Dyadiska datamatriser, såsom co-occurrence matris, betygsmatris, och närhetsmatris, uppstår ofta i olika viktiga tillämpningar. Ett grundläggande problem i dyadisk dataanalys är att hitta den dolda blockstrukturen i datamatrisen. I detta dokument presenterar vi en ny coclustering ram, block value decomposition(BVD), för dyadiska data, som faktoriserar den dyadiska datamatrisen i tre komponenter, den rad-koeffektiva matrisen R, blockvärdematrisen B, och kolumn-koefficienten matrisen C. Inom denna ram fokuserar vi på ett speciellt men ändå mycket populärt fall - icke-negativa dyadiska data, och föreslår en specifik ny co-klusterande algoritm som iterativt beräknar de tre dekompositionsmatriser baserade på de multiplikativa uppdateringsreglerna. Omfattande experimentella utvärderingar visar också hur effektivt och potentiellt detta ramverk är samt de specifika algoritmerna för co-clustering, och i synnerhet för att upptäcka den dolda blockstrukturen i de dyadiska data.
I REF föreslås en EM-liknande algoritm baserad på multiplikativa uppdateringsregler.
Co-clustering by block value decomposition
{'venue': "KDD '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}