In most real-world applications, it is seldom the case that a given observable evolves independently of its environment. In social networks, users' behavior results from the people they interact with, news in their feed, or trending topics. In natural language, the meaning of phrases emerges from the combination of words. In general medicine, a diagnosis is established on the basis of the interaction of symptoms. Here, we propose a new model, the Interactive Mixed Membership Stochastic Block Model (IMMSBM), which investigates the role of interactions between entities (hashtags, words, memes, etc.) and quantifies their importance within the aforementioned corpora. We find that interactions play an important role in those corpora. In inference tasks, taking them into account leads to average relative changes with respect to non-interactive models of up to 150\% in the probability of an outcome. Furthermore, their role greatly improves the predictive power of the model. Our findings suggest that neglecting interactions when modeling real-world phenomena might lead to incorrect conclusions being drawn.


翻译:在大多数现实世界应用中,很少出现一个特定可观测到的演变独立于环境的事例。在社交网络中,用户的行为来自他们互动的人、其反馈中的新闻、或趋势性议题。在自然语言中,词组的含义来自词组的组合。在一般医学中,诊断是在症状相互作用的基础上建立的。在这里,我们提出了一个新的模型,即互动混合成员组合块模型(IMMSBM),该模型调查实体之间相互作用(沙沙塔、文字、mememes等)的作用,并量化它们在上述公司中的重要性。我们发现互动在这些公司中起着重要作用。推断任务,考虑到它们导致在结果概率方面高达150 ⁇ 的非互动模型的平均相对变化。此外,它们的作用大大改善了模型的预测力。我们的研究结果表明,在模拟现实世界现象时忽视互动可能会导致得出不正确的结论。

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