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摘要:
Approximations based on random Fourier features have recently emerged as an efficient and elegant method for designing large-scale machine learning tasks.Unlike approaches using the Nystr?m method,which randomly samples the training examples,we make use of random Fourier features,whose basis functions(i.e.,cosine and sine)are sampled from a distribution independent from the training sample set,to cluster preference data which appears extensively in recommender systems.Firstly,we propose a two-stage preference clustering framework.In this framework,we make use of random Fourier features to map the preference matrix into the feature matrix,soon afterwards,utilize the traditional k-means approach to cluster preference data in the transformed feature space.Compared with traditional preference clustering,our method solves the problem of insufficient memory and greatly improves the efficiency of the operation.Experiments on movie data sets containing 100000 ratings,show that the proposed method is more effective in clustering accuracy than the Nystr?m and k-means,while also achieving better performance than these clustering approaches.
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文献信息
篇名 Efficient Preference Clustering via Random Fourier Features
来源期刊 大数据挖掘与分析(英文) 学科 工学
关键词 RANDOM FOURIER FEATURES MATRIX decomposition similarity MATRIX Nystr?m method PREFERENCE CLUSTERING
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 195-204
页数 10页 分类号 TP181
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研究主题发展历程
节点文献
RANDOM
FOURIER
FEATURES
MATRIX
decomposition
similarity
MATRIX
Nystr?m
method
PREFERENCE
CLUSTERING
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大数据挖掘与分析(英文)
季刊
2096-0654
10-1514/G2
出版文献量(篇)
91
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