Observationer som består av mätningar av relationer för par av objekt uppstår i många inställningar, såsom proteininteraktion och genreglerande nätverk, samlingar av författare-mottagare e-post, och sociala nätverk. Analysera sådana data med probabilisiska modeller kan vara känslig eftersom de enkla utbytbarhet antaganden som ligger bakom många pannplattor modeller inte längre hålla. I detta dokument beskriver vi en latent variabel modell av sådana data som kallas den blandade blockmodellen för medlemskap stokastiska. Denna modell utvidgar blockmodeller för relationsdata till sådana som fångar upp latent relationsstruktur med blandat medlemskap, vilket ger en objektspecifik lågdimensionell representation. Vi utvecklar en allmän variantalgoritm för snabb, ungefärlig, bakre inferens. Vi utforskar applikationer för sociala och proteininteraktionsnätverk.
I Pairwise Link-LDA genereras länkarna enligt den blandade medlemskap Stochastic Blockmodel REF.
Mixed membership stochastic blockmodels
{'venue': 'Journal of Machine Learning Research, 9, 1981-2014.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine', 'Physics']}