@prefix prodottidellaricerca: . @prefix istituto: . @prefix prodotto: . istituto:CDS018 prodottidellaricerca:prodotto prodotto:ID181773 . @prefix pubblicazioni: . @prefix unitaDiPersonaleInterno: . unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA8261 pubblicazioni:autoreCNRDi prodotto:ID181773 . @prefix modulo: . modulo:ID2272 prodottidellaricerca:prodotto prodotto:ID181773 . @prefix rdf: . @prefix retescientifica: . prodotto:ID181773 rdf:type retescientifica:ProdottoDellaRicerca , prodotto:TIPO1301 . @prefix rdfs: . prodotto:ID181773 rdfs:label "An Information-Theoretic Framework for High-Order Co-Clustering of Heterogeneous Objects (Contributo in atti di convegno)"@en . @prefix xsd: . prodotto:ID181773 pubblicazioni:anno "2006-01-01T00:00:00+01:00"^^xsd:gYear ; pubblicazioni:doi "10.1007/11871842_57"^^xsd:string . @prefix skos: . prodotto:ID181773 skos:altLabel "
Antonio D. Chiaravalloti; Gianluigi Greco; Antonella Guzzo; Luigi Pontieri (2006)
An Information-Theoretic Framework for High-Order Co-Clustering of Heterogeneous Objects
in 17th European Conference on Machine Learning (ECML 2006), Berlin, Germany,, September 18-22, 2006
"^^rdf:HTML ; pubblicazioni:autori "Antonio D. Chiaravalloti; Gianluigi Greco; Antonella Guzzo; Luigi Pontieri"^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaInizio "598"^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaFine "605"^^xsd:string ; pubblicazioni:url "http://www.springerlink.com/content/d5016q5245p34678/fulltext.pdf"^^xsd:string ; pubblicazioni:titoloVolume "Machine Learning: ECML 2006, Proceedings"^^xsd:string ; pubblicazioni:volumeInCollana "4212"^^xsd:string ; skos:note "Google Scholar"^^xsd:string , "Scopu"^^xsd:string , "DBLP"^^xsd:string , "ACM DL"^^xsd:string , "ISI Web of Science (WOS)"^^xsd:string ; pubblicazioni:affiliazioni "DEIS, UNICAL, Via P. Bucci 30B, 87036, Rende, Italy;\nDept. of Mathematics, UNICAL, Via P. Bucci 30B, 87036, Rende, Italy;\nDEIS, UNICAL, Via P. Bucci 30B, 87036, Rende, Italy;\nICAR, CNR, Via Pietro Bucci 41C, 87036 Rende, Italy"^^xsd:string ; pubblicazioni:titolo "An Information-Theoretic Framework for High-Order Co-Clustering of Heterogeneous Objects"^^xsd:string ; pubblicazioni:isbn "978-3-540-45375-8"^^xsd:string ; pubblicazioni:curatoriVolume "Furnkranz, J and Scheffer, T and Spiliopoulou, M"^^xsd:string ; prodottidellaricerca:abstract "The high-order co-clustering problem, i.e., the problem of simultaneously clustering several heterogeneous types of domains, is usually faced by\nminimizing a linear combination of some optimization functions evaluated over\npairs of correlated domains, where each weight expresses the reliability/relevance\nof the associated contingency table. Clearly enough, accurately choosing these\nweights is crucial to the effectiveness of the co-clustering, and techniques for\ntheir automatic tuning are particularly desirable, which are instead missing in\nthe literature. This paper faces this issue by proposing an information-theoretic\nframework where the co-clustering problem does not need any explicit weighting scheme for combining pairwise objective functions, while a suitable notion of\nagreement among these functions is exploited. Based on this notion, an algorithm\nfor co-clustering a \\\"star-structured\\\" collection of domains is defined."@en ; prodottidellaricerca:prodottoDi istituto:CDS018 , modulo:ID2272 ; pubblicazioni:autoreCNR unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA8261 . @prefix parolechiave: . prodotto:ID181773 parolechiave:insiemeDiParoleChiave . parolechiave:insiemeDiParoleChiaveDi prodotto:ID181773 .