論文の概要: Semi-supervised Vertex Hunting, with Applications in Network and Text Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22526v1
• Date: Sun, 26 Oct 2025 04:26:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.971569
• Title: Semi-supervised Vertex Hunting, with Applications in Network and Text Analysis
• Title（参考訳）: 半教師付き頂点探索とネットワークとテキスト解析への応用
• Authors: Yicong Jiang, Zheng Tracy Ke,
• Abstract要約: そこで我々は,データポイントの偏心座標の形で部分情報を利用できる,新たな変種半教師付きハンティング(SSVH)を提案する。 我々は,SSVHを,半教師付きネットワーク混合メンバーシップ推定と半教師付きトピックモデリングの2つの実践的な設定に適用し,効率よくスケーラブルなアルゴリズムを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.314043336774377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vertex hunting (VH) is the task of estimating a simplex from noisy data points and has many applications in areas such as network and text analysis. We introduce a new variant, semi-supervised vertex hunting (SSVH), in which partial information is available in the form of barycentric coordinates for some data points, known only up to an unknown transformation. To address this problem, we develop a method that leverages properties of orthogonal projection matrices, drawing on novel insights from linear algebra. We establish theoretical error bounds for our method and demonstrate that it achieves a faster convergence rate than existing unsupervised VH algorithms. Finally, we apply SSVH to two practical settings, semi-supervised network mixed membership estimation and semi-supervised topic modeling, resulting in efficient and scalable algorithms.
• Abstract（参考訳）: Vertex Hunt(VH)は、ノイズの多いデータポイントから単純度を推定するタスクであり、ネットワークやテキスト分析などの分野で多くの応用がある。 本稿では,変種である半教師付き頂点探索(SSVH)を導入し,いくつかのデータポイントに対する偏心座標の形で部分的な情報が得られることを示した。 この問題に対処するため,直交射影行列の性質を活用する手法を開発し,線形代数から新たな洞察を導き出す。 提案手法の理論的誤差境界を確立し,既存の教師なしVHアルゴリズムよりも高速な収束率を実現することを示す。 最後に、SSVHを半教師付きネットワーク混合メンバーシップ推定と半教師付きトピックモデリングの2つの実践的な設定に適用し、効率よくスケーラブルなアルゴリズムを実現する。

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