Learning Social Networks from Web Documents Using Support Vector Classifiers

Learning Social Networks from Web Documents Using Support Vector Classifiers出自於IEEE Web Intelligence 2006, 本篇論文主要係透過機器學習的方式自動地去建立social network, 本研究首先假設已經存有不完整關聯 (incomplete relationship), 再透過SVM建立出完整的social network, 其中屬性的建立則是藉由網路文章 (web documents)來產生文件向量. 不難發現作者將判斷social network relationships的問題轉化成傳統的文件分類問題 (text classification problem), 所採用的判斷方法 (亦可視為分類方法) 則是SVM.
此外由於relationships在social network中呈現出不均衡的資料型態 (imbalance data), 此類型資料對於機器學習具有很大的挑戰 (亦即容易傾向將資料判斷成某一特定類別), 作者也採用一般常見的 up-sampling 及 down-sampling 方法來舒緩此議題. 實驗部份採用真實資料集 FOAF (Friend Of A Friend), 評估機制則以Precision, Recall 及 F-measure為主.
以下為投影片:

Learning Social Networks From Web Documents Using Support

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