論文の概要: Why the Rich Get Richer? On the Balancedness of Random Partition Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12697v1
• Date: Sun, 30 Jan 2022 01:19:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 16:17:28.784408
• Title: Why the Rich Get Richer? On the Balancedness of Random Partition Models
• Title（参考訳）: なぜ富裕層は豊かになるのか? ランダム分割モデルのバランス性について
• Authors: Changwoo J. Lee, Huiyan Sang
• Abstract要約: 交換可能なランダム分割モデルのバランス性について検討する。 既存の多くのランダム分割モデルの「リッチ・ゲット・リッチ」特性は、2つの一般的な仮定の必然的な結果であることを示す。 また、「リッチ・ゲット・ポーラ」ランダムパーティションモデルを導入し、エンティティ・リゾリューション・タスクへの応用を解説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.776746672434207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Random partition models are widely used in Bayesian methods for various clustering tasks, such as mixture models, topic models, and community detection problems. While the number of clusters induced by random partition models has been studied extensively, another important model property regarding the balancedness of cluster sizes has been largely neglected. We formulate a framework to define and theoretically study the balancedness of exchangeable random partition models, by analyzing how a model assigns probabilities to partitions with different levels of balancedness. We demonstrate that the "rich-get-richer" characteristic of many existing popular random partition models is an inevitable consequence of two common assumptions: product-form exchangeability and projectivity. We propose a principled way to compare the balancedness of random partition models, which gives a better understanding of what model works better and what doesn't for different applications. We also introduce the "rich-get-poorer" random partition models and illustrate their application to entity resolution tasks.
• Abstract（参考訳）: ランダム分割モデルは、混合モデル、トピックモデル、コミュニティ検出問題といった様々なクラスタリングタスクのためにベイズ法で広く使われている。 ランダム分割モデルによって誘導されるクラスタの数は広く研究されているが、クラスタサイズのバランス性に関する別の重要なモデル特性は無視されている。 本研究では,交換可能なランダムパーティションモデルのバランス性を定義し,理論的に研究する枠組みを定式化し,モデルのバランス性の異なるパーティションへの確率の割り当て方法を分析する。 既存の一般的なランダム分割モデルの「リッチ・ゲット・リッチ」特性は、積-形式交換可能性と射影性という2つの一般的な仮定の必然的な結果である。 我々は、ランダムパーティションモデルのバランス性を比較するための原則的な方法を提案し、モデルがどのように機能するか、異なるアプリケーションで何がうまくいかないのかをよりよく理解する。 また、"rich-get-poorer"ランダム分割モデルを導入し、エンティティ解決タスクへの応用について説明する。

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