Relationellt lärande handlar om att förutsäga okända värden av en relation, med tanke på en databas över enheter och observerade relationer mellan enheter. Ett exempel på relationellt lärande är förutsägelse om filmvärdering, där enheter kan inkludera användare, filmer, genrer och aktörer. Relations kodar användarnas betyg på filmer, filmers genrer och skådespelares roller i filmer. En vanlig förutsägelse teknik som ges en parvis relation, till exempel en #användare × #djur betyg matris, är låg-rank matris faktorisering. Inom områden med flera relationer, representerade som flera matriser, kan vi förbättra prediktiv noggrannhet genom att utnyttja information från en relation samtidigt förutsäga en annan. I detta syfte föreslår vi en kollektiv matris factorization modell: vi samtidigt faktor flera matriser, dela parametrar bland faktorer när en enhet deltar i flera relationer. Varje relation kan ha en annan värdetyp och felfördelning; så vi tillåter icke-linjära relationer mellan parametrarna och utgångar, med Bregman dividender för att mäta fel. Vi utökar standardalgoritmer för alternerande projektion till vår modell, och härleder en effektiv Newton-uppdatering för projektionen. Dessutom föreslår vi stokastiska optimeringsmetoder för att hantera stora, glesa matriser. Vår modell generaliserar flera befintliga matrisfaktoriseringsmetoder och ger därför nya storskaliga optimeringsalgoritmer för dessa problem. Vår modell kan hantera alla parvisa relationsschema och ett brett utbud av felmodeller. Vi visar dess effektivitet, liksom nyttan med att dela parametrar mellan förbindelserna.
Kollektiv matris factorization (CMF) REF föreslår ett ramverk för att faktorisera flera relaterade matriser samtidigt, för att utnyttja information från flera källor.
Relational learning via collective matrix factorization
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}