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基于超图正则化受限的概念分解算法
基于超图正则化受限的概念分解算法
作者:
李雪
舒振球
赵春霞
郭剑辉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
信息处理
概念分解
聚类
硬约束
超图
流形学习
摘要:
针对概念分解(Concept Factorization, CF)算法没有同时考虑样本中存在的类别信息及数据间多元几何结构信息的问题,该文提出一种基于超图正则化受限的概念分解(Hyper-graph regularized Constrained Concept Factorization, HCCF)算法。HCCF算法通过构建一个无向加权的拉普拉斯超图正则项,提取数据间的多元几何结构信息,克服了传统图模型只能表达数据间成对关系的缺陷;同时采用硬约束的方式使样本的类别信息在低维空间中保持一致,充分利用了标记样本的类别信息。该文采用乘性迭代的方法求解HCCF算法的目标函数并证明了其收敛性。在TDT2库、Reuters库和PIE库上的实验结果表明,HCCF算法提高了聚类的准确率和归一化互信息,验证了算法的有效性。
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篇名
基于超图正则化受限的概念分解算法
来源期刊
电子与信息学报
学科
工学
关键词
信息处理
概念分解
聚类
硬约束
超图
流形学习
年,卷(期)
2015,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
509-515
页数
7页
分类号
TP391
字数
4843字
语种
中文
DOI
10.11999/JEIT140799
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
赵春霞
南京理工大学计算机科学与工程学院
177
2193
25.0
36.0
2
李雪
南京理工大学计算机科学与工程学院
11
139
4.0
11.0
3
郭剑辉
南京理工大学计算机科学与工程学院
27
362
10.0
18.0
4
舒振球
南京理工大学计算机科学与工程学院
7
37
4.0
5.0
传播情况
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引文网络
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参考文献(5)
二级参考文献(0)
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参考文献(1)
二级参考文献(0)
2015(2)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2015(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2017(2)
引证文献(2)
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2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
信息处理
概念分解
聚类
硬约束
超图
流形学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
主办单位:
中国科学院电子学研究所
国家自然科学基金委员会信息科学部
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-5896
CN:
11-4494/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市北四环西路19号
邮发代号:
2-179
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:
China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:
http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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