Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "random indexing" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Multilinear Filtering Based on a Hierarchical Structure of Covariance Matrices
Autorzy:
Szwabe, Andrzej
Ciesielczyk, Michal
Misiorek, Pawel
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1373696.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Jagielloński. Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego
Tematy:
tensor-based data modeling
multilinear PCA
random indexing
dimensionality reduction
multilinear data filtering
higher-order SVD
Opis:
We propose a novel model of multilinear filtering based on a hierarchical structure of covariance matrices – each matrix being extracted from the input tensor in accordance to a specific set-theoretic model of data generalization, such as derivation of expectation values. The experimental analysis results presented in this paper confirm that the investigated approaches to tensor-based data representation and processing outperform the standard collaborative filtering approach in the ‘cold-start’ personalized recommendation scenario (of very sparse input data). Furthermore, it has been shown that the proposed method is superior to standard tensor-based frameworks such as N-way Random Indexing (NRI) and Higher-Order Singular Value Decomposition (HOSVD) in terms of both the AUROC measure and computation time.
Źródło:
Schedae Informaticae; 2015, 24; 103-112
0860-0295
2083-8476
Pojawia się w:
Schedae Informaticae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies