• 제목/요약/키워드: a sparse matrix

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POI Recommendation Method Based on Multi-Source Information Fusion Using Deep Learning in Location-Based Social Networks

  • Sun, Liqiang
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제17권2호
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    • pp.352-368
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    • 2021
  • Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.

Reconstruction of Collagen Using Tensor-Voting & Graph-Cuts

  • Park, Doyoung
    • 한국정보기술학회 영문논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.89-102
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    • 2019
  • Collagen can be used in building artificial skin replacements for treatment of burns and towards the reconstruction of bone as well as researching cell behavior and cellular interaction. The strength of collagen in connective tissue rests on the characteristics of collagen fibers. 3D confocal imaging of collagen fibers enables the characterization of their spatial distribution as related to their function. However, the image stacks acquired with confocal laser-scanning microscope does not clearly show the collagen architecture in 3D. Therefore, we developed a new method to reconstruct, visualize and characterize collagen fibers from fluorescence confocal images. First, we exploit the tensor voting framework to extract sparse reliable information about collagen structure in a 3D image and therefore denoise and filter the acquired image stack. We then propose to segment the collagen fibers by defining an energy term based on the Hessian matrix. This energy term is minimized by a min cut-max flow algorithm that allows adaptive regularization. We demonstrate the efficacy of our methods by visualizing reconstructed collagen from specific 3D image stack.

Electricity Generation from MFCs Using Differently Grown Anode-Attached Bacteria

  • Nam, Joo-Youn;Kim, Hyun-Woo;Lim, Kyeong-Ho;Shin, Hang-Sik
    • Environmental Engineering Research
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    • 제15권2호
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    • pp.71-78
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    • 2010
  • To understand the effects of acclimation schemes on the formation of anode biofilms, different electrical performances are characterized in this study, with the roles of suspended and attached bacteria in single-chamber microbial fuel cells (MFCs). The results show that the generation of current in single-chamber MFCs is significantly affected by the development of a biofilm matrix on the anode surface containing abundant immobilized microorganisms. The long-term operation with suspended microorganisms was demonstrated to form a dense biofilm matrix that was able to reduce the activation loss in MFCs. Also, a Pt-coated anode was not favorable for the initial or long-term bacterial attachment due to its high hydrophobicity (contact angle = $124^{\circ}$), which promotes easy detachment of the biofilm from the anode surface. Maximum power ($655.0\;mW/m^2$) was obtained at a current density of $3,358.8\;mA/m^2$ in the MFCs with longer acclimation periods. It was found that a dense biofilm was able to enhance the charge transfer rates due to the complex development of a biofilm matrix anchoring the electrochemically active microorganisms together on the anode surface. Among the major components of the extracellular polymeric substance, carbohydrates ($85.7\;mg/m^2_{anode}$) and proteins ($81.0\;mg/m^2_{anode}$) in the dense anode biofilm accounted for 17 and 19%, respectively, which are greater than those in the sparse anode biofilm.

CRAY-2에서 멀티/마이크로 태스킹 라이브러리를 이용한 선형시스템의 병렬해법 (Parallel solution of linear systems on the CRAY-2 using multi/micro tasking library)

  • 마상백
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권11호
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    • pp.2711-2720
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    • 1997
  • CRAY 에서 멀티/마이크로 태스킹은 다수의 CPU를 이용하여 계산속도를 증가시키는 하나의 방법이다. CRAY-2 에는 4개의 CPU 가 있으므로 적절히 설계된 알고리즘을 가지고 최대 4배의 speedup을 실현할 수 있다. 저자는 이 논문에서 CRAY-2에서 멀티태스킹/마이트로태스킹 라이브러리를 이용한 2가지의 선형시스템의 해의 병렬화를 제시한다. 하나는 조밀행렬에 대한 가우스 소거법이고 다른 하나는 Radicati di Brozolo가 제안한 준비행렬을 이용한 대형이산 행렬의 반복적 해법이다. 첫째 경우에 크기가 600인 행렬에서 2개의 CPU에 멀티태스킹을 이용하여 1.3의 speedup을 얻었으며 두 번째 경우에서는 크기가 8192인 행렬에서 4개의 CPU에 마이크로 태스킹을 사용하여 3이상의 speedup을 얻었다. 첫째 경우에서는 비균일한 벡터길이 때문에 speedup 이 제한되었다. 두 번째 경우에서는 Radicati 의 테크닉을 혼합한 ILU(0) 준비행렬은 4개의 프로세서에서 상당히 높은 speedup을 얻었다.

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공격 메일 식별을 위한 비정형 데이터를 사용한 유전자 알고리즘 기반의 특징선택 알고리즘 (Feature-selection algorithm based on genetic algorithms using unstructured data for attack mail identification)

  • 홍성삼;김동욱;한명묵
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.1-10
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    • 2019
  • 빅 데이터에서 텍스트 마이닝은 많은 수의 데이터로부터 많은 특징 추출하기 때문에, 클러스터링 및 분류 과정의 계산 복잡도가 높고 분석결과의 신뢰성이 낮아질 수 있다. 특히 텍스트마이닝 과정을 통해 얻는 Term document matrix는 term과 문서간의 특징들을 표현하고 있지만, 희소행렬 형태를 보이게 된다. 본 논문에서는 탐지모델을 위해 텍스트마이닝에서 개선된 GA(Genetic Algorithm)을 이용한 특징 추출 방법을 설계하였다. TF-IDF는 특징 추출에서 문서와 용어간의 관계를 반영하는데 사용된다. 반복과정을 통해 사전에 미리 결정된 만큼의 특징을 선택한다. 또한 탐지모델의 성능 향상을 위해 sparsity score(희소성 점수)를 사용하였다. 스팸메일 세트의 희소성이 높으면 탐지모델의 성능이 낮아져 최적화된 탐지 모델을 찾기가 어렵다. 우리는 fitness function에서 s(F)를 사용하여 희소성이 낮고 TF-IDF 점수가 높은 탐지모델을 찾았다. 또한 제안된 알고리즘을 텍스트 분류 실험에 적용하여 성능을 검증하였다. 결과적으로, 제안한 알고리즘은 공격 메일 분류에서 좋은 성능(속도와 정확도)을 보여주었다.

