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  Dynamic Boolean Matrix Factorizations

Miettinen, P. (2012). Dynamic Boolean Matrix Factorizations. In M. J., Zaki, A., Siebes, J. X., Yu, B., Goethals, G., Webb, & X., Wu (Eds.), Proceedings of the 12th IEEE International Conference on Data Mining (pp. 519-528). Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0014-5DFA-5 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0023-C14B-C
資料種別: 会議論文
LaTeX : Dynamic {Boolean} Matrix Factorizations

ファイル

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:
miettinen12dynamic.pdf (全文テキスト（全般）), 351KB
 
ファイルのパーマリンク:
-
ファイル名:
miettinen12dynamic.pdf
説明:
-
OA-Status:
閲覧制限:
非公開
MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
© © 2012 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
CCライセンス:
-

関連URL

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作成者

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 作成者:
Miettinen, Pauli1, 著者           
所属:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: Boolean matrix factorization is a method to de- compose a binary matrix into two binary factor matrices. Akin to other matrix factorizations, the factor matrices can be used for various data analysis tasks. Many (if not most) real-world data sets are dynamic, though, meaning that new information is recorded over time. Incorporating this new information into the factorization can require a re-computation of the factorization – something we cannot do if we want to keep our factorization up-to-date after each update. This paper proposes a method to dynamically update the Boolean matrix factorization when new data is added to the data base. This method is extended with a mechanism to improve the factorization with a trade-off in speed of computation. The method is tested with a number of real-world and synthetic data sets including studying its efficiency against off-line methods. The results show that with good initialization the proposed online and dynamic methods can beat the state- of-the-art offline Boolean matrix factorization algorithms.

資料詳細

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言語: eng - English
 日付: 2012
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: eDoc: 647535
DOI: 10.1109/ICDM.2012.118
その他: Local-ID: C1256DBF005F876D-1E98F38844178811C1257AF3004454A6-miettinen12dynamic
BibTex参照ID: miettinen12dynamic
 学位: -

関連イベント

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イベント名: 12th IEEE International Conference on Data Mining
開催地: Brussels, Belgium
開始日・終了日: 2012-12-10 - 2012-12-13

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Proceedings of the 12th IEEE International Conference on Data Mining
  省略形 : ICDM 2012
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Zaki, Mohammed J.1, 編集者
Siebes, Arno1, 編集者
Yu, Jeffrey Xu1, 編集者
Goethals, Bart1, 編集者
Webb, Geoff1, 編集者
Wu, Xindong1, 編集者
所属:
1 External Organizations, ou_persistent22            
出版社, 出版地: Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 519 - 528 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-0-7695-4905-7