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【24h】

On context-aware co-clustering with metadata support

机译：关于上下文感知的联合集群和元数据支持

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In traditional co-clustering, the only basis for the clustering task is a given relationship matrix, describing the strengths of the relationships between pairs of elements in the different domains. Relying on this single input matrix, co-clustering discovers relationships holding among groups of elements from the two input domains. In many real life applications, on the other hand, other background knowledge or metadata about one or more of the two input domain dimensions may be available and, if leveraged properly, such metadata might play a significant role in the effectiveness of the co-clustering process. How additional metadata affects co-clustering, however, depends on how the process is modified to be context-aware. In this paper, we propose, compare, and evaluate three alternative strategies (metadata-driven, metadata-constrained, and metadata-injected co-clustering) for embedding available contextual knowledge into the co-clustering process. Experimental results show that it is possible to leverage the available metadata in discovering contextually-relevant co-clusters, without significant overheads in terms of information theoretical co-cluster quality or execution cost.
机译：在传统的共同聚类中，聚类任务的唯一基础是给定的关系矩阵，该矩阵描述了不同域中的成对元素之间关系的强度。依靠此单一输入矩阵，共聚可发现来自两个输入域的元素组之间保持的关系。另一方面，在许多现实生活中的应用程序中，关于两个输入域维度中的一个或多个的其他背景知识或元数据可能是可用的，并且如果适当利用，则此类元数据可能会在共同聚类的有效性中发挥重要作用。处理。但是，其他元数据如何影响协同群集，取决于如何将流程修改为具有上下文感知能力。在本文中，我们提出，比较和评估了三种替代策略（元数据驱动，元数据约束和元数据注入的共聚），以将可用的上下文知识嵌入到共聚过程中。实验结果表明，可以利用可用的元数据来发现上下文相关的联合集群，而不会在信息理论上的联合集群质量或执行成本方面造成重大开销。

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