I många övervakade lärande uppgifter, de enheter som ska märkas är relaterade till varandra på komplexa sätt och deras etiketter är inte oberoende. Till exempel, i hy pertext klassificering, etiketterna på länkade sidor är mycket korrelerade. En standardmetod är att likrikta varje enhet på ett oberoende sätt, utan att bry sig om förhållandet dem emellan. Nyligen, Probabilistic Relational Models, en relationell version av Bayesian nätverk, användes för att definiera en gemensam probabilistic modell för en samling av närstående enheter. I detta dokument presenterar vi en alternativ ram som bygger på (villkorliga) Markovnätverk och tar upp två begränsningar av det tidigare tillvägagångssättet. För det första utgör de oriktade modellerna inte den acykliska begränsning som hindrar att många viktiga relationsberoenden uppstår i olika modeller. För det andra, oriktade modeller är väl lämpade för diskriminerande utbildning, där vi optimerar den villkorliga sannolikheten för etiketter med tanke på fea tures, vilket i allmänhet förbättrar klassificeringen accuracy. Vi visar hur man utbildar dessa modeller effektivt, och hur man använder ungefärlig probabilistisk inferens över den lärda modellen för kollektiv klassificering av flera relaterade enheter. Vi tillhandahåller experimentella re sults på en webbplats klassificering uppgift, visar att noggrannheten kan förbättras avsevärt genom att modellera relationsberoenden.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF presenterade diskriminativa probabilistiska modeller för relationsdata genom att använda villkorligt Markov-nätverk byggt över relationsdata.
Discriminative Probabilistic Models for Relational Data
{'venue': 'UAI 2002', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}