On the Road to Genetic Boolean Matrix Factorization
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F07%3A00313059" target="_blank" >RIV/67985807:_____/07:00313059 - isvavai.cz</a>
Alternative codes found
RIV/61989100:27240/07:00021219
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
angličtina
Original language name
On the Road to Genetic Boolean Matrix Factorization
Original language description
Matrix factorization or factor analysis is an important task helpful in the analysis of high dimensional real world data. There are several well known methods and algorithms for factorization of real data but many application areas including informationretrieval, pattern recognition and data mining require processing of binary rather than real data. Unfortunately, the methods used for real matrix factorization fail in the latter case. In this paper we introduce background and initial version of GeneticAlgorithm for binary matrix factorization.
Czech name
O přístupu ke genetickému Booleovskému maticovému rozkladu
Czech description
Maticová faktorizace neboli faktorová analýza je důležitá metoda užitečná pro analýzu vysoce dimenzionálních dat reálného světa. Pro faktorizaci reálných dat existuje několik známých metod a algoritmů, ale v mnoha aplikacích včetně vyhledávání informací,rozpoznávání obrazů a data mining se vyžaduje spíše zpracování binárních než reálných dat. Bohužel v binárním případě metody pro faktorizaci reálných dat selhávají. V tomto příspěvku definujeme problém a počáteční verzi genetického algoritmu pro řešenírozkladu binární matice.
Classification
Type
J<sub>x</sub> - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)
CEP classification
IN - Informatics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
<a href="/en/project/GA201%2F05%2F0079" target="_blank" >GA201/05/0079: Formal concept analysis of indeterminate and large data: theory, methods, and applications</a><br>
Continuities
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Others
Publication year
2007
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
Neural Network World
ISSN
1210-0552
e-ISSN
—
Volume of the periodical
17
Issue of the periodical within the volume
6
Country of publishing house
CZ - CZECH REPUBLIC
Number of pages
14
Pages from-to
—
UT code for WoS article
000253142500011
EID of the result in the Scopus database
—