Abstract-Boolean matris factorization är en metod för att bryta en binär matris i två binära faktormatriser. I likhet med andra matrisfaktoriseringar kan faktormatriserna användas för olika dataanalysuppgifter. Många (om inte de flesta) verkliga datamängder är dock dynamiska, vilket innebär att ny information registreras över tiden. Att införliva denna nya information i faktoriseringen kan kräva en omräkning av faktoriseringen - något vi inte kan göra om vi vill hålla vår faktorisering uppdaterad efter varje uppdatering. I detta dokument föreslås en metod för att dynamiskt uppdatera den booleska matrisfaktoriseringen när nya data läggs till databasen. Denna metod utökas med en mekanism för att förbättra faktoriseringen med en kompromiss i hastighet av beräkning. Metoden testas med ett antal verkliga och syntetiska datauppsättningar, inklusive studier av dess effektivitet mot offline-metoder. Resultaten visar att med god initiering de föreslagna online och dynamiska metoder kan slå stateof-the-art offline Boolean matris factorization algoritmer.
Boolesk matris factorization REF introducerar Boolesk operation för att hantera binärt värderade matriser.
Dynamic Boolean Matrix Factorizations
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}