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带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法
1
作者
刘文杰
张冬梅
+1 位作者
张鹏
邹娟
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期99-112,共14页
k-均值问题是聚类中的经典问题,亦是NP-难问题。如果允许数据点不聚类,而是支付惩罚费用,则引出带惩罚的k-均值问题。本文将带惩罚的k-均值问题从欧氏距离推广到更一般的μ-相似Bregman散度,研究了带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题...
k-均值问题是聚类中的经典问题,亦是NP-难问题。如果允许数据点不聚类,而是支付惩罚费用,则引出带惩罚的k-均值问题。本文将带惩罚的k-均值问题从欧氏距离推广到更一般的μ-相似Bregman散度,研究了带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法。本文给出的初始化算法,近似比与μ和数据点惩罚最大值与最小值的比例r相关。
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关键词
近似算法
K
-
均值
惩罚
μ-相似bregman散度
初始化算法
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职称材料
基于散度—形状引导和优化函数的显著性目标检测
2
作者
梁丽香
夏晨星
+1 位作者
王胜文
张汗灵
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第8期2539-2543,共5页
为了准确地进行显著性目标检测,提出了一种基于散度—形状引导和优化函数的显著性检测有效框架。通过考虑颜色、空间位置和边缘信息,提出了一种有辨别力的相似性度量;再利用散度先验剔除图像边界中的前景噪声获得背景集,并结合相似性度...
为了准确地进行显著性目标检测,提出了一种基于散度—形状引导和优化函数的显著性检测有效框架。通过考虑颜色、空间位置和边缘信息,提出了一种有辨别力的相似性度量;再利用散度先验剔除图像边界中的前景噪声获得背景集,并结合相似性度量计算得到基于背景显著图。为了提高检测质量,形状完整性被提出,并通过统计在分层空间中区域被激活的次数期望生成相应的形状完整显著图。最后,利用一个优化函数对两个显著图融合后的结果进行优化从而获得最终的结果。在公开数据集ASD、DUT-OMRON和ECSSD上进行实验验证,结果证明所提方法能够准确有效地检测出位于图像任意位置的显著性物体。
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关键词
显著性检测
散
度
-
形状引导
优化函数
相似
性
度
量
分层空间
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职称材料
融合词频-逆向文件频率的受限玻尔兹曼机推荐算法
被引量：
9
3
作者
王成
李千目
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期551-557,共7页
针对数据稀疏性导致推荐算法准确度不高的难题,提出一种融合词频-逆向文件频率(Term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)推荐算法,利用受限玻尔兹曼机构建用户项目二维...
针对数据稀疏性导致推荐算法准确度不高的难题,提出一种融合词频-逆向文件频率(Term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)推荐算法,利用受限玻尔兹曼机构建用户项目二维评分矩阵,利用余弦相似度计算方法得出初始推荐评分,最后融合词频-逆向文件频率算法生成最终推荐结果集。对MovieLens1M的电影评分数据进行实验,结果显示,该文提出的混合推荐算法的平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)和均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.6028和0.6225,比传统受限玻尔兹曼机分别提高3.22%与6.06%,也优于对照混合推荐模型的准确率。该算法能提高用户评分预测精度,进一步提升推荐质量。
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关键词
机器学习
受限玻尔兹曼机
词频
-
逆向文件频率
余弦
相似
度
对比
散
度
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职称材料
题名
带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法
1
作者
刘文杰
张冬梅
张鹏
邹娟
机构
山东建筑大学计算机科学与技术学院
山东大学软件学院
曲阜师范大学数学科学学院
出处
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期99-112,共14页
基金
国家自然科学基金(Nos.11871081,61972228,11801310)
山东省自然科学基金(No.ZR2021MF006)。
文摘
k-均值问题是聚类中的经典问题,亦是NP-难问题。如果允许数据点不聚类,而是支付惩罚费用,则引出带惩罚的k-均值问题。本文将带惩罚的k-均值问题从欧氏距离推广到更一般的μ-相似Bregman散度,研究了带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法。本文给出的初始化算法,近似比与μ和数据点惩罚最大值与最小值的比例r相关。
关键词
近似算法
K
-
均值
惩罚
μ-相似bregman散度
初始化算法
Keywords
approximation algorithm
k
-
means
penalty
μ-
similar
bregman
divergences
seeding algorithm
分类号
O221.7 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
基于散度—形状引导和优化函数的显著性目标检测
2
作者
梁丽香
夏晨星
王胜文
张汗灵
机构
凯里学院大数据工程学院
安徽理工大学计算机科学与工程学院
六盘水师范学院数学与信息工程学院
湖南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第8期2539-2543,共5页
基金
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2016]307)
文摘
为了准确地进行显著性目标检测,提出了一种基于散度—形状引导和优化函数的显著性检测有效框架。通过考虑颜色、空间位置和边缘信息,提出了一种有辨别力的相似性度量;再利用散度先验剔除图像边界中的前景噪声获得背景集,并结合相似性度量计算得到基于背景显著图。为了提高检测质量,形状完整性被提出,并通过统计在分层空间中区域被激活的次数期望生成相应的形状完整显著图。最后,利用一个优化函数对两个显著图融合后的结果进行优化从而获得最终的结果。在公开数据集ASD、DUT-OMRON和ECSSD上进行实验验证,结果证明所提方法能够准确有效地检测出位于图像任意位置的显著性物体。
关键词
显著性检测
散
度
-
形状引导
优化函数
相似
性
度
量
分层空间
Keywords
salient detection
scatter
-
shape guidance
optimization function
similar metric
hierarchical space
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合词频-逆向文件频率的受限玻尔兹曼机推荐算法
被引量：
9
3
作者
王成
李千目
机构
南京理工大学信息化建设与管理处
计算机科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期551-557,共7页
文摘
针对数据稀疏性导致推荐算法准确度不高的难题,提出一种融合词频-逆向文件频率(Term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)推荐算法,利用受限玻尔兹曼机构建用户项目二维评分矩阵,利用余弦相似度计算方法得出初始推荐评分,最后融合词频-逆向文件频率算法生成最终推荐结果集。对MovieLens1M的电影评分数据进行实验,结果显示,该文提出的混合推荐算法的平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)和均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.6028和0.6225,比传统受限玻尔兹曼机分别提高3.22%与6.06%,也优于对照混合推荐模型的准确率。该算法能提高用户评分预测精度,进一步提升推荐质量。
关键词
机器学习
受限玻尔兹曼机
词频
-
逆向文件频率
余弦
相似
度
对比
散
度
Keywords
machine learning
restricted Boltzmann machine
term frequency
-
inverse document frequency
cosine similarity
contrastive divergence
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法
刘文杰
张冬梅
张鹏
邹娟
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于散度—形状引导和优化函数的显著性目标检测
梁丽香
夏晨星
王胜文
张汗灵
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
融合词频-逆向文件频率的受限玻尔兹曼机推荐算法
王成
李千目
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
9
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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