异构信息网络数据上的融合概率图模型

摘要：

针对异构信息网络中存在多种数据目标类型，以及多种数据连接关系的问题，将多个主题模型和马尔科夫逻辑网相结合，提出了一种融合概率图模型。多个主题模型可以分别描述不同数据目标子空间的主题分布，实现对多种数据目标的预处理。用一阶逻辑子句描述的连接规则构建马尔科夫逻辑网，将每个主题模型中的不同数据目标连接起来。通过使用Gibbs采样，可以对异构网络进行参数学习和推理。在国际通用的异构信息网络DBLP数据集上的实验结果表明，使用融合概率图模型能够更好地表示不同的数据目标和连接关系。实验对比了4种典型的分类方法，多次采样得到的分类结果稳定，对作者、文章和会议取得了较好的分类结果。

关键词：概率图模型、主题模型、马尔科夫逻辑网、异构信息网络

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. U1135005

在线出版日期：2014-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：712-718