論文の概要: Nonparametric Embeddings of Sparse High-Order Interaction Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03639v1
• Date: Fri, 8 Jul 2022 01:25:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-11 13:12:30.934073
• Title: Nonparametric Embeddings of Sparse High-Order Interaction Events
• Title（参考訳）: スパース高次相互作用事象の非パラメトリック埋め込み
• Authors: Zheng Wang, Yiming Xu, Conor Tillinghast, Shibo Li, Akil Narayan, Shandian Zhe
• Abstract要約: 高次相互作用イベントは現実世界のアプリケーションでは一般的である。 スパース高次相互作用イベントの非埋め込みを提案する。 我々は効率的でスケーラブルなモデル推論アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.758306786651772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-order interaction events are common in real-world applications. Learning embeddings that encode the complex relationships of the participants from these events is of great importance in knowledge mining and predictive tasks. Despite the success of existing approaches, e.g. Poisson tensor factorization, they ignore the sparse structure underlying the data, namely the occurred interactions are far less than the possible interactions among all the participants. In this paper, we propose Nonparametric Embeddings of Sparse High-order interaction events (NESH). We hybridize a sparse hypergraph (tensor) process and a matrix Gaussian process to capture both the asymptotic structural sparsity within the interactions and nonlinear temporal relationships between the participants. We prove strong asymptotic bounds (including both a lower and an upper bound) of the sparsity ratio, which reveals the asymptotic properties of the sampled structure. We use batch-normalization, stick-breaking construction, and sparse variational GP approximations to develop an efficient, scalable model inference algorithm. We demonstrate the advantage of our approach in several real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 高次相互作用イベントは現実世界のアプリケーションでは一般的である。 これらのイベントから参加者の複雑な関係をエンコードする学習埋め込みは、知識マイニングや予測タスクにおいて非常に重要である。 ポアソンテンソル因子化のような既存のアプローチの成功にもかかわらず、彼らはデータの基礎となるスパース構造を無視している。 本稿では,スパース高次相互作用イベント(NESH)の非パラメトリック埋め込みを提案する。 我々はスパースハイパーグラフ(テンソル)過程と行列ガウス過程をハイブリダイズし、相互作用中の漸近的構造空間と参加者間の非線形時間的関係の両方を捉える。 我々は, サンプル構造の漸近特性を明らかにするため, 疎度比の強い漸近境界(下界と上界の両方を含む)を証明した。 我々は,効率的なスケーラブルなモデル推論アルゴリズムを開発するために,バッチ正規化,スティックブレーク構成,スパース変分gp近似を用いる。 いくつかの実世界のアプリケーションで、我々のアプローチの利点を実証する。

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