SCOPUS
SCIE
<small>OCAM</small>: Out-of-core coordinate descent algorithm for matrix completion
저자
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학술지명
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발행연도
2020
작성언어
-주제어
등재정보
SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
587-604(18쪽)
제공처
<P><B>Abstract</B></P> <P>Recently, there are increasing reports that most datasets can be actually stored in disks of a single off-the-shelf workstation, and utilizing out-of-core methods is <I>much cheaper</I> and even <I>faster</I> than using a distributed system. For these reasons, out-of-core methods have been actively developed for machine learning and graph processing. The goal of this paper is to develop an efficient out-of-core matrix completion method based on coordinate descent approach. Coordinate descent-based matrix completion (CD-MC) has two strong benefits over other approaches: 1) it does not involve heavy computation such as matrix inversion and 2) it does not have step-size hyper-parameters, which reduces the effort for hyper-parameter tuning. Existing solutions for CD-MC have been developed and analyzed for in-memory setting and they do not take disk-I/O into account. Thus, we propose <SMALL>OCAM</SMALL>, a novel <U>o</U>ut-of-core <U>c</U>oordinate descent <U>a</U>lgorithm for <U>m</U>atrix completion. Our evaluation results and cost analyses provide sound evidences supporting the following benefits of <SMALL>OCAM</SMALL>: (1) <I>Scalability</I> – <SMALL>OCAM</SMALL> is a truly scalable <I>out-of-core</I> method and thus decomposes a matrix larger than the size of memory, (2) <I>Efficiency</I> – <SMALL>OCAM</SMALL> is super fast. <SMALL>OCAM</SMALL> is up to <B>10x faster</B> than the state-of-the-art out-of-core method, and up to <B>4.1x faster</B> than a competing distributed method when using eight machines. The source code of <SMALL>OCAM</SMALL> will be available for reproducibility.</P>
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