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공지사항

[SIC Seminar] 12/24(Thu) 14:00, #203, SIC-B Bldg., Constrained Low Rank Approximations for Scalable Data

  • 이정민
  • 등록일 : 2015.12.23
  • 조회수 : 2670

SIC Seminar

Host: Moongu Jeon / Language: English

Thursday, December 24, 2015, 14:00-15:00,

#203, SIC-B Bldg. 2nd floor

 

Constrained Low Rank Approximations

for Scalable Data Analytics

Haesun Park, PhD

School of Computational Science and Engineering,

Georgia Institute of Technology, U.S.A.

 

Abstract:

Constrained low rank approximations have been widely utilized in large-scale data analytics where the applications reach far beyond the classical areas of scientific computing. We discuss some fundamental properties of nonnegative matrix factorization (NMF) and introduce some of its variants for clustering, topic discovery in text analysis, and community detection in social network analysis.  In particular, we show how a simple rank 2 NMF combined with a divide-and-conquer framework results in a simple yet significantly more effective and scalable method for topic discovery. This simple approach can be further generalized for graph clustering and community detection. Substantial experimental results illustrate significant improvements both in computational time as well as quality of solutions obtained.

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공지사항 - 번호, 제목, 작성자, 작성일, 조회수, 첨부파일 정보제공
번호 제목 작성자 작성일 조회수 첨부파일
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열람중 [SIC Seminar] 12/24(Thu) 14:00, #203, SIC-B Bldg., Constrained Low Rank Approximations for Scalable Data 이정민 2015-12-23 2671
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