Методы бикластеризации для анализа интернет-данных
в которых требуется выявлять кластеры
Существует широкий спектр задач, в которых требуется выявлять кластеры с сохранением объектно-признакового описания данных. Это задачи выявления групп генов, обладающих общими свойствами, в биоинформатике, поиск групп посетителей со схожими интересами для рекомендательных систем, выявление интернет-сообществ, научных сообществ, задача анализа социальных сетей, построение автоматических каталогов и рубрикаторов в информационных системах, поиск документов-дубликатов.
Методы кластеризации, разработанные для этих целей, лежат в области кластер-анализа и получили свое собственное название — бикластеризация. Приставка би- указывает на двукомпонентность кластеров, выявляемых методами бикластеризации. Например, для генетических данных первым компонентом такого кластера является множество генов, а вторым — множество экспериментов, в которых они проявляли себя сходным образом. Термин "бикластеризация" впервые упомянут в работе[], и хотя похожие формулировки и методы встречались ранее (см. [] ), мы, тем не менее, будем использовать это собирательное название для всей группы методов, описываемых в данной работе, которые применяются для построения таких двукомпонентных кластеров.
В связи с вышеизложенным, основная цель обзора состоит в том, чтобы описать состояние дел в разных областях исследований, в которых нашли применение методы бикластеризации, выявить такие методы, выработать единые принципы их оценки, построить их адекватную классификацию. А также определить те из них, которые подходят для решения задач анализа интернет-данных (Web-mining), а именно выявления групп посетителей сайтов со сходными интересами или поведением, построения таксономий аудитории сайтов, а также задач анализа социальных сетей в Интернете и поиска нечетких веб-дубликатов. Отправной точкой такого исследования является прикладная математическая дисциплина Формальный Анализ Понятий (ФАП) [].
В рамках этой области сформулировано математическое определение формальных понятий, описано построение их иерархий. Исходно формальное понятие является парой вида (объем, содержание), где под объемом понимается некоторое множество объектов, а под содержанием — множество их общих признаков. Как видим, это определение напоминает описание бикластера. Исходные данные в ФАП представляются в виде объектно-признаковой матрицы, состоящей из нулей и единиц, а формальным понятием является максимальный прямоугольник такой матрицы, заполненный единицами. Это означает, что данное подмножество объектов обладает всеми признаками некоторого подмножества признаков.
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий