Sammanfattning Nyligen har det funnits ett ökat intresse för generativa modeller som representerar probabilistiska mönster över både länkar och attribut. En vanlig egenskap hos relationsdata är att värdet av ett predikat ofta beror på värden för samma predikat för närstående enheter. För riktade grafiska modeller leder sådana rekursiva beroenden till cykler som bryter mot Bayes näts acykliska begränsning. I detta dokument presenterar vi en ny metod för att lära sig riktade relationsmodeller som använder två nyckelbegrepp: en pseudosannolikhetsåtgärd som är väl definierad för rekursiva beroenden, och begreppet stratifiering från logisk programmering. En fråga för modellering av rekursiva beroenden med Bayes-nät är redundanta kanter som ökar inlärningens komplexitet. Vi föreslår en ny normal form format som tar bort redundans, och bevisa att antagandet stratifiering, den normala form begränsningar innebär ingen förlust av modellering makt. Empirisk utvärdering jämför vårt sätt att lära sig rekursiva beroenden med oriktade modeller (Markov Logic Networks). Bayes netto tillvägagångssätt är storleksordningar snabbare, och lär sig mer rekursiva beroenden, vilket leder till mer exakta förutsägelser.
Vår inställning till autokorrelationer (rekursiva beroenden) presenterades av REF.
Learning directed relational models with recursive dependencies
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}