多视图数据相关论文
哈希技术由于具有较快的计算速度和较小的存储空间,而在大规模数据检索中被大量应用。多视图信息由于可以提供更全面的信息,可以融......
聚类分析是数据挖掘领域中的关键技术之一。面对低维数据,传统的聚类算法能够取得理想的结果。随着数据获取技术的不断发展,数据的......
近年来,随着数据获取技术不断的发展,多视图学习已经在计算机视觉领域得到广泛的关注。多视图数据的产生一方面为机器学习算法提供......
互联网上的数据经常呈现多种视图的表达，例如，网页数据可能包含文本、图片、视频等视图;即使单一类型数据，由于使用不同的特征描述，也......
随着数据采集技术的不断发展,人们获得的数据常常具有多个视角,形成多视图数据,如何有效利用多视图数据进行高效学习是一项具有挑......
在现实社会中,许多纷繁复杂的数据都是有价值的,人们总是希望能够从中获取有价值的信息。而且随着云计算、大数据等技术的深入发展......
随着科学技术的发展,人们越来越容易得到同一个事物多个不同视图的数据,而传统的机器学习方法大多是在一个视图上进行的。为了利用......
在处理计算机问题时,现实中遇到的数据一般都是高维度的,存在很多不相关的冗长特征。这为现实问题的解决带来了一定的困难。人们研......
为充分考虑标签空间中多样性的影响,提出了一种新的多视图聚类方法。在标签空间中,首先将公共标签矩阵松弛为一致性部分和多样性部......
近年来,多视图聚类算法已经能够较好地处理含有多个数据源或多个视图的数据集的情况,但如何反映数据对象和类簇之间的不确定性关系......
21世纪是数据爆发式增长的年代,从这些海量的数据中提取有用的信息变得越来越重要。社区结构是复杂网络的重要属性,随着复杂网络的......
在实际生活中,广泛存在由不同采样频率采集的不同特征集合所形成的混合采样数据。这类数据不仅不同采样频率数据之间特征集合不同,......
信息技术与计算机技术的发展,使得在很多实际应用中产生了具有多种特征表示的多视图数据。以多视图数据为研究对象的多视图学习,旨......
半监督学习和主动学习,与传统的监督学习不同,能同时在少量的已标记数据和大量的未标记数据上进行学习,从而提高性能。半监督学习......
为了解决目前基于子空间的多视图聚类模型存在的两个问题,即:只考虑各视图间的互补信息或一致性来进行聚类;通常采取两步方式,提出......
随着社会化媒体和移动互联网技术的快速发展,各种新应用如微博、微信和Digg等不断涌现。这些新应用改变了在传统上用户只能被动的......
随着数据采集和存储技术的飞速发展，高维数据，如航天遥感数据、生物数据、网络数据以及金融市场交易数据等大量涌现，如何将高维数据表......
非负矩阵在表征多视图数据时没有考虑数据本身的流型结构,不能有效表达数据内部信息。为此,提出一种基于Hessian正则化的非负矩阵......
期刊
随着互联网、数据采集、信息获取等技术的快速发展,数据以爆炸式增长。如何在纷繁复杂的数据中挖掘其内在本质信息,即数据降维,是......
