Abstract:
We introduce a method for sampling formal concepts using locality sensitive hashing (LSH).
LSH is a technique used for finding approximate nearest neighbours given a set of hashing functions.
Through our approach, we are able to predict the probability of an extent in the concept lattice given set of objects and their similarity index, a generalization of the Jaccard similarity between sets.
Our approach allows defining a lattice-based amplification construction to design arbitrarily discriminative sampling settings.
Biografía:
Víctor Codocedo
Investigador Inria Chile
victor.codocedo@inria.cl
Es ingeniero civil y magister en informática de la Universidad Técnica Federico Santa María.
Además es doctor en informática de la Université de Lorraine, en Nancy, Francia.
Anteriormente se ha desempeñado como desarrollador de software para distintas empresas en el area de marketing, finanzas y logística.
Sus áreas de interés son ingeniería de software, recuperación de información y minería de datos.
Víctor Codocedo - On Locality Sensitive Hashing for Sampling Extent Generators
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