Implementace booleovské maticové faktorizace

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F08%3A00311334" target="_blank" >RIV/67985807:_____/08:00311334 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27240/08:00021062

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Implementing Boolean Matrix Factorization

Popis výsledku v původním jazyce

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 the background of the task, neural network, genetic algorithm and non-negative matrix factorization based solvers and compare the results obtained from computer experiments.

Název v anglickém jazyce

Implementing Boolean Matrix Factorization

Popis výsledku anglicky

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 the background of the task, neural network, genetic algorithm and non-negative matrix factorization based solvers and compare the results obtained from computer experiments.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA201%2F06%2F0756" target="_blank" >GA201/06/0756: Vývoj nativního úložiště pro XML data</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Artificial Neural Networks - ICANN 2008

ISBN

978-3-540-87535-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

—

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

Prague

Datum konání akce

3. 9. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000259566200056