論文の概要: The Deep Latent Position Topic Model for Clustering and Representation
of Networks with Textual Edges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08242v1
- Date: Fri, 14 Apr 2023 07:01:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 15:17:45.096756
- Title: The Deep Latent Position Topic Model for Clustering and Representation
of Networks with Textual Edges
- Title（参考訳）: テクストエッジを用いたネットワークのクラスタリングと表現のためのdeep latent position topic model
- Authors: R\'emi Boutin, Pierre Latouche, Charles Bouveyron
- Abstract要約: Deep-LPTMは、変分グラフ自動エンコーダアプローチに基づくモデルベースのクラスタリング戦略である。
Enron社のメールは分析され、その結果の視覚化が提示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Numerical interactions leading to users sharing textual content published by
others are naturally represented by a network where the individuals are
associated with the nodes and the exchanged texts with the edges. To understand
those heterogeneous and complex data structures, clustering nodes into
homogeneous groups as well as rendering a comprehensible visualisation of the
data is mandatory. To address both issues, we introduce Deep-LPTM, a
model-based clustering strategy relying on a variational graph auto-encoder
approach as well as a probabilistic model to characterise the topics of
discussion. Deep-LPTM allows to build a joint representation of the nodes and
of the edges in two embeddings spaces. The parameters are inferred using a
variational inference algorithm. We also introduce IC2L, a model selection
criterion specifically designed to choose models with relevant clustering and
visualisation properties. An extensive benchmark study on synthetic data is
provided. In particular, we find that Deep-LPTM better recovers the partitions
of the nodes than the state-of-the art ETSBM and STBM. Eventually, the emails
of the Enron company are analysed and visualisations of the results are
presented, with meaningful highlights of the graph structure.
- Abstract（参考訳）: 他のユーザが公開するテキストコンテンツを共有することにつながる数値的なインタラクションは、ノードに個人が関連づけられ、エッジで交換されたテキストが生成されるネットワークによって自然に表現される。
このような不均一で複雑なデータ構造を理解するには、ノードを均質なグループにクラスタリングし、データの理解可能な視覚化を強制される。
両問題に対処するために,変分グラフオートエンコーダアプローチに基づくモデルベースのクラスタリング戦略であるDeep-LPTMと,議論のトピックを特徴付ける確率的モデルを導入する。
Deep-LPTMは2つの埋め込み空間にノードとエッジの合同表現を構築することができる。
パラメータは変分推論アルゴリズムを用いて推定される。
また,クラスタリングと可視化特性を考慮したモデル選択のためのモデル選択基準であるic2lについても紹介する。
合成データに関する広範なベンチマーク研究が提供されている。
特に、Deep-LPTMは最先端のETSBMやSTBMよりもノードの分割を回復する。
最終的に、Enron社のEメールは分析され、結果の視覚化が行われ、グラフ構造の意義あるハイライトが示される。
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