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NTIS 바로가기주관연구기관 | 대구대학교 DaeGu University |
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연구책임자 | 김익표 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-09 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300013430 |
과제고유번호 | 1711094833 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-10-31 |
키워드 | 빅데이터.행렬분해.콜레스키 분해.QR 분해.체비세프 반데르몬데 행렬.Big data.Matrix decomposition.Cholesky decomposition.QR decomposition.Chebyshev Vandermonde matrix. |
□ 연구개요
빅데이터 분석에 있어서 원천 기술의 획득 여부는 미래사회에서의 생존 가능성을 결정짓는 중요한 요인 중의 하나가 될 것이다. 빅데이터 분석에서 핵심적인 도구 중의 하나가 행렬분해이다. 본 연구에서는 SVD, SDD와 같이 지금까지 빅데이터 분석을 위해서 개발된 다양한 행렬 분해 모델의 변형 모델을 개발함과 동시에 기존의 분석 모델보다 효율적인 행렬분해 모델을 개발하는 것이 목표이다.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 최종목표는 빅데이터 분석을 위한 다양한 행렬분해 모델의 변형 모델을 개발함과 동
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