Regularizaed extraction of non-negative latent factors from high-dimensional sparse matrices

2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2016, Budapest, Hungary, 9-12 October 2016With the exploration of the World Wide Web, more and more entities are involved in various online applications, e.g., recommender systems and social network services. In such context, high-dimensional sparse matrices describing the relationships among them are frequently encountered. It is highly important to develop efficient non-negative latent factor (NLF) models for these high-dimensional sparse relationships because of a) their ability to extract useful knowledge from them; b) their fulfillment of the non-negativity constraints for representing most non-negative industrial data; and c) their high computational and storage efficiency on high-dimensional sparse matrices. However, due to the imbalanced distribution of known data in such a matrix, it is necessary to investigate the regularization effect in NLF models. We first review the NLF model briefly. Then we propose to integrate the frequency-weight on each involved entity into its Tikhonov regularization terms, for representing the imbalanced data from a high-dimensional sparse matrix. Experimental results on industrial-size matrices indicate that the proposed scheme is effective in improving the performance of the NLF model in missing-data-estimation.Department of Computing2016-2017 > Academic research: refereed > Refereed conference paperbcw

Інтелектуальні системи діагностики теплового стану електродвигуна: монографія.

Розглядаються теоретичні і практичні питання теплової діагностики електродвигунів для рухомого складу електротранспорту. У монографії проведено теоретичні дослідження і наведено математичний апарат, що обґрунтовує застосування нових систем діагностики електродвигунів на основі нейронних мереж. Монографія призначена для фахівців проектних, транспортних і комунальних організацій міського господарства, а також буде корисною викладацькому складу, аспірантам і студентам технічних спеціальностей