Vi möter nätverksdata från olika källor, såsom proteininteraktioner och sociala nätverk online. Ett kritiskt problem är att modellera nätverksinteraktioner och identifiera latenta grupper av nätverksnoder. Detta problem är utmanande av många skäl. Till exempel, nätverksnoder är beroende av varandra istället för oberoende av varandra, och data är kända för att vara mycket bullriga (t.ex. saknade kanter). För att möta dessa utmaningar föreslår vi en ny relationsmodell för nätverksdata, Sparse Matrix-variat Gaussian process Blockmodel (SMGB). Vår modell generaliserar populära bilinjära generativa modeller och fångar ickelinjära nätverksinteraktioner med hjälp av en matris-variat Gaussian process med latent medlemskap variabler. Vi tilldelar också sparsamma tidigare distributioner av de latenta medlemsvariablerna för att lära oss glesa gruppuppdrag för enskilda nätverksnoder. För att uppskatta de latenta variablerna effektivt från data, utvecklar vi en effektiv variationsförväntning maximeringsmetod. Vi jämförde våra strategier med flera toppmoderna nätverksmodeller på både syntetiska och verkliga nätverksdataset. Experimentella resultat visar att SMGB överträffar de alternativa tillvägagångssätten när det gäller att upptäcka latenta klasser eller förutsäga okända interaktioner.
Ett tillvägagångssätt för modell sådana icke-linjära interaktioner föreslogs i REF, med hjälp av en matris-variat Gaussian process.
Sparse matrix-variate Gaussian process blockmodels for network modeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}