Vi utvecklar relationsämnesmodellen (RTM), en hierarkisk modell av både nätverksstruktur och nodattribut. Vi fokuserar på dokumentnätverk, där attributen för varje dokument är dess ord, det vill säga diskreta observationer tagna från ett fast ordförråd. För varje par av dokument, RTM modellerar sin länk som en binär slumpmässig variabel som är beroende av deras innehåll. Modellen kan användas för att sammanfatta ett nätverk av dokument, förutsäga länkar mellan dem och förutsäga ord inom dem. Vi härleder effektiva inferens- och skattningsalgoritmer baserade på variationsmetoder som utnyttjar gleshet och skala med antalet länkar. Vi utvärderar RTM:s prediktiva prestanda för stora nätverk av vetenskapliga abstracts, webbdokument och geografiskt märkta nyheter.
Chang REF utvecklar relationsämnesmodellen (RTM), en hierarkisk modell av både nätverksstruktur och nodattribut, som kan användas för att sammanfatta ett nätverk av dokument, förutsäga länkar mellan dem och förutsäga ord inom dem.
Hierarchical relational models for document networks
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2010, Vol. 4, No. 1, 124-150', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}