[en] BINARY MATRIX FACTORIZATION POST-PROCESSING AND APPLICATIONS
[pt] Novos métodos de fatoração de matrizes introduzem restrições às matrizes decompostas, permitindo tipos únicos de análise. Uma modificação significativa é a fatoração de matrizes binárias para matrizes binárias. Esta técnica pode revelar subconjuntos comuns e mistura de subconjuntos, tornando-a...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:65993 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65993&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65993&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65993 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] MINERACAO DE PROCESSOS [pt] FATORACAO DE MATRIZES NAO NEGATIVAS [pt] FATORACAO DE MATRIZES BINARIAS [en] PROCESS MINING [en] NON-NEGATIVE MATRIX FACTORIZATION [en] BINARY MATRIX FACTORIZATION |
| Sumario: | [pt] Novos métodos de fatoração de matrizes introduzem restrições às matrizes decompostas, permitindo tipos únicos de análise. Uma modificação significativa é a fatoração de matrizes binárias para matrizes binárias. Esta técnica pode revelar subconjuntos comuns e mistura de subconjuntos, tornando-a útil em uma variedade de aplicações, como análise de cesta de mercado, modelagem de tópicos e sistemas de recomendação. Apesar das vantagens, as abordagens atuais enfrentam um trade-off entre precisão, escalabilidade e explicabilidade. Enquanto os métodos baseados em gradiente descendente são escaláveis, eles geram altos erros de reconstrução quando limitados para matrizes binárias. Por outro lado, os métodos heurísticos não são escaláveis. Para superar isso, essa tese propõe um procedimento de pós-processamento para discretizar matrizes obtidas por gradiente descendente. Esta nova abordagem recupera o erro de reconstrução após a limitação e processa com sucesso matrizes maiores dentro de um prazo razoável. Testamos esta técnica a muitas aplicações, incluindo um novo pipeline para descobrir e visualizar padrões em processos petroquímicos em batelada. |
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