Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Виберіть свою мову


Модель паралелізації невід'ємної факторизації розріджених матриць надвеликої розмірності

Насіров Е.М.1
1 Київський національний університет імені Тараса Шевченка

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:

  1. 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.
  2. 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
  3. Anatoly Anisimov, Oleksandr Marchenko, Andrey Nikonenko, Elena Porkhun, VolodymyrTaranukha: Ukrainian WordNet: Creation and Filling. FQAS 2013: 649-660
  4. Tim Van de Cruys. 2010. Anon-negative tensor factor-ization model for selectional preferenceinduction. Natural Language Engineering, 16(4):417–437.
  5. 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.
  6. 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.
  7. Brett W. Bader, Tamara G. Kolda, et al. 2012. Matlab tensor toolbox version 2.5. Available online,January.
  8. Khushboo Kanjani. 2007. Parallel non negative matrix factorization for document clustering. May.
  9. 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.
  10. T.K. Landauer, P.W. Foltz, and D. Laham. 1998. An introduction to latent semantic analysis.Discourse processes, 25:259–284.
  11. Daniel D. Lee and H. Sebastian Seung. 2000. Algorithms for non-negative matrix factorization. In InNIPS, pages 556–562. MIT Press.
  12. 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.
  13. 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;.
  14. nVidia, 2013a. CUBLAS Library User Guide. nVidia, v5.0 edition, October.
  15. nVidia, 2013b. CUDA CUSPARSE Library. nVidia, August.
  16. 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.
  17. 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.

Переглянути повний текст статті (PDF)