Abstract-Low-rank matris approximation är ett viktigt verktyg i data mining med ett brett utbud av applikationer inklusive recommender system, klustering, och identifiera ämnen i dokument. Problemet vi tar itu med är att implementera singular value decomposition (SVD)-en populär metod för låggradig approximation-in stora helt distribuerade P2P-system på ett robust och skalbart sätt. Vi antar att matrisen som ska approximeras lagras i ett stort nätverk där varje nod känner till en rad av matrisen (personliga attribut, dokument, mediebetyg osv.). I vår P2P-modell tillåter vi inte att denna personliga information lämnar noden, ändå vill vi att noderna tillsammans beräknar SVD. Metoder som tillämpas i storskaliga distribuerade system såsom synkroniserad parallellgradientsökning eller distribuerade iterativa metoder är inte att föredra i vår systemmodell på grund av deras krav på synkroniserade rundor eller deras inneboende problem med lastbalansering. Vår strategi övervinner dessa begränsningar med hjälp av en distribuerad stokastisk gradient sökning där den personliga delen av nedbrytningen förblir lokal, och den globala delen (t.ex., filmfunktioner) konvergerar vid alla noder till rätt värde. Vi presenterar en teoretisk härledning av vår algoritm, samt en grundlig experimentell utvärdering av verkliga och syntetiska data också. Vi visar att vår metods konvergenshastighet är konkurrenskraftig samtidigt som vi inte förlitar oss på synkronisering och är robusta till extrema felscenarier.
Hegeds m.fl. I Ref föreslogs en privat SVD-beräkning för låggradig approximation i distribuerade P2P-system.
Fully distributed robust singular value decomposition
{'venue': '14-th IEEE International Conference on Peer-to-Peer Computing', 'journal': '14-th IEEE International Conference on Peer-to-Peer Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}