden, semi-bipartiten Graphen.
- Der DYCOS-Algorithmus betrachtet also die Texte, die einem Knoten
- zugeordnet sind, als eine Multimenge von Wörtern. Das heißt, zum einen
- wird nicht auf die Reihenfolge der Wörter geachtet, zum anderen wird
- bei Texten eines Knotens nicht zwischen verschiedenen
- Texten unterschieden. Jedoch wird die Anzahl der Vorkommen
- jedes Wortes berücksichtigt.
- \begin{figure}[htp]
- \centering
- \input{figures/graph-content-and-structure.tex}
- \caption{Erweiterter Graph}
- \label{fig:erweiterter-graph}
- \end{figure}
- Entsprechend werden zwei unterschiedliche Sprungtypen unterschieden, die
- strukturellen Sprünge und inhaltliche Zweifachsprünge:
- \begin{definition}[struktureller Sprung]
- Sei $G_{E,t} = (V_t, E_{S,t} \cup E_{W,t}, V_{L,t}, W_{t})$ der
- um die Wortknoten $W_{t}$ erweiterte Graph.
- Dann heißt das zufällige wechseln des aktuell betrachteten
- Knoten $v \in V_t$ zu einem benachbartem Knoten $w \in V_t$
- ein \textit{struktureller Sprung}.
- \end{definition}
- \goodbreak
- Im Gegensatz dazu benutzten inhaltliche Zweifachsprünge tatsächlich die
- Grapherweiterung:
- \begin{definition}[inhaltlicher Zweifachsprung]
- Sei $G_t = (V_t, E_{S,t} \cup E_{W,t}, V_{L,t}, W_{t})$ der um die
- Wortknoten $W_{t}$ erweiterte Graph.
- Dann heißt das zufällige wechseln des aktuell betrachteten Knoten $v \in
- V_t$ zu einem benachbartem Knoten $w \in W_t$ und weiter zu einem
- zufälligem Nachbar $v' \in V_t$ von $w$ ein inhaltlicher Zweifachsprung.
- \end{definition}
- Jeder inhaltliche Zweifachsprung beginnt und endet also in einem
- Strukturknoten, springt über einen Wortknoten und ist ein Pfad der Länge~2.
- Ob in einem Sprung der Random Walks ein struktureller Sprung oder ein
- inhaltlicher Zweifachsprung gemacht wird, wird jedes mal zufällig neu
- entschieden. Dafür wird der Parameter $0 \leq p_S \leq 1$ für den Algorithmus
- gewählt. Mit einer Wahrscheinlichkeit von $p_S$ wird ein struktureller Sprung
- durchgeführt und mit einer Wahrscheinlichkeit von $(1-p_S)$ ein modifizierter
- inhaltlicher Zweifachsprung, wie er in \cref{sec:sprungtypen} erklärt wird,
- gemacht. Der Parameter $p_S$ gibt an, wie wichtig die Struktur des Graphen im
- Verhältnis zu den textuellen Inhalten ist. Bei $p_S = 0$ werden ausschließlich
- die Texte betrachtet, bei $p_S = 1$ ausschließlich die Struktur des Graphen.
- Die Vokabularbestimmung kann zu jedem Zeitpunkt $t$ durchgeführt werden, muss
- es aber nicht.
- In \cref{alg:DYCOS} steht der DYCOS-Algorithmus in Form von Pseudocode:
- In \cref{alg1:l8} wird für jeden unbeschrifteten Knoten
- durch die folgenden Zeilen eine Beschriftung gewählt.
- \Cref{alg1:l10} führt $r$ Random Walks durch. In \cref{alg1:l11} wird eine
- temporäre Variable für den aktuell betrachteten Knoten angelegt.
- In \cref{alg1:l12} bis \cref{alg1:l21} werden einzelne Random Walks der Länge
- $l$ durchgeführt, wobei die beobachteten Beschriftungen gezählt werden und mit
- einer Wahrscheinlichkeit von $p_S$ ein struktureller Sprung durchgeführt wird.
- \begin{algorithm}[ht]
- \begin{algorithmic}[1]
- \Require \\$G_{E,t} = (V_t, E_{S,t} \cup E_{W,t}, V_{L,t}, W_t)$ (Erweiterter Graph),\\
- $r$ (Anzahl der Random Walks),\\
- $l$ (Länge eines Random Walks),\\
- $p_s$ (Wahrscheinlichkeit eines strukturellen Sprungs),\\
- $q$ (Anzahl der betrachteten Knoten in der Clusteranalyse)
- \Ensure Klassifikation von $V_t \setminus V_{L,t}$\\
- \\
- \ForAll{Knoten $v \in V_t \setminus V_{L,t}$}\label{alg1:l8}
- \State $d \gets $ leeres assoziatives Array
- \For{$i = 1, \dots,r$}\label{alg1:l10}
- \State $w \gets v$\label{alg1:l11}
- \For{$j= 1, \dots, l$}\label{alg1:l12}
- \State $sprungTyp \gets \Call{random}{0, 1}$
- \If{$sprungTyp \leq p_S$}
- \State $w \gets$ \Call{SturkturellerSprung}{$w$}
- \Else
- \State $w \gets$ \Call{InhaltlicherZweifachsprung}{$w$}
- \EndIf
- \State $beschriftung \gets w.\Call{GetLabel}{ }$
- \If{$!d.\Call{hasKey}{beschriftung}$}
- \State $d[beschriftung] \gets 0$
- \EndIf
- \State $d[beschriftung] \gets d[beschriftung] + 1$
- \EndFor\label{alg1:l21}
- \EndFor
- \If{$d$.\Call{isEmpty}{ }} \Comment{Es wurde kein beschrifteter Knoten gesehen}
- \State $M_H \gets \Call{HäufigsteLabelImGraph}{ }$
- \Else
- \State $M_H \gets \Call{max}{d}$
- \EndIf
- \\
- \State \Comment{Wähle aus der Menge der häufigsten Beschriftungen $M_H$ zufällig eine aus}
- \State $label \gets \Call{Random}{M_H}$
- \State $v.\Call{AddLabel}{label}$ \Comment{und weise dieses $v$ zu}
- \EndFor
- \State \Return Beschriftungen für $V_t \setminus V_{L,t}$
- \end{algorithmic}
- \caption{DYCOS-Algorithmus}
- \label{alg:DYCOS}
- \end{algorithm}
- \subsection{Datenstrukturen}
- Zusätzlich zu dem gerichteten Graphen $G_t = (V_t, E_t, V_{L,t})$ verwaltet der
- DYCOS-Algorithmus zwei weitere Datenstrukturen:
- \begin{itemize}
- \item Für jeden Knoten $v \in V_t$ werden die vorkommenden Wörter,
- die auch im Vokabular $W_t$ sind,
- und deren Anzahl gespeichert. Das könnte z.~B. über ein
- assoziatives Array (auch \enquote{dictionary} oder
- \enquote{map} genannt) geschehen. Wörter, die nicht in
- Texten von $v$ vorkommen, sind nicht im Array. Für
- alle vorkommenden Wörter ist der gespeicherte Wert zum
- Schlüssel $w \in W_t$ die Anzahl der Vorkommen von
- $w$ in den Texten von $v$.
- \item Für jedes Wort des Vokabulars $W_t$ wird eine Liste von
- Knoten verwaltet, in deren Texten das Wort vorkommt.
- Diese Liste wird bei den inhaltlichen Zweifachsprung,
- der in \cref{sec:sprungtypen} erklärt wird,
- verwendet.
- \end{itemize}
- \input{Sprungtypen}
- \input{Vokabularbestimmung}
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