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摘要:
基于图的半监督学习近年来得到了广泛的研究,然而,现有的半监督学习算法大都只能应用于同构网络.根据查询及文档自身的内容特征和点击关系构建查询—文档异构信息网络,并引入样本的判别信息强化网络结构.提出了查询—文档异构信息网络上半监督聚类的正则化框架和迭代算法,在正则化框架中,基于流形假设构造了异构信息网络上的代价函数,并得到该函数的封闭解,以此预测未标记查询和文档的类别标记.在大规模商业搜索引擎查询日志上的实验表明本方法优于传统的半监督学习方法.
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文献信息
篇名 基于查询—文档异构信息网络的半监督学习
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 异构信息网络 半监督学习 信息检索 点击日志
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 40-47
页数 8页 分类号 TP391
字数 7283字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.08.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李仁发 湖南大学信息科学与工程学院 468 4582 30.0 44.0
5 刘钰峰 湖南大学信息科学与工程学院 19 182 9.0 13.0
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研究主题发展历程
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半监督学习
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
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