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基于用户生成标签的多视角特征学习方法
1
作者
田枫
尚福华
+1 位作者
刘卓炫
沈旭昆
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2362-2368,共7页
提出了一种基于用户生成标签的多视角特征学习方法。采用词袋模型分别得到媒体的内容特征表示和标签特征表示;通过媒体词汇和文本词汇的相关性建模,学习文本特征空间和内容特征空间的映射模型。在此基础上,给出了优化前后的特征表示具...
提出了一种基于用户生成标签的多视角特征学习方法。采用词袋模型分别得到媒体的内容特征表示和标签特征表示;通过媒体词汇和文本词汇的相关性建模,学习文本特征空间和内容特征空间的映射模型。在此基础上,给出了优化前后的特征表示具备近似等距映射保持的理论依据。该方法相对数据集规模具备线性时间复杂度,适用于大规模数据集,具备多视角特征融合能力。基准数据集上测试表明,优化后的特征表示较特征拼接和相关成分分析等方法鉴别力更强。
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关键词
多视角特征
多视角学习
用户生成标签
特征学习
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职称材料
题名
基于用户生成标签的多视角特征学习方法
1
作者
田枫
尚福华
刘卓炫
沈旭昆
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2362-2368,共7页
基金
国家自然科学基金(61502094
61402099)
+2 种基金
黑龙江省自然科学基金(F2016002
F2015020)
黑龙江省教育科学规划重点课题(GJB1215019)
文摘
提出了一种基于用户生成标签的多视角特征学习方法。采用词袋模型分别得到媒体的内容特征表示和标签特征表示;通过媒体词汇和文本词汇的相关性建模,学习文本特征空间和内容特征空间的映射模型。在此基础上,给出了优化前后的特征表示具备近似等距映射保持的理论依据。该方法相对数据集规模具备线性时间复杂度,适用于大规模数据集,具备多视角特征融合能力。基准数据集上测试表明,优化后的特征表示较特征拼接和相关成分分析等方法鉴别力更强。
关键词
多视角特征
多视角学习
用户生成标签
特征学习
Keywords
multi-view feature
multi-view learning
user contributed tag
feature learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用户生成标签的多视角特征学习方法
田枫
尚福华
刘卓炫
沈旭昆
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
0
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