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基于余弦相似自适应加权视图重构的不完全多视图聚类算法
1
作者
陈永泰
邱野
+1 位作者
万鸣华
杨国为
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期362-370,378,共10页
为了解决实际应用中多视图数据经常包含缺失或异常信息,以及现有不完全多视图聚类方法在优化数据相似性矩阵时未能充分表示原始数据相似性,增加计算复杂性并忽视视图间判别信息差异等问题,提出一种基于余弦相似自适应加权视图重构的不...
为了解决实际应用中多视图数据经常包含缺失或异常信息,以及现有不完全多视图聚类方法在优化数据相似性矩阵时未能充分表示原始数据相似性,增加计算复杂性并忽视视图间判别信息差异等问题,提出一种基于余弦相似自适应加权视图重构的不完全多视图聚类算法,通过引入局部保留重建项以实现对缺失视图的自然对齐,避免使用平均值填充缺失视图可能带来的负面影响。在初始化阶段,算法通过计算原始多视图空间中的余弦相似度增强原始多视图数据的流形结构保持能力,并在构建完整视图过程中采用自适应加权策略捕捉不同视图的重要性。在4个基准数据集中进行聚类实验,并与现有9种代表性算法的最优结果相比较。结果表明,所提算法的聚类精度、归一化互信息率和纯度的平均值分别提升了5.52%、8.78%和4.77%,具有出色的不完全多视图聚类性能。
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关键词
不完全多视图聚类
自适应加权
余弦相似性
流形结构
视图
重构
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职称材料
6G业务场景的不完全多视图聚类分析
被引量：
1
2
作者
张茹倩
承楠
+1 位作者
陈文
李长乐
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期76-87,共12页
在6G网络中,由于业务种类繁杂且需求各不相同,5G网络中划分的三大业务场景已无法满足其粒度上的要求,这给6G按需服务目标的实现带来了巨大挑战。针对海量杂乱的6G场景和6G场景分类中业务数据量庞大以及数据缺失问题,提出了一套基于业务...
在6G网络中,由于业务种类繁杂且需求各不相同,5G网络中划分的三大业务场景已无法满足其粒度上的要求,这给6G按需服务目标的实现带来了巨大挑战。针对海量杂乱的6G场景和6G场景分类中业务数据量庞大以及数据缺失问题,提出了一套基于业务关键性能指标的多维度场景聚类分析方案。该方案基于不完全多视图聚类技术,在上千种参数组合下使用肘部法和轮廓系数法进行调参聚类。聚类结果表明,提出的方案能在不完整的场景数据集中保证收敛,并达到较高的轮廓系数值。此外,通过对比不同比例的缺失数据聚类实验,所提出的6G场景聚类方案能够有效完成对于不同程度缺失数据的多维度聚类。最后,结合原始数据和聚类标签,分析并提炼聚类得到了11类场景的场景知识及各场景的关键性能指标特征,从而为未来6G网络中的新兴场景及业务提供方法基础和理论参考。
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关键词
6G
场景
聚
类
关键性能指标
不完全多视图聚类
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职称材料
视图映射和循环一致性生成的不完整多视图聚类
3
作者
王英博
郭凯雪
《智能系统学报》
北大核心
2025年第2期316-328,共13页
传统聚类假设每个视图都完整,没有考虑数据损坏、设备故障导致的不完整视图情况。针对此问题,已有方法大多基于核和非负矩阵分解提出,没有明确补偿每个视图丢失的数据,学习的潜在表示也没有考虑聚类任务。为此设计视图映射和循环一致性...
