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知识图谱的层次区块建模
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种混合成员随机块模型，扩展了关系数据的块模型，应用于社交网络和蛋白质交互网络。研究提出了快速的变分推断算法，探讨了社区检测、知识图谱构建及有向图聚类等问题，并展示了新算法在实际应用中的优越性。
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关键要点
- 本文描述了一种混合成员随机块模型，扩展了关系数据的块模型，捕捉混合成员潜在关系结构。
- 开发了一种快速近似后验推断的通用变分推断算法，应用于社交和蛋白质交互网络。
- 提出了一种新的盒状晶格及其概率测度，旨在克服Order Embeddings无法建模负相关的问题。
- 研究提出了一种基于小方差渐近基础的非参数贝叶斯隐含特征关系模型，设计了快速的确定性推理算法。
- 提出了基于上下文随机块模型的半监督社区检测，使用置信传播算法解决推断问题，性能优于已有的图神经网络。
- 研究了有向图聚类问题，建立了有向随机块模型（DSBM），并提出了谱聚类和基于半定规划的聚类算法。
- 提出了一种新的多视图随机块模型，适用于多个数据源的图聚类，证明了其优于先前的方法。
❓
延伸问答
混合成员随机块模型的主要特点是什么？
混合成员随机块模型扩展了关系数据的块模型，能够捕捉混合成员的潜在关系结构，并提供对象特异性低维表示。
本文提出的变分推断算法有什么应用？
该变分推断算法应用于社交网络和蛋白质交互网络，能够进行快速的近似后验推断。
如何克服Order Embeddings建模负相关的问题？
通过提出一种新的盒状晶格及其概率测度，旨在捕捉反相关和不相交的概念，从而克服Order Embeddings的局限性。
半监督社区检测的创新点是什么？
基于上下文随机块模型的半监督社区检测使用置信传播算法，性能优于已有的图神经网络。
有向图聚类问题是如何建模的？
有向图聚类问题被建模为有向随机块模型（DSBM），通过最大似然估计推断社区分配。
多视图随机块模型的优势是什么？
多视图随机块模型适用于多个数据源的图聚类，证明了其优于先前的方法，能够有效捕捉不同图的结构。
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