Vi presenterar en maximal-marginal nonparametrisk latent funktionsrelationsmodell, som förenar idéerna om max-marginal lärande och Bayesian nonparametrics för att upptäcka diskriminerande latent funktioner för länk förutsägelse och automatiskt härleda den okända latenta sociala dimensionen. Genom att minimera en gångjärnsförlust med hjälp av den linjära förväntan operatör, kan vi utföra bakre inferens effektivt utan att hantera en mycket icke-linjär länksannolik funktion; genom att använda en helt-bayesian formulering, kan vi undvika att stämma regularization konstanter. Experimentella resultat på verkliga dataset verkar visa de fördelar som ärvts från max-marginal lärande och fullt-bayesian nonparametric inference.
I REF föreslås ett sätt att utveckla icke-parametriska latent funktionsrelationsmodeller för att minimera en objektiv funktion för en normaliserad länksannolikhetsmodell.
Max-Margin Nonparametric Latent Feature Models for Link Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}