Parallel Nonnegative Matrix Factorization with Manifold Regularization
المؤلفون المشاركون
Liu, Fudong
Shan, Zheng
Chen, Yihang
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Nonnegative matrix factorization (NMF) decomposes a high-dimensional nonnegative matrix into the product of two reduced dimensional nonnegative matrices.
However, conventional NMF neither qualifies large-scale datasets as it maintains all data in memory nor preserves the geometrical structure of data which is needed in some practical tasks.
In this paper, we propose a parallel NMF with manifold regularization method (PNMF-M) to overcome the aforementioned deficiencies by parallelizing the manifold regularized NMF on distributed computing system.
In particular, PNMF-M distributes both data samples and factor matrices to multiple computing nodes instead of loading the whole dataset in a single node and updates both factor matrices locally on each node.
In this way, PNMF-M succeeds to resolve the pressure of memory consumption for large-scale datasets and to speed up the computation by parallelization.
For constructing the adjacency matrix in manifold regularization, we propose a two-step distributed graph construction method, which is proved to be equivalent to the batch construction method.
Experimental results on popular text corpora and image datasets demonstrate that PNMF-M significantly improves both scalability and time efficiency of conventional NMF thanks to the parallelization on distributed computing system; meanwhile it significantly enhances the representation ability of conventional NMF thanks to the incorporated manifold regularization.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Fudong& Shan, Zheng& Chen, Yihang. 2018. Parallel Nonnegative Matrix Factorization with Manifold Regularization. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1184522
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Fudong…[et al.]. Parallel Nonnegative Matrix Factorization with Manifold Regularization. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1184522
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Fudong& Shan, Zheng& Chen, Yihang. Parallel Nonnegative Matrix Factorization with Manifold Regularization. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1184522
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1184522
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر