Abstrakt. Den naturliga livsmiljön för de flesta Bayesian metoder är data som representeras av utbytbara sekvenser av observationer, för vilka de Finettis teorem utgör den teoretiska grunden. Dirichlet process clustring, Gaussian process regression, och många andra parametriska och icke-parametriska Bayesian modeller omfattas av detta ramverk; många problem som uppstår i modern dataanalys inte. Detta expositionspapper ger en introduktion till Bayesianska modeller av grafer, matriser och andra data som kan modelleras med slumpmässiga strukturer. Vi beskriver resultat i sannolikhetsteori som generaliserar de Finettis teorem till sådana data och diskuterar relevansen av dessa resultat för icke-parametrisk Bayesian modellering. Med de grundläggande idéerna på plats kartlägger vi exempelmodeller som finns i litteraturen; tillämpningar av sådana modeller inkluderar samarbetsfiltrering, länkförutsägelse samt graf- och nätverksanalys. Vi lyfter också fram kopplingar till den senaste utvecklingen inom grafteori och sannolikhet, och skisserar den mer allmänna matematiska grunden för Bayesian metoder för andra typer av data bortom sekvenser och matriser.
Diagramgränser har tillämpningar i sannolikhets- och dataanalys REF.
Bayesian Models of Graphs, Arrays and Other Exchangeable Random Structures
{'venue': 'IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence 2015, Vol. 37, No. 2, pp. 437-461', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}