Matrix factorizations-där en given datamatris approximeras av en produkt av två eller flera faktormatriser-är kraftfulla data mining verktyg. Bland andra uppgifter, matris factorizations används ofta för att skilja global struktur från buller. Detta kräver dock att man löser problemet med "urval av modellorder" för att fastställa var finkornig struktur stannar och buller börjar, dvs. vad som är den rätta storleken på faktormatriserna. Boolesk matris factorization (BMF)-där data, faktorer och matris produkt är Boolesk-har fått ökad uppmärksamhet från data mining community under de senaste åren. Tekniken har önskvärda egenskaper, såsom hög tolkningsförmåga och naturlig gleshet. Men hittills har det inte funnits någon metod för att välja rätt modellordning för BMF. I detta dokument föreslår vi att principen om minimibeskrivningslängd (MDL) används för denna uppgift. Förutom att lösa problemet, denna välgrundade strategi har många fördelar, t.ex., är det automatiskt, inte kräver en sannolikhetsfunktion, är snabb, och, som experiment visar, är mycket korrekt. Vi formulerar beskrivningen längdfunktion för BMF i allmänhet gör den tillämplig för alla BMF algoritmer. Vi utökar en befintlig algoritm för BMF att använda MDL för att identifiera den bästa booleska matris factorization, analysera komplexiteten i problemet, och utföra en omfattande experimentell utvärdering för att studera dess beteende.
Det användes mest för att lösa problemet med modellorderval REF - dvs.
Model order selection for boolean matrix factorization
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}