Spektral klustering och co-klustering är välkända tekniker i dataanalys, och nyligen arbete har utökat spektral klustering till kvadrat, symmetriska tensorer och hypermatriser som härrör från ett nätverk. Vi utvecklar en ny tensorspektral co-clustering metod som gäller för icke-negativa tensor av data. Resultatet av att tillämpa vår metod är en samtidig klusterering av rader, kolumner och skivor av en tre-steg tensor, och idén generaliseras till ett antal lägen. Algoritmen vi designar fungerar genom att rekursivt bisectera tensorn i två bitar. Vi utformar också en ny åtgärd för att förstå vilken roll varje kluster spelar i tensoren. Vår nya algoritm och pipeline demonstreras i både syntetiska och verkliga problem. På syntetiska problem med en planterad högre ordning klusterstruktur, vår metod är den enda som tillförlitligt kan identifiera den planterade strukturen i alla fall. På tensorer baserade på n-gram textdata, identifierar vi stoppord och semantiskt oberoende uppsättningar; på tensorer från ett multimodalt flygbolag-flygplats nätverk, hittar vi världsomspännande och regionala co-clusters av flygbolag och flygplatser; och på tensorer från ett e-postnätverk, vi identifierar daglig-spam och fokuserade-topic uppsättningar.
I REF introducerar författarna slutligen en spektral co-clustering metod baserad på en ny slumpmässig gångmodell för icke-negativa fyrkantiga tensorer.
General Tensor Spectral Co-clustering for Higher-Order Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}