MSPA-MCS: Collaborative Research: Fast Nonnegative Matrix Factorizations: Theory, Algorithms, and Applications

MSPA-MCS:协作研究:快速非负矩阵分解:理论、算法和应用

基本信息

  • 批准号:
    0732318
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 25.18万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2007-10-01 至 2013-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Proposal ID(s): 0732318 and 0732299PI(s): Haesun Park and Moody ChuInstitition(s): GaTech and NCSUTitle: Collaborative Research: Fast Nonnegative Matrix Factorizations: Theory, Algorithms, and ApplicationsABSTRACT:Mathematical models with nonnegative data values are abounding in sciences and engineering. For the sake of physical feasibility and interpretability, the nature of nonnegative must be retained in computation and analysis. This work concerns itself with the factorization of nonnegative matrix into product of lower rank nonnegative matrices. Such a notion of the nonnegative matrix factorization plays a major role in a wide range of important applications including text mining, cheminformatics, factor retrieval, image articulation, bioinformatics, and in dimension reduction and clustering in pattern and data analysis. The discoveries from this proposed research are expected to impact not only the advanced theoretical foundations of matrix computation, but also contribute to the general areas of data mining such as dimension reduction, clustering, and visualization.The basic question behind the nonnegative matrix factorization (NMF) is to best approximate a given nonnegative data matrix as the product of two lower dimensional and, hence, lower rank nonnegative matrices. The two lower rank matrices provides lot of essential information that, otherwise, would be difficult to retrieve from the original matrix. Many NMF techniques have been proposed in the literature, yet there is still little theory on how the NMF can be robustly and efficiently solved. In this work, development of new faster algorithms will be conducted through structured and comprehensive performance evaluation of promising research directions, including the active set and geometry based algorithms, against real-world application data to obtain valuable insights. The proposed study of the geometric structure of the NMF and theoretical properties of the NMF algorithms, such as convergence, should provide the basis of assessment for any NMF methods. Applicability of the NMF to dimension reduction and clustering will also be investigated. Results of this research are also likely to have potential applications in database management, medical examination and diagnosis, bio-chemical selection, and biological networks.
提案ID:0732318和0732299 PI(s):Haesun Park和Moody Chu机构(s):GaTech和NCSU标题:合作研究:快速非负矩阵分解:理论,算法和应用摘要:具有非负数据值的数学模型在科学和工程中非常丰富。为了物理上的可行性和可解释性,在计算和分析中必须保留非负的性质。本文研究非负矩阵分解为低秩非负矩阵乘积的问题。这种非负矩阵分解的概念在广泛的重要应用中起着重要作用,包括文本挖掘,化学信息学,因子检索,图像清晰度,生物信息学,以及在模式和数据分析中的降维和聚类。从这个拟议的研究发现,预计不仅会影响先进的理论基础矩阵计算,但也有助于数据挖掘的一般领域,如降维,聚类和visualization.NMF背后的基本问题是最好的近似一个给定的非负数据矩阵的产品的两个较低的维,因此,较低的秩非负矩阵。这两个较低秩的矩阵提供了大量的基本信息,否则将难以从原始矩阵中检索到这些信息。许多NMF技术已被提出在文献中,但仍然很少有理论上如何NMF可以鲁棒和有效地解决。在这项工作中,新的更快的算法的开发将通过对有前途的研究方向进行结构化和全面的性能评估来进行,包括基于活动集和几何的算法,针对真实世界的应用数据,以获得有价值的见解。拟议的研究的几何结构的NMF和NMF算法的理论属性,如收敛性,应提供评估的基础上,任何NMF方法。NMF的降维和聚类的适用性也将被调查。本研究的结果也可能在数据库管理、医学检查和诊断、生化选择和生物网络中具有潜在的应用。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Haesun Park其他文献

A Dynamic Data Driven Application System for Vehicle Tracking
用于车辆跟踪的动态数据驱动应用系统
  • DOI:
    10.1016/j.procs.2014.05.108
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    R. Fujimoto;Angshuman Guin;M. Hunter;Haesun Park;G. Kanitkar;R. Kannan;Michael Milholen;Sabra A. Neal;P. Pecher
  • 通讯作者:
    P. Pecher
Unfolding Latent Tree Structures using 4th Order Tensors
使用四阶张量展开潜在树结构
GPS-Based Shortest-Path Routing Scheme in Mobile Ad Hoc Network
移动Ad Hoc网络中基于GPS的最短路径路由方案
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Haesun Park;Soo;So;Joo
  • 通讯作者:
    Joo
Biocompatibility Issues of Implantable Drug Delivery Systems
  • DOI:
    10.1023/a:1016012520276
  • 发表时间:
    1996-01-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.300
  • 作者:
    Haesun Park;Kinam Park
  • 通讯作者:
    Kinam Park
Efficient Implementation of Jacobi Algorithms and Jacobi Sets on Distributed Memory Architectures
雅可比算法和雅可比集在分布式内存架构上的高效实现

Haesun Park的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Haesun Park', 18)}}的其他基金

