Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Scalable biclustering – the future of big data exploration? / Patryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO, Jason H. Moore // GigaScience [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2047-217X. — 2019 — vol. 8 iss. 7 art. no. giz078, s. 1–4. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 4, Abstr. — P. Orzechowski – dod. afiliacja: University of Pennsylvania
Autorzy (3)
- AGHOrzechowski Patryk
- AGHBoryczko Krzysztof
- Moore Jason H.
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
ID BaDAP | 124284 |
---|---|
Data dodania do BaDAP | 2019-09-23 |
Tekst źródłowy | URL |
DOI | 10.1093/gigascience/giz078 |
Rok publikacji | 2019 |
Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
Otwarty dostęp | |
Creative Commons | |
Czasopismo/seria | GigaScience |
Abstract
Biclustering is a technique of discovering local similarities within data. For many years the complexity of the methods and parallelization issues limited its application to big data problems. With the development of novel scalable methods, biclustering has finally started to close this gap. In this paper we discuss the caveats of biclustering and present its current challenges and guidelines for practitioners. We also try to explain why biclustering may soon become one of the standards for big data analytics.