Fugu-MT 論文翻訳(概要): Struct-MMSB: Mixed Membership Stochastic Blockmodels with Interpretable Structured Priors

論文の概要: Struct-MMSB: Mixed Membership Stochastic Blockmodels with Interpretable Structured Priors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09523v1
Date: Fri, 21 Feb 2020 19:32:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-30 01:10:28.376163
Title: Struct-MMSB: Mixed Membership Stochastic Blockmodels with Interpretable Structured Priors
Title（参考訳）: 構造的MMSB:解釈可能な事前構造を持つ混合メンバーシップ確率ブロックモデル
Authors: Yue Zhang, Arti Ramesh
Abstract要約: 混合メンバシップブロックモデル(MMSB)は、コミュニティ検出とネットワーク生成のための一般的なフレームワークである。最近開発された統計リレーショナル学習モデルであるヒンジロスマルコフ確率場(HL-MRF)を用いた柔軟なMMSBモデル、textitStruct-MMSBを提案する。我々のモデルは、観測された特徴と会員分布の複雑な組み合わせとして符号化された有意義な潜伏変数を用いて、実世界のネットワークにおける潜伏特性を学習することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.712395104755783
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The mixed membership stochastic blockmodel (MMSB) is a popular framework for community detection and network generation. It learns a low-rank mixed membership representation for each node across communities by exploiting the underlying graph structure. MMSB assumes that the membership distributions of the nodes are independently drawn from a Dirichlet distribution, which limits its capability to model highly correlated graph structures that exist in real-world networks. In this paper, we present a flexible richly structured MMSB model, \textit{Struct-MMSB}, that uses a recently developed statistical relational learning model, hinge-loss Markov random fields (HL-MRFs), as a structured prior to model complex dependencies among node attributes, multi-relational links, and their relationship with mixed-membership distributions. Our model is specified using a probabilistic programming templating language that uses weighted first-order logic rules, which enhances the model's interpretability. Further, our model is capable of learning latent characteristics in real-world networks via meaningful latent variables encoded as a complex combination of observed features and membership distributions. We present an expectation-maximization based inference algorithm that learns latent variables and parameters iteratively, a scalable stochastic variation of the inference algorithm, and a method to learn the weights of HL-MRF structured priors. We evaluate our model on six datasets across three different types of networks and corresponding modeling scenarios and demonstrate that our models are able to achieve an improvement of 15\% on average in test log-likelihood and faster convergence when compared to state-of-the-art network models.
Abstract（参考訳）: 混合会員確率ブロックモデル(MMSB)は、コミュニティ検出とネットワーク生成のための一般的なフレームワークである。下位のグラフ構造を利用して、コミュニティをまたがる各ノードの低ランクの混合メンバシップ表現を学習する。 MMSBは、ノードのメンバシップ分布がディリクレ分布から独立して引き出されると仮定し、実世界のネットワークに存在する高相関グラフ構造をモデル化する能力を制限する。本稿では,最近開発された統計リレーショナル学習モデル,ヒンジロスマルコフ乱数場(HL-MRF)を,ノード属性,マルチリレーショナルリンク,および混合メンバーシップ分布との関係性に先行して構築した,柔軟なリッチなMMSBモデルである \textit{Struct-MMSB} を提案する。本モデルは,重み付き一階述語論理規則を用いた確率的プログラミングテンプレート言語を用いて,モデルの解釈性を高める。さらに,本モデルは,観測された特徴と会員分布の複雑な組み合わせとして符号化された有意義な潜在変数を用いて,実世界のネットワークにおける潜在特性を学習することができる。本稿では,潜在変数とパラメータを反復的に学習する期待最大化に基づく推論アルゴリズム,推定アルゴリズムのスケーラブルな確率的変動,hl-mrf構造化事前の重み付けを学習する手法を提案する。我々は,3種類のネットワークとそれに対応するモデリングシナリオの6つのデータセット上でモデルを評価し,テストログにおける平均15倍の精度向上と,最先端ネットワークモデルと比較した場合の収束の高速化を実証した。

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