Abstrakt. Vi presenterar en probabilistisk generativ modell av enhetsrelationer och textattribut; modellen upptäcker samtidigt grupper bland enheterna och ämnen bland motsvarande text. Blockmodeller av relationsdata har under en tid studerats i analys av sociala nätverk, men här samlas vi i flera olika former samtidigt. Betydande, gemensam slutsats gör det möjligt att upptäcka grupper för att vägledas av de framväxande ämnen, och vice versa. Vi presenterar experimentella resultat på två stora datauppsättningar: sexton års räkningar som lagts fram för den amerikanska senaten, bestående av deras motsvarande text och röstlängder, och 43 år av liknande uppgifter från Förenta nationerna. Vi visar att jämfört med traditionella, separata latent-variabla modeller för ord eller blockstrukturer för röster, förbättrar vår grupp-Topic-modells gemensamma slutledning både de grupper och ämnen som upptäcks. Dessutom presenterar vi en icke-Markov continoous-time gruppmodell för att fånga skiftande gruppstruktur över tid.
McCallum m.fl. I Ref föreslogs en modell för att samtidigt upptäcka grupper bland enheterna och ämnena i motsvarande text.
Joint group and topic discovery from relations and text
{'venue': 'SNA@ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Sociology', 'Computer Science']}