Abstrakt. På många områden kommer det att finnas olika representationer eller "vyer" som beskriver samma uppsättning objekt. Enbart dessa uppfattningar är ofta bristfälliga eller ofullständiga. Därför är ett centralt problem för undersökande dataanalys integrering av flera åsikter för att upptäcka de underliggande strukturerna i ett område. Detta problem försvåras när det råder oenighet mellan åsikterna. Vi introducerar en ny oövervakad algoritm för att kombinera information från relaterade vyer, med hjälp av en sen integrationsstrategi. Kombination utförs genom att tillämpa en metod baserad på matris factorization till grupprelaterade kluster som produceras på individuella åsikter. Detta ger en projektion av de ursprungliga kluster i form av en ny uppsättning "meta-kluster" som täcker hela domänen. Vi tillhandahåller också en ny modellurvalsstrategi för att identifiera rätt antal meta-kluster. Utvärderingar som gjorts på ett antal multi-view textkluster problem visar effektiviteten i algoritmen.
På många områden kommer det att finnas distinkta representationer eller "perspektiv" som beskriver samma arrangemang av objekt.
A Matrix Factorization Approach for Integrating Multiple Data Views
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}