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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: BINARY MATRIX FACTORIZATION POST-PROCESSING AND APPLICATIONS Autor: GEORGES MIRANDA SPYRIDES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - ADVISOR
MARCUS VINICIUS SOLEDADE POGGI DE ARAGAO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 65993
Catalogação: 06/02/2024 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65993@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65993@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65993
Resumo:
Título: BINARY MATRIX FACTORIZATION POST-PROCESSING AND APPLICATIONS Autor: GEORGES MIRANDA SPYRIDES
MARCUS VINICIUS SOLEDADE POGGI DE ARAGAO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 65993
Catalogação: 06/02/2024 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65993@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65993@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65993
Resumo:
Novel methods for matrix factorization introduce constraints to the
decomposed matrices, allowing for unique kinds of analysis. One significant
modification is the binary matrix factorization for binary matrices. This
technique can reveal common subsets and mixing of subsets, making it useful
in a variety of applications, such as market basket analysis, topic modeling,
and recommendation systems. Despite the advantages, current approaches face
a trade-off between accuracy, scalability, and explainability. While gradient
descent-based methods are scalable, they yield high reconstruction errors
when thresholded for binary matrices. Conversely, heuristic methods are not
scalable. To overcome this, this thesis propose a post-processing procedure
for discretizing matrices obtained by gradient descent. This novel approach
recovers the reconstruction error post-thresholding and successfully processes
larger matrices within a reasonable timeframe. We apply this technique to
many applications including a novel pipeline for discovering and visualizing
patterns in petrochemical batch processes.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |