Biklustermetoder har visat sig vara kritiska verktyg i den undersökande analysen av högdimensionella data, inklusive informationsnätverk, mikroarray experiment och påse med orddata. Men de flesta biklusterande metoder misslyckas med att besvara specifika frågor av intresse och inte införliva tidigare kunskap och expertis från användaren. För detta ändamål, frågebaserade biclustering algoritmer som nyligen utvecklats i samband med microarray data utnyttja en uppsättning frögener som tillhandahålls av användaren som antas vara tätt samuttryckt eller funktionellt relaterade till beskära sökområdet och vägleda biclustering algoritm. I detta dokument, en roman QueryBased Bi-Clustering algoritm, QBBC, föreslås av en ny formulering som kombinerar fördelarna med lågvariance biclustering tekniker och formell konceptanalys. Vi bevisar att statistiska spridningsåtgärder som är ordningsbevarande framkallar en beställning på uppsättningen bikluster i data. Denna beställning utnyttjas i sin tur för att skapa frågebaserade bikluster på ett effektivt sätt. Vårt nya tillvägagångssätt ger en mekanism för att generalisera frågebaserad biclustering för att glesa högdimensionella data såsom informationsnätverk och säck med ord. Dessutom har det föreslagna ramverket en lokal strategi för frågebaserad biklustrering i motsats till de globala strategier som tidigare algoritmer har använt. Experimentella resultat tyder på att detta lokala tillvägagångssätt ofta ger högre kvalitet och exakta bikluster jämfört med de toppmoderna frågebaserade metoderna. Dessutom illustrerar våra resultat om prestandautvärderingen QBBC:s effektivitet och skalbarhet jämfört med fullständiga biklustermetoder och andra befintliga frågebaserade metoder.
För att besvara specifika frågor av intresse och införliva tidigare kunskap och expertis från användaren, Alqadah et al. REF introducerar en ny Query Based Bi-Clustering algoritm, QBBC, med hjälp av en ny formulering som kombinerar fördelarna med lågvariance biclustering tekniker och formell konceptanalys.
Query-based Biclustering using Formal Concept Analysis
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}