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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Matrix Factorization as Search

verfasst von : Kristian Kersting, Christian Bauckhage, Christian Thurau, Mirwaes Wahabzada

Erschienen in: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Simplex Volume Maximization (SiVM) exploits distance geometry for efficiently factorizing gigantic matrices. It was proven successful in game, social media, and plant mining. Here, we review the distance geometry approach and argue that it generally suggests to factorize gigantic matrices using search-based instead of optimization techniques.

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Metadaten
Titel
Matrix Factorization as Search
verfasst von
Kristian Kersting
Christian Bauckhage
Christian Thurau
Mirwaes Wahabzada
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Print ISBN: 978-3-642-33485-6

Electronic ISBN: 978-3-642-33486-3

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33486-3_62

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