내부점기법에 있어서 효율적인 순서화와 자료구조(최소부족순서화를 중심으로) (An Efficient Ordering Method and Data Structure of the Interior Point Method (Putting Emphasis on the Minimum Deficiency Ordering)

  • 박순달;김병규;성명기
    • 한국경영과학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.63-74
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    • 1996
  • Ordering plays an important role in solving an LP problem with sparse matrix by the interior point method. Since ordering is NP-complete, we try to find an efficient method. The objective of this paper is to present an efficient heuristic ordering method for implementation of the minimum deficiency method. Both the ordering method and the data structure play important roles in implementation. First we define a new heuristic pseudo-deficiency ordering method and a data structure for the method-quotient graph and cliqued storage. Next we show an experimental result in terms of time and nonzero numbers by NETLIB problems.

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Efficient calculation method of derivative of traveltime using SWEET algorithm for refraction tomography

  • Choi, Yun-Seok;Shin, Chang-Soo
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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    • pp.402-409
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    • 2003
  • Inversion of traveltime requires an efficient algorithm for computing the traveltime as well as its $Frech\hat{e}t$ derivative. We compute the traveltime of the head waves using the damped wave solution in the Laplace domain and then present a new algorithm for calculating the $Frech\hat{e}t$ derivative of the head wave traveltimes by exploiting the numerical structure of the finite element method, the modem sparse matrix technology, and SWEET algorithm developed recently. Then, we use a properly regularized steepest descent method to invert the traveltime of the Marmousi-2 model. Through our numerical tests, we will demonstrate that the refraction tomography with large aperture data can be used to construct the initial velocity model for the prestack depth migration.

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대형이산 행렬 시스템의 초대형병렬컴퓨터에서의 해법을 위한 병렬준비 행렬의 비교 (Comparison of Parallel Preconditioners for Solving Large Sparse Linear Systems on a Massively Parallel Machine)

  • 마상백
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제2권4호
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    • pp.535-542
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    • 1995
  • 이 논문에서 우리는 CM-5와 같은 초대형병렬컴퓨터에서 대형 이산선형체제를 풀기 위한 준비행렬로써 두 가지를 소개한다. 대다수의 초대형병렬컴퓨터들은 프로세서간의 통신을 메세지패씽(messagepassing)에 의존하는데 현재의 기술수준하에서는 이 통신속 도가 실수계산속도에 비해 매우 느리므로 종래의 메모리공유컴퓨터에서와는 달리 데이 터통신량을 최소화하는 알고리듬이 요구된다. 블록 SOR에 다중색채기법을 가미한 알고 리듬이 그 한 예로써 우리는 이를 CM-5에서 구현한 결과 N=512x512 행렬에서 프로세서 의 수가 16에서 512의 범위 하에서 50%의 효율을 실현하였다. 반면 종래의 효율적인 병렬 준비행렬로 알려진 AKI알고리듬은 방대한 량의 데이터통신 때문에 매우 열등한 결과를 보여준다.

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대규모 자유도 문제의 구조해석을 위한 병렬 알고리즘 (A Parallel Algorithm for Large DOF Structural Analysis Problems)

  • 김민석;이지호
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제23권5호
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    • pp.475-482
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    • 2010
  • 본 논문에서는 대규모 자유도 시스템의 병렬처리를 위하여 2단계로 이루어진 영역분할법(Domain Decomposition Method) 기반의 병렬 알고리즘을 제안하였다. 분할된 영역의 내부 및 외부 경계를 상위영역문제로 정의하고 국부영역문제는 변위 경계조건이 모두 주어지는 분할영역에서의 Dirichlet 문제로 구성한다. 상위영역에서는 전체 상위영역에 대한 강성 행렬의 어셈블이 필요없는 반복법을 통하여 변위를 구하고, 이를 바탕으로 국부영역에서 Multi-Frontal Sparse Solver (MFSS)를 이용하여 변위를 계산한다. 상위영역문제의 연산에서 프로세서 간의 데이터 교환을 최소화하여 계산효율을 유지하며, 동시에 해석 가능한 자유도를 증대시키는 병렬 PCG(Preconditioned Conjugate Gradient)법 기반의 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 수치해석을 수행한 결과, 프로세서 수가 증가할수록 계산성능의 손실없이 해석 가능한 자유도가 비례하여 증가하는 선형 확장성을 관찰할 수 있었으며, 대규모 자유도 문제에 효과적으로 사용 가능함을 확인하였다.

일반화된 선형/목표계획법의 마이크로컴퓨터용 소프트웨어 개발 (Software Development of Generalized Linear/Goal Programming for Microcomputer)

  • 차동완;고재문;이원택
    • 한국경영과학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.51-58
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    • 1986
  • The propose of this study is to presnet a generalized linear/goal programming software, which has been developed to run on mickrocomputers with at least 512 K bytes of memory. The main characteristics of our algorithm for solving LP/GP problems are outlined as follows ; First, it uses the revised simplex algorithm, which is the most efficient computational procedure for computers. Second, it employs the sparse matrix technique to overcome the limited memory of microcomputers. Last, it uses the modified product form of invers (MPFI) to reduce round-off errors. The test runs with our code written in FORTRAN show that it can be used as an effective tool for solving linear/goal programming problems of considerable size.

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