Collaborative Research: OAC Core: Robust, Scalable, and Practical Low Rank Approximation
合作研究:OAC 核心:稳健、可扩展且实用的低阶近似
  • 批准号:
    2106738
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SI2-SSE: Collaborative Research: High Performance Low Rank Approximation for Scalable Data Analytics
SI2-SSE:协作研究:可扩展数据分析的高性能低秩近似
  • 批准号:
    1642410
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: New Representations of Probability Distributions to Improve Machine Learning --- A Unified Kernel Embedding Framework for Distributions
职业:改进机器学习的概率分布的新表示——统一的分布内核嵌入框架
  • 批准号:
    1350983
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
EAGER: Hierarchical Topic Modeling by Nonnegative Matrix Factorization for Interactive Multi-scale Analysis of Text Data
EAGER:通过非负矩阵分解进行分层主题建模,用于文本数据的交互式多尺度分析
  • 批准号:
    1348152
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
EAGER: Fast and Accurate Nonnegative Tensor Decompositions: Algorithms and Software
EAGER:快速准确的非负张量分解:算法和软件
  • 批准号:
    0956517
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
FODAVA-Lead: Dimension Reduction and Data Reduction: Foundations for Visualization
FODAVA-Lead:降维和数据缩减:可视化的基础
  • 批准号:
    0808863
  • 财政年份:
    2008
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
SGER: Effective Network Anomaly Detection Based on Adaptive Machine Learning
SGER:基于自适应机器学习的有效网络异常检测
  • 批准号:
    0715342
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: Greedy Approximations with Nonsubmodular Potential Functions
协作研究:具有非子模势函数的贪婪近似
  • 批准号:
    0728812
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CompBio: Collaborative Research: Development of Effective Gene Selection Algorithms for Microarray Data Analysis
CompBio:合作研究:开发用于微阵列数据分析的有效基因选择算法
  • 批准号:
    0621889
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Special Meeting: Workshop on Future Direction in Numerical Algorithms and Optimization
特别会议:数值算法与优化未来方向研讨会
  • 批准号:
    0633793
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

MCs激活通过影响类淋巴系统功能对GMH后脑积水的作用和机制研 究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
FGD6/RhoD/DIAPH3调控微丝重塑在Nb2C/MCS促进内皮细胞迁移中的机制研究
  • 批准号:
    82301145
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
登陆台风MCS特征观测分析及其对降水强度影响的机制研究
  • 批准号:
    42305064
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30.00 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
气溶胶对华南前汛期MCS的最大瞬时和累积降水的影响机理
  • 批准号:
    42375080
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    52.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于MCs-MCT/PAR2/TLR4通路研究健脾清化颗粒干预胃食管反流病LPS诱导的食管炎症的作用机制
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
益母草总生物碱抑制HIF-1α介导的MCs活化抗过敏性哮喘机制研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
对虾养殖池塘底泥微生物厌氧降解微囊藻毒素(MCs)的协同代谢机制研究
  • 批准号:
    32172978
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于Co-RBF变复杂度模型与MCS约束平移的可靠性优化方法研究
  • 批准号:
    12001505
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
西天山夏季中—β尺度MCS对流云宏微特征及对降水影响研究
  • 批准号:
    U2003106
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    联合基金项目
基于脑损伤MCS模型的脑网络重构动态演化与意识恢复机制研究
  • 批准号:
    81671038
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    57.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

MSPA-MCS: Collaborative Research: Algorithms for Near-Optimal Multistage Decision-Making under Uncertainty: Online Learning from Historical Samples
MSPA-MCS:协作研究:不确定性下近乎最优的多阶段决策算法:历史样本在线学习
  • 批准号:
    0732196
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
MSPA-MCS: Collaborative Research: Algorithms for Near-Optimal Multistage Decision-Making under Uncertainty: Online Learning from Historical Samples
MSPA-MCS:协作研究:不确定性下近乎最优的多阶段决策算法:历史样本在线学习
  • 批准号:
    0732175
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
MSPA-MCS: Collaborative Research: Fast Nonnegative Matrix Factorizations: Theory, Algorithms, and Applications
MSPA-MCS:协作研究:快速非负矩阵分解:理论、算法和应用
  • 批准号:
    0732299
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
MSPA-MCS: Collaborative Research: Algorithms for Near-Optimal Multistage Decision-Making under Uncertainty: Online Learning from Historical Samples
MSPA-MCS:协作研究:不确定性下近乎最优的多阶段决策算法:历史样本在线学习
  • 批准号:
    0732169
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: MSPA-MCS: Simulation and Visualization of Flow at Interfaces
合作研究:MSPA-MCS:界面流动的仿真和可视化
  • 批准号:
    0625190
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: MSPA-MCS: Sparse Multivariate Data Analysis
合作研究:MSPA-MCS:稀疏多元数据分析
  • 批准号:
    0625409
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: MSPA-MCS: Sparse Multivariate Data Analysis
合作研究:MSPA-MCS:稀疏多元数据分析
  • 批准号:
    0625371
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: MSPA-MCS: Simulation and Visualization of Flow at Interfaces
合作研究:MSPA-MCS:界面流动的仿真和可视化
  • 批准号:
    0625264
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research, MSPA-MCS: Sparse Multivariate Data Analysis
协作研究,MSPA-MCS:稀疏多元数据分析
  • 批准号:
    0625352
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
MSPA-MCS: Collaborative Research: Computer Graphics and Visualization Using Conformal Geometry
MSPA-MCS:协作研究:使用共形几何的计算机图形和可视化
  • 批准号:
    0528363
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 25.18万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了