Många datamängder innehåller rik information om objekt, såväl som parvisa relationer mellan dem. Till exempel, i nätverk av webbplatser, vetenskapliga papper och andra dokument, varje nod har innehåll som består av en samling ord, samt hyperlänkar eller citeringar till andra noder. För att kunna dra slutsatser om sådana datamängder och göra förutsägelser och rekommendationer är det bra att ha modeller som kan fånga upp de processer som genererar texten vid varje nod och länkarna mellan dem. I denna uppsats kombinerar vi klassiska idéer inom ämnesmodellering med en variant av den blockmodell för blandade medlemmar som nyligen utvecklats inom statistikfysiken. Den resulterande modellen har fördelen att dess parametrar, inklusive blandningen av ämnen i varje dokument och de resulterande överlappande samhällen, kan härledas med en enkel och skalbar förväntan-maximering algoritm. Vi testar vår modell på tre datauppsättningar, utför oövervakad ämnesklassificering och länkförutsägelse. För båda uppgifterna överträffar vår modell flera befintliga state-of-the-art metoder, uppnå högre noggrannhet med betydligt mindre beräkning, analysera en datauppsättning med 1,3 miljoner ord och 44 tusen länkar på några minuter.
PMTLM REF ) rapporteras som det nuvarande toppmoderna systemet.
Scalable Text and Link Analysis with Mixed-Topic Link Models
{'venue': 'Proc. 19th SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) 2013, 473-481', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}