Vi presenterar en probabilistisk ram för överlappande community upptäckt och länk förutsägelse för relationella data, ges som en graf. Den föreslagna ramen har: (1) en djup arkitektur som gör det möjligt för oss att härleda flera lager av latenta funktioner/kommuniteter för varje nod, vilket ger överlägsen länk förutsägelse prestanda på mer komplexa nätverk och bättre tolkningsbarhet av latenta funktioner; och (2) en regressionsmodell som tillåter direkt konditionering noden latenta funktioner på sidan information tillgänglig i form av nod attribut. Vårt ramverk hanterar både (1) och (2) via en ren, enhetlig modell, som åtnjuter fullständig lokal konjugacy via dataförstärkning, och underlättar effektiv slutledning via sluten form Gibbs provtagning. Dessutom kan man dra slutsatsen att det finns kostnadsskalor i antalet kanter som är attraktiva för massiva men glesa nät. Vårt ramverk är också lätt att utöka till modellviktade nätverk med räknade kanter. Vi jämför med olika toppmoderna metoder och rapporterar resultat, både kvantitativa och kvalitativa, på flera referensdatauppsättningar.
Bland andra befintliga metoder föreslog REF en utvidgning av LFRM via en djup hierarki av binära latenta funktioner för varje nod.
Deep Generative Models for Relational Data with Side Information
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}