Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Discovery of optimal factors in binary data via a novel method of matrix decomposition

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F10%3A00010968" target="_blank" >RIV/61989592:15310/10:00010968 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Discovery of optimal factors in binary data via a novel method of matrix decomposition

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present a novel method of decomposition of an n xm binary matrix I into a Boolean product A x B of an n x k binary matrix A and a k x m binary matrix B with k as small as possible. Attempts to solve this problem are known from Boolean factor analysiswhere I is interpreted as an object?attribute matrix, A and B are interpreted as object?factor and factor?attribute matrices, and the aim is to find a decomposition with a small number k of factors. The method presented here is based on a theorem provedin this paper. It says that optimal decompositions, i.e. those with the least number of factors possible, are those where factors are formal concepts in the sense of formal concept analysis. Finding an optimal decomposition is an NP-hard problem. However, we present an approximation algorithm for finding optimal decompositions which is based on the insight provided by the theorem. The algorithm avoids the need to compute all formal concepts and significantly outperforms a greedy approxim

  • Název v anglickém jazyce

    Discovery of optimal factors in binary data via a novel method of matrix decomposition

  • Popis výsledku anglicky

    We present a novel method of decomposition of an n xm binary matrix I into a Boolean product A x B of an n x k binary matrix A and a k x m binary matrix B with k as small as possible. Attempts to solve this problem are known from Boolean factor analysiswhere I is interpreted as an object?attribute matrix, A and B are interpreted as object?factor and factor?attribute matrices, and the aim is to find a decomposition with a small number k of factors. The method presented here is based on a theorem provedin this paper. It says that optimal decompositions, i.e. those with the least number of factors possible, are those where factors are formal concepts in the sense of formal concept analysis. Finding an optimal decomposition is an NP-hard problem. However, we present an approximation algorithm for finding optimal decompositions which is based on the insight provided by the theorem. The algorithm avoids the need to compute all formal concepts and significantly outperforms a greedy approxim

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BD - Teorie informace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Computer and System Sciences

  • ISSN

    0888-613X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    76

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus