För de flesta problem inom vetenskap och teknik kan vi få data som beskriver systemet ur olika perspektiv och registrera beteendet hos dess enskilda komponenter. Heterogena datakällor kan kollektivt brytas genom datafusion. Fusion kan fokusera på ett specifikt målförhållande och utnyttja direkt tillhörande data tillsammans med data om sammanhanget eller ytterligare begränsningar. I tidningen beskriver vi ett datafusion tillvägagångssätt med bestraffad matris tri-faktorisering som samtidigt faktoriserar datamatriser för att avslöja dolda associationer. Metoden kan direkt beakta alla datamängder som kan uttryckas i en matris, inklusive dem från attributbaserade representationer, ontologier, föreningar och nätverk. Vi demonstrerar dess nytta på en gen funktion förutsägelse problem i en fallstudie med elva olika datakällor. Vår fusionsalgoritm jämför positivt med toppmodern inlärning av flera kärnan och uppnår högre noggrannhet än vad som kan erhållas från vilken enskild datakälla som helst.
Zitnik m.fl. REF jämförde matrisfaktorisering med toppmodern MKL vid hantering av heterogen datafusion.
Data Fusion by Matrix Factorization
{'venue': 'Marinka Zitnik and Blaz Zupan. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 37(1):41-53 (2015)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}