O výzkumu Booleovské faktorové analýzy

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F08%3A00313987" target="_blank" >RIV/67985807:_____/08:00313987 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Investigating 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 often 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 focus on the Boolean Matrix Factorization (BMF), introduce the task and present neural network, genetic algorithm and nonnegative matrix factorization based BMF solvers. The algorithms are tested on several data sets and their results are compared.

Název v anglickém jazyce

Investigating 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 often 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 focus on the Boolean Matrix Factorization (BMF), introduce the task and present neural network, genetic algorithm and nonnegative matrix factorization based BMF solvers. The algorithms are tested on several data sets and their results are compared.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

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

Data Mining using Matrices and Tensors

ISBN

978-1-60558-307-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

ACM

Místo vydání

-

Místo konání akce

Las Vegas

Datum konání akce

24. 8. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—