Sosyal Ağlarda Sınıflandırma ve Öznitelik Seçimi

Birbiri ile değişik nedenlerle ilişkili örnekler içeren, FaceBook, LinkedIn, Twitter gibi kaynaklar yanında, iletişim, yayın, ulaşım, elektrik ağı gibi kaynaklardan da gelen veri kümelerinin artması ile, ağ bilgisi içeren verilerde yapay öğrenme önem kazanmıştır. Ağ bilgisi içeren verilerde homofili (komşu örneklerin etiketlerinin benzer olması) ve test kümesinin nereden geleceğine (örnekleme) bağlı olarak sınıflandırma yöntemlerinin performansı değişebilmektedir. Kollektif sınıflandırma yöntemleri, homofilisi yüksek veri kümelerinde sınıflandırma performansını arttırabilmektedir. Örneklerin yüksek boyutlu, gürültülü veya birbiri ile ilişkili özniteliklere sahip olduğu veri kümelerinde hızlı ve ağ bilgisini hesaba katan öznitelik seçme yöntemleri kullanılabilir. Ağ bilgisi içeren verilerde, örneklerin etiketleri yanında, birbirleri ile bağlantılarının tahmini de önemli bir problemdir.