Vi presenterar en Bayesian tensor factorization modell för att härleda latenta gruppstrukturer från dynamiska parvisa interaktionsmönster. I årtionden har statsvetare samlat in och analyserat uppgifter om formen "land jag vidtog åtgärder a mot land j i tid t" - kända som dyadiska händelser-in för att bilda och testa teorier om internationella relationer. Vi representerar dessa händelsedata som en tensor av räkningar och utvecklar Bayesian Poisson tensor factorization för att härleda en lågdimensionell, tolkningsbar representation av deras framträdande mönster. Vi visar att vår modells prediktiva prestanda är bättre än vanliga icke-negativa tensor faktoriseringsmetoder. Vi ger också en jämförelse av våra variationsuppdateringar med deras maximala sannolikhet motsvarigheter. Genom att göra det identifierar vi ett bättre sätt att bilda punktuppskattningar av de latenta faktorerna än vad som vanligtvis används i Bayesian Poisson matris factorization. Slutligen visar vi upp vår modell som ett undersökande analysverktyg för statsvetare. Vi visar att den resulterande latenta faktorn matriser fångar tolkningsbara multilaterala förbindelser som både överensstämmer med och informerar vår kunskap om internationella frågor.
Bayesian Poisson Tensor Factorization (BPTF) REF ) modellerar de dyadiska händelserna via en tensor factorization.
Bayesian Poisson Tensor Factorization for Inferring Multilateral Relations from Sparse Dyadic Event Counts
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}