Шукати за:
Роком видання
Автором
Назвою статті
Модель паралелізації невід'ємної факторизації розріджених матриць надвеликої розмірності
Повний текст (PDF)
УДК: 519.4
Мова публікації: Українська
Stuc. intelekt. 2015; 20; (3-4):17-26
Анотація: У роботі описано побудову моделі паралелізації обчислення невід’ємної факторизації розріджених матриць надвеликої розмірності. Реалізації запропонованих моделей були порівняні в обробці надвеликої матриці.
Ключові слова: лінгвістика, паралелізація, невід’ємна факторизація матриць, GPU.
Посилання:
- Xu, W., Liu, X., & Gong, Y. (2003). Document-clustering based on XXXn-negative matrixfactorization. In Proceedings of SIGIR’03, July 28–August 1, Toronto, CA, pp. 267–273.
- Farial Shahnaz, Michael W. Berry, V. Paul Pauca, Robert J. Plemmons Document clustering usingnonnegative matrix factorization// Information Processing and Management: Volume 42 Issue 2,March 2006 P.P. 373 – 386
- Anatoly Anisimov, Oleksandr Marchenko, Andrey Nikonenko, Elena Porkhun, VolodymyrTaranukha: Ukrainian WordNet: Creation and Filling. FQAS 2013: 649-660
- Tim Van de Cruys. 2010. Anon-negative tensor factor-ization model for selectional preferenceinduction. Natural Language Engineering, 16(4):417–437.
- Tim Van de Cruys, Laura Rimell, Thierry Poibeau, and Anna Korhonen. 2012. Multi-way TensorFactorization for Unsupervised Lexical Acquisition. In International Conference on ComputationalLin-guistics (COLING), Mumbai, India, 08/12/2012-15/12/2012, pages 2703–2720. The COLING2012 Organizing Committee.
- Scott Deerwester, Susan T. Dumais, GeorgeW. Furnas, Thomas K. Landauer, and Richard Harshman.1990. Indexing by latent semantic analysis. JOURNAL OF THE AMERICAN SOCIETY FORINFORMATION SCIENCE, 41(6):391–407.
- Brett W. Bader, Tamara G. Kolda, et al. 2012. Matlab tensor toolbox version 2.5. Available online,January.
- Khushboo Kanjani. 2007. Parallel non negative matrix factorization for document clustering. May.
- Volodymyr Kysenko, Karl Rupp, Oleksandr Marchenko, Siegfried Selberherr, and Anatoly Anisimov.2012. Gpu-accelerated non-negative matrix factorization for text mining. volume 7337 of LectureNotes in Computer Science, pages 158–163. Springer.
- T.K. Landauer, P.W. Foltz, and D. Laham. 1998. An introduction to latent semantic analysis.Discourse processes, 25:259–284.
- Daniel D. Lee and H. Sebastian Seung. 2000. Algorithms for non-negative matrix factorization. In InNIPS, pages 556–562. MIT Press.
- Chao Liu, Hung-chih Yang, Jinliang Fan, Li-Wei He, and Yi-Min Wang. 2010. Distributednonnegative matrix factorization for web-scale dyadic data anal-ysis on mapreduce. In Proceedings ofthe 19th In-ternational Conference on World Wide Web, WWW’10, pages 681–690, New York, NY,USA. ACM.
- Rada Mihalcea, Courtney Corley, and Carlo Strappa-rava. 2006. Corpus-based and knowledge-basedmeasures of text semantic similarity. In IN AAAI06, pages 775–780, Menlo Park, CA; Cambridge,MA; London. AAAI Press;.
- nVidia, 2013a. CUBLAS Library User Guide. nVidia, v5.0 edition, October.
- nVidia, 2013b. CUDA CUSPARSE Library. nVidia, August.
- Farial Shahnaz, Michael W. Berry, V. Paul Pauca, and Robert J. Plemmons. 2006. Documentclustering using nonnegative matrix factorization. Inf. Process. Manage., 42(2):373–386, March.
- Wei Xu, Xin Liu, and Yihong Gong. 2003. Document clustering based on non-negative matrix factorization.In Proceedings of the 26th Annual Inter-national ACM SIGIR Conference on Research andDevelopment in Informaion Retrieval, SIGIR ’03, pages 267–273, New York, NY, USA. ACM.