Boolesk matrisfaktorisering syftar till att bryta ner en binär datamatris till en ungefärlig Boolesk produkt av två låg rang, binära matriser: en som innehåller meningsfulla mönster, den andra kvantifierar hur observationerna kan uttryckas som en kombination av dessa mönster. Vi introducerar OrMachine, en probabilistisk generativ modell för boolesk matris factorization och härleda en Metropolised Gibbs sampler som underlättar effektiv parallell posterior inference. I verkligheten och simulerade data överträffar vår metod alla nuvarande metoder för boolesk matrisfaktorisering och slutförande. Detta är den första metoden för att ge fullständig bakre inferens för Boolesk Matrix factorisation som är relevant i tillämpningar, t.ex. för kontroll av falska positiva frekvenser i samverkansfiltrering och, avgörande, förbättrar tolkningen av de infererade mönstren. De föreslagna algoritmskalorna till stora datauppsättningar som vi visar genom att analysera genuttrycksdata för en enda cell i 1,3 miljoner mushjärnceller över 11 000 gener på hårdvara.
Å andra sidan gav Ormachine, som föreslagits av Rukat et al, en probabilistisk generativ modell för BMF REF.
Bayesian Boolean Matrix Factorisation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Biology']}