传统聚类假设每个视图都完整,没有考虑数据损坏、设备故障导致的不完整视图情况。针对此问题,已有方法大多基于核和非负矩阵分解提出,没有明确补偿每个视图丢失的数据,学习的潜在表示也没有考虑聚类任务。为此设计视图映射和循环一致性生成的不完整多视图聚类(incomplete multi-view clustering generated by view mapping and cyclic consistency,MG_IMC),利用已有数据信息得到各视图的风格编码和共享潜在表示,并通过生成对抗网络生成缺失的数据,在完整数据集上利用加权自适应融合捕获更好的通用结构,并在深度嵌入聚类层完成聚类任务。使用KL散度(Kullback-Leibler divergence)联合训练模型,学习的公共表示有助于生成缺失的数据,而补全的数据进一步生成聚类友好的公共表示。实验表明,相比已有方法,该算法得到更好的聚类效果。
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关键词
数据挖掘
聚
类
多视图
学习
不完全多视图聚类
深度学习
自动编码器
生成对抗性网络
KL散度
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职称材料
题名
基于余弦相似自适应加权视图重构的不完全多视图聚类算法
1
作者
陈永泰
邱野
万鸣华
杨国为
机构
南京审计大学工程审计学院
南京审计大学计算机学院
出处
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期362-370,378,共10页
基金
国家自然科学基金项目(72471123,62172229)
江苏省基础科学研究项目(24KJA630001)。
文摘
为了解决实际应用中多视图数据经常包含缺失或异常信息,以及现有不完全多视图聚类方法在优化数据相似性矩阵时未能充分表示原始数据相似性,增加计算复杂性并忽视视图间判别信息差异等问题,提出一种基于余弦相似自适应加权视图重构的不完全多视图聚类算法,通过引入局部保留重建项以实现对缺失视图的自然对齐,避免使用平均值填充缺失视图可能带来的负面影响。在初始化阶段,算法通过计算原始多视图空间中的余弦相似度增强原始多视图数据的流形结构保持能力,并在构建完整视图过程中采用自适应加权策略捕捉不同视图的重要性。在4个基准数据集中进行聚类实验,并与现有9种代表性算法的最优结果相比较。结果表明,所提算法的聚类精度、归一化互信息率和纯度的平均值分别提升了5.52%、8.78%和4.77%,具有出色的不完全多视图聚类性能。
关键词
不完全多视图聚类
自适应加权
余弦相似性
流形结构
视图
重构
Keywords
incomplete multi-view clustering
adaptive weighting
cosine similarity
manifold structure
view reconstruction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
6G业务场景的不完全多视图聚类分析
被引量：
1
2
作者
张茹倩
承楠
陈文
李长乐
机构
西安电子科技大学通信工程学院
上海交通大学电子工程系
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期76-87,共12页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1807700)。
文摘
在6G网络中,由于业务种类繁杂且需求各不相同,5G网络中划分的三大业务场景已无法满足其粒度上的要求,这给6G按需服务目标的实现带来了巨大挑战。针对海量杂乱的6G场景和6G场景分类中业务数据量庞大以及数据缺失问题,提出了一套基于业务关键性能指标的多维度场景聚类分析方案。该方案基于不完全多视图聚类技术,在上千种参数组合下使用肘部法和轮廓系数法进行调参聚类。聚类结果表明,提出的方案能在不完整的场景数据集中保证收敛,并达到较高的轮廓系数值。此外,通过对比不同比例的缺失数据聚类实验,所提出的6G场景聚类方案能够有效完成对于不同程度缺失数据的多维度聚类。最后,结合原始数据和聚类标签,分析并提炼聚类得到了11类场景的场景知识及各场景的关键性能指标特征,从而为未来6G网络中的新兴场景及业务提供方法基础和理论参考。
关键词
6G
场景
聚
类
关键性能指标
不完全多视图聚类
Keywords
6G
scene clustering
KPI
incomplete multi-view clustering
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
视图映射和循环一致性生成的不完整多视图聚类
3
作者
王英博
郭凯雪
机构
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第2期316-328,共13页
基金
辽宁省教育厅基础研究项目(LN2020JCL029).
文摘
传统聚类假设每个视图都完整,没有考虑数据损坏、设备故障导致的不完整视图情况。针对此问题,已有方法大多基于核和非负矩阵分解提出,没有明确补偿每个视图丢失的数据,学习的潜在表示也没有考虑聚类任务。为此设计视图映射和循环一致性生成的不完整多视图聚类(incomplete multi-view clustering generated by view mapping and cyclic consistency,MG_IMC),利用已有数据信息得到各视图的风格编码和共享潜在表示,并通过生成对抗网络生成缺失的数据,在完整数据集上利用加权自适应融合捕获更好的通用结构,并在深度嵌入聚类层完成聚类任务。使用KL散度(Kullback-Leibler divergence)联合训练模型,学习的公共表示有助于生成缺失的数据,而补全的数据进一步生成聚类友好的公共表示。实验表明,相比已有方法,该算法得到更好的聚类效果。
关键词
数据挖掘
聚
类
多视图
学习
不完全多视图聚类
深度学习
自动编码器
生成对抗性网络
KL散度
Keywords
data mining
clustering
multiview learning
incomplete multiview clustering
deep learning
autoencoder
generate adversarial networks
KL-divergence
分类号
TP391 [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
基于余弦相似自适应加权视图重构的不完全多视图聚类算法
陈永泰
邱野
万鸣华
杨国为
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
6G业务场景的不完全多视图聚类分析
张茹倩
承楠
陈文
李长乐
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
视图映射和循环一致性生成的不完整多视图聚类
王英博
郭凯雪
《智能系统学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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