Det senaste arbetet med grafiska modeller för relationsdata har visat på betydande förbättringar i klassificering och slutledning när modeller representerar beroendena mellan fall. Trots dess användning i konventionella statistiska modeller, antagandet om instans oberoende motsägs av de flesta relationella dataset. Till exempel, i citeringsdata finns beroenden bland ämnena i ett pappers referenser, och i genomiska data finns beroenden bland funktionerna hos interagerande proteiner. I detta dokument presenterar vi relationsberoende nätverk (RDNs), grafiska modeller som kan uttrycka och resonera med sådana beroenden i en relationell inställning. Vi diskuterar RDNs i samband med relations Bayes nätverk och relationella Markov nätverk och beskriver de relativa styrkor av RDNs-nämligen, förmågan att representera cykliska beroenden, enkla metoder för parameteruppskattning, och effektiva struktur inlärningstekniker. Styrkan hos RDN beror på användningen av pseudolikelihood inlärningstekniker, som uppskattar en effektiv approximation av den fullständiga joint distributionen. Vi presenterar lärda RDNs för ett antal verkliga datamängder och utvärderar modellerna i ett förutsägelsesammanhang, vilket visar att RDNs identifierar och utnyttjar cykliska relationsberoenden för att uppnå betydande resultatvinster jämfört med konventionella villkorade modeller. Dessutom använder vi syntetisk data för att utforska modellens prestanda under olika relationella dataegenskaper, vilket visar att RDN inlärnings- och inferenstekniker är korrekta under ett brett spektrum av förhållanden. Nyckelord: relationellt lärande, probabilistiska relationsmodeller, kunskapsupptäckt, grafiska modeller, beroendenätverk, pseudolikelihood estimation 2. En annan klass av gemensamma modeller utökar konventionella logiska programmeringsmodeller för att stödja probabilistiskt resonemang i första ordningens logiska miljöer (Kersting och Raedt, 2002; Richardson och Domingos, 2006). Vi hänvisar till dessa modeller som probabilistiska logiska modeller (PLM). Se avsnitt 5.2 för mer information. 3. Vad är det som händer? Vi använder termen relations Bayesian nätverk för att hänvisa till Bayesian nätverk som har uppgraderats till modell relationsdatabaser. Termen har också använts av Jaeger (1997) för att hänvisa till Bayesianska nätverk där noderna motsvarar relationer och deras värden representerar möjliga tolkningar av dessa förbindelser inom ett visst område. 4. Vad är det som händer? Begränsningen beror på modellering av personer med nedsatt rörlighet (se avsnitt 3.
Som en lösning på problemet med cyklicitet föreslog Neville och Jensen uppgradering av beroendenätverk för relationsdata REF.
Relational dependency networks
{'venue': 'Journal of Machine Learning Research', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}