Particionamento co-particionante bipartido consistente para co-clustering de dados heterogêneos de alta ordem com estrutura de estrela

O co-clustering de dados heterogêneos tem atraído cada vez mais atenção nos últimos anos devido ao seu alto impacto em várias aplicações. Embora os algoritmos de co-clustering para dois tipos de dados heterogêneos (denotados por co-clustering par-a-par), como documentos e termos, tenham sido bem estudados na literatura, o trabalho sobre mais tipos de dados heterogêneos (denotado por co-clustering de alta ordem) ainda é muito limitado. Como uma tentativa nessa direção, neste artigo, trabalhamos em um caso específico de co-clustering de alta ordem no qual há um tipo central de objetos que conecta os outros tipos de forma a formar uma estrutura de estrela nas inter-relações. Na verdade, esse caso poderia ser uma boa abstração para muitas aplicações do mundo real, como o co-clustering de categorias, documentos e termos em mineração de texto. Em nossa filosofia, tratamos esse tipo de problema como a fusão de múltiplos subproblemas de co-clustering par-a-par com a restrição da estrutura de estrela. Assim, propusemos o conceito de co-particionamento bipartido consistente e desenvolvemos um algoritmo baseado em programação semi-definida (SDP) para o cálculo eficiente dos resultados de clustering. Experimentos com problemas de exemplo e dados reais verificaram a eficácia do nosso método proposto.