I detta arbete tar vi upp problemet med gemensam modellering av text och citeringar inom ramen för temamodellering. Vi presenterar två olika modeller som kallas Parwise-Link-LDA och Link-PLSA-LDA-modellerna. Modellen Parwise-Link-LDA kombinerar idéerna från LDA [4] och Mixed Membership Block Stochastic Models [1] och möjliggör modellering av godtycklig länkstruktur. Modellen är dock beräknande dyr, eftersom det innebär att modellera närvaron eller frånvaron av en citering (länk) mellan varje par av dokument. Den andra modellen löser detta problem genom att anta att länkstrukturen är en bipartit graf. Som namnet antyder kombinerar Link-PLSA-LDA-modellen LDA- och PLSA-modellerna till en enda grafisk modell. Våra experiment på en delmängd Citeser data visar att båda dessa modeller kan förutsäga osynliga data bättre än baslinjemodellen Erosheva och Lafferty [8], genom att fånga begreppet aktuell likhet mellan innehållet i de citerade och citerade dokumenten. Våra experiment på två olika datauppsättningar på länkförutsägelseuppgiften visar att Link-PLSA-LDA-modellen utför det bästa på citeringsförutsägelseuppgiften, samtidigt som den förblir mycket skalbar. Dessutom presenterar vi även några intressanta visualiseringar som genereras av var och en av modellerna.
LDA-modellen och MMSB-modellerna kombinerades av Nallapati et al. REF med hjälp av modellerna Parwise-Link-LDA och Link-PLSA-LDA där dokument tilldelas sannolikheter för medlemskap i bins som erhållits av ämnesmodeller.
Joint latent topic models for text and citations
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}