論文の概要: Consensus Knowledge Graph Learning via Multi-view Sparse Low Rank Block Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13762v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 01:19:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 16:09:59.253384
• Title: Consensus Knowledge Graph Learning via Multi-view Sparse Low Rank Block Model
• Title（参考訳）: 多視点スパース低ランクブロックモデルによるコンセンサス知識グラフ学習
• Authors: Tianxi Cai, Dong Xia, Luwan Zhang and Doudou Zhou
• Abstract要約: ネットワーク分析は、多数のオブジェクト間の関係や相互作用を明らかにする強力なツールである。 しかし、重要なノードとノードの相互作用を正確に識別する効果は、急速に成長するネットワークサイズによって挑戦される。 本稿では、複数のデータソースを組み合わせることで、同時グループ化と接続解析の統一的なフレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.234494052824921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Network analysis has been a powerful tool to unveil relationships and interactions among a large number of objects. Yet its effectiveness in accurately identifying important node-node interactions is challenged by the rapidly growing network size, with data being collected at an unprecedented granularity and scale. Common wisdom to overcome such high dimensionality is collapsing nodes into smaller groups and conducting connectivity analysis on the group level. Dividing efforts into two phases inevitably opens a gap in consistency and drives down efficiency. Consensus learning emerges as a new normal for common knowledge discovery with multiple data sources available. To this end, this paper features developing a unified framework of simultaneous grouping and connectivity analysis by combining multiple data sources. The algorithm also guarantees a statistically optimal estimator.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク分析は、多数のオブジェクト間の関係や相互作用を明らかにする強力なツールである。 しかし、重要なノードとノードの相互作用を正確に識別する効果は、急速に成長するネットワークサイズによって挑戦され、データが前例のない粒度とスケールで収集される。 このような高次元性を克服する共通の知恵は、ノードを小さなグループに分解し、グループレベルで接続解析を実行することである。 努力を2つのフェーズに分割することで、必然的に一貫性のギャップが開き、効率が低下する。 コンセンサス学習は、複数のデータソースが利用可能な共通知識発見の新しい標準として現れる。 この目的のために,複数のデータソースを組み合わせることで,同時グループ化と接続解析の統一的なフレームワークを開発する。 このアルゴリズムは統計的に最適な推定器も保証する。

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