Ett antal verkliga domäner som sociala nätverk och e-handel omfattar heterogena data som beskriver förhållandet mellan flera grupper av enheter. Att förstå den naturliga strukturen hos denna typ av heterogena relationsdata är viktigt både för undersökande analys och för att utföra olika prediktiva modelleringsuppgifter. I detta dokument föreslår vi en principiell flervägsklusterram för relationsdata, där olika typer av enheter samtidigt samlas inte bara på grundval av sina inneboende attributvärden, utan också på de många sambanden mellan enheterna. För att uppnå detta inför vi en relationsdiagrammodell som beskriver alla kända samband mellan de olika entitetsklasserna, där varje relation mellan en viss grupp av entitetsklasser representeras i form av multimodala tensor över en lämplig domän. Vår multi-way kluster formulering drivs av målet att fånga maximal "information" i den ursprungliga relationen graf, dvs exakt approximering av uppsättningen tensorer som motsvarar de olika relationerna. Denna formulering är tillämplig på alla Bregman divergenser (en bred familj av förlustfunktioner som inkluderar kvadrat Euclidean avstånd, KL-divergens), och tillåter även analys av blandade datatyper med konvexa kombinationer av lämpliga Bregman förlustfunktioner. Dessutom presenterar vi en stor familj av strukturellt olika multi-way klustersystem som bevarar olika linjära sammanfattande statistik av de ursprungliga uppgifterna. Vi åstadkommer ovanstående generaliseringar genom att utvidga ett nyligen föreslaget viktigt teoretiskt resultat, nämligen minsta Bregman informationsprincip [1], till relationsdiagraminställningen. Vi beskriver också en effektiv multi-way klusteralgoritm baserad på alternativ minimering som generaliserar ett antal andra nyligen föreslagna klustermetoder. Empiriska resultat på datauppsättningar som erhållits från verkliga domäner (t.ex. filmrekommendationer, nyhetsartiklar) visar hur allmänt och effektivt vårt ramverk är.
I REF föreslogs en metod baserad på en relationsdiagrammodell.
Multi-way clustering on relation graphs
{'venue': 'In Proc. of the 7th SIAM Intl. Conf. on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}