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Título: A MODEL-BASED FRAMEWORK FOR SEMI-SUPERVISED CLUSTERING AND COMMUNITY DETECTION
Autor: DANIEL LEMES GRIBEL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  THIBAUT VICTOR GASTON VIDAL - ADVISOR
MICHEL GENDREAU - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 54595
Catalogação:  09/09/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54595@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54595@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54595

Resumo:
In model-based clustering, we aim to separate data samples into meaningful groups by optimizing the fit of some observed data to a mathematical model. The recent adoption of model-based clustering has allowed practitioners to model complex patterns in data and explore a wide range of applications. This thesis investigates model-driven approaches for community detection and semisupervised clustering by adopting a maximum-likelihood perspective. We first focus on exploiting constrained optimization techniques to present a new model for community detection with stochastic block models (SBMs). We show that the proposed constrained formulation reveals communities structurally different from those obtained with classical community detection models. We then study a setting where inaccurate annotations are provided as must-link and cannot-link relations, and propose a novel semi-supervised clustering model. Our experimental analysis shows that incorporating partial supervision and appropriately encoding prior user knowledge significantly enhance clustering performance. Finally, we examine the problem of semi-supervised clustering in the presence of unreliable class labels. We focus on the case where groups of untrustworthy annotators deliberately misclassify data samples and propose a model to handle such incorrect statements.

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