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基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法
被引量：
14
1
作者
吴健
崔志明
+2 位作者
时玉杰
盛胜利
龚声蓉
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期14-22,共9页
依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征,提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义,根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序,并按照设计的连接策略构建无向图;然...
依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征,提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义,根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序,并按照设计的连接策略构建无向图;然后以GN算法思想为参考,给出了一种基于边介数的权值矩阵计算方法,经过数据转换得到谱聚类相似矩阵;最后通过第一个极大本征间隙出现的位置来确定类个数,并利用经典聚类方法对特征向量空间中的数据点进行聚类。通过人工仿真数据集和UCI数据集进行测试,实验结果表明本文谱聚类算法具有较好的顽健性。
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关键词
谱聚类
相似矩阵
局部密度
无向图构建
边介数
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职称材料
基于上下文感知和个性化度量嵌入的下一个兴趣点推荐
被引量：
13
2
作者
鲜学丰
陈晓杰
+2 位作者
赵朋朋
杨元峰
Victor S.Sheng
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期616-625,共10页
随着基于位置的社交网络推荐系统的逐步发展,兴趣点推荐成为了研究热门。兴趣点推荐的研究旨在为用户推荐兴趣点,并且为商家提供广告投放和潜在客户发掘等服务。由于用户签到行为的数据具有高稀疏性,为兴趣点推荐带来很大的挑战。许多...
随着基于位置的社交网络推荐系统的逐步发展,兴趣点推荐成为了研究热门。兴趣点推荐的研究旨在为用户推荐兴趣点,并且为商家提供广告投放和潜在客户发掘等服务。由于用户签到行为的数据具有高稀疏性,为兴趣点推荐带来很大的挑战。许多研究工作结合地理影响、时间效应、社会相关性等方面的因素来提高兴趣点推荐的性能。然而,在大多数兴趣点推荐的工作中,用户访问的周期性习惯和伴随用户偏好的上下文情境信息没有被深度地挖掘。而且,下一个兴趣点推荐中一直存在着数据的高稀疏度。基于以上考虑,针对用户签到的数据稀疏性问题,将用户周期性行为模式归结为上下文情境信息,提出了一种基于上下文感知的个性化度量嵌入推荐算法,同时将用户签到的上下文情境信息考虑进来,从而丰富有效数据,缓解数据稀疏性问题,提高推荐的准确率,并且进一步优化算法,降低时间复杂度。在两个真实数据集上的实验分析表明,本文提出的算法具有更好的推荐效果。
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关键词
基于位置的社交网络
下一个兴趣点推荐
推荐系统
上下文感知
度量嵌入
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职称材料
最小差异采样的主动学习图像分类方法
被引量：
5
3
作者
吴健
盛胜利
+1 位作者
赵朋朋
崔志明
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期107-114,共8页
针对委员会成员模型投票不一致性的度量问题,提出了一种基于最小差异采样的主动学习图像分类方法。该方法首先基于标注样本集的重采样结果构建决策委员会,然后利用投票概率较高的2个类别的概率值的差异来度量未标注样本集每个样本的投...
针对委员会成员模型投票不一致性的度量问题,提出了一种基于最小差异采样的主动学习图像分类方法。该方法首先基于标注样本集的重采样结果构建决策委员会,然后利用投票概率较高的2个类别的概率值的差异来度量未标注样本集每个样本的投票不一致性,选择概率差异最小的样本交由人工专家标注,如此迭代更新分类器。将新方法与EQB算法及nEQB算法在多个数据集上进行实验对比,实验结果表明所提方法能够有效提高分类的准确率。还对组成决策委员会的成员模型的数目设置进行了分析和讨论,结果表明在相同的成员模型数目时所提方法比nEQB算法更为有效。
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关键词
图像分类
主动学习
采样策略
委员会投票
最小差异
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职称材料
题名
基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法
被引量：
14
1
作者
吴健
崔志明
时玉杰
盛胜利
龚声蓉
机构
苏州
大学
智能信息处理及应用研究所
美国
阿肯色中央大学计算机科学系
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期14-22,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61003054
61170020
61170124)~~
文摘
依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征,提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义,根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序,并按照设计的连接策略构建无向图;然后以GN算法思想为参考,给出了一种基于边介数的权值矩阵计算方法,经过数据转换得到谱聚类相似矩阵;最后通过第一个极大本征间隙出现的位置来确定类个数,并利用经典聚类方法对特征向量空间中的数据点进行聚类。通过人工仿真数据集和UCI数据集进行测试,实验结果表明本文谱聚类算法具有较好的顽健性。
关键词
谱聚类
相似矩阵
局部密度
无向图构建
边介数
Keywords
spectral clustering
similarity matrix
local density
undirected graph building
edge betweenness
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
基于上下文感知和个性化度量嵌入的下一个兴趣点推荐
被引量：
13
2
作者
鲜学丰
陈晓杰
赵朋朋
杨元峰
Victor S.Sheng
机构
江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心
苏州
大学
智能信息处理及应用研究所
阿肯色中央大学计算机科学系
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期616-625,共10页
基金
国家自然科学基金(61728205
61472268
+3 种基金
61672372
61472211)
江苏省高校自然科学面上项目(17KJD520009)
苏州市产业技术创新专项(SYG201710)
文摘
随着基于位置的社交网络推荐系统的逐步发展,兴趣点推荐成为了研究热门。兴趣点推荐的研究旨在为用户推荐兴趣点,并且为商家提供广告投放和潜在客户发掘等服务。由于用户签到行为的数据具有高稀疏性,为兴趣点推荐带来很大的挑战。许多研究工作结合地理影响、时间效应、社会相关性等方面的因素来提高兴趣点推荐的性能。然而,在大多数兴趣点推荐的工作中,用户访问的周期性习惯和伴随用户偏好的上下文情境信息没有被深度地挖掘。而且,下一个兴趣点推荐中一直存在着数据的高稀疏度。基于以上考虑,针对用户签到的数据稀疏性问题,将用户周期性行为模式归结为上下文情境信息,提出了一种基于上下文感知的个性化度量嵌入推荐算法,同时将用户签到的上下文情境信息考虑进来,从而丰富有效数据,缓解数据稀疏性问题,提高推荐的准确率,并且进一步优化算法,降低时间复杂度。在两个真实数据集上的实验分析表明,本文提出的算法具有更好的推荐效果。
关键词
基于位置的社交网络
下一个兴趣点推荐
推荐系统
上下文感知
度量嵌入
Keywords
location-based social networks
next POI recommendation
recommender system
context-aware
metric embedding
分类号
TP391.7 [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
最小差异采样的主动学习图像分类方法
被引量：
5
3
作者
吴健
盛胜利
赵朋朋
崔志明
机构
苏州
大学
智能信息处理及应用研究所
美国
阿肯色中央大学计算机科学系
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期107-114,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61003054
61170020)
+1 种基金
江苏省科技支撑计划基金资助项目(BE2012075)
江苏省高校自然科学研究基金资助项目(13KJB520021)~~
文摘
针对委员会成员模型投票不一致性的度量问题,提出了一种基于最小差异采样的主动学习图像分类方法。该方法首先基于标注样本集的重采样结果构建决策委员会,然后利用投票概率较高的2个类别的概率值的差异来度量未标注样本集每个样本的投票不一致性,选择概率差异最小的样本交由人工专家标注,如此迭代更新分类器。将新方法与EQB算法及nEQB算法在多个数据集上进行实验对比,实验结果表明所提方法能够有效提高分类的准确率。还对组成决策委员会的成员模型的数目设置进行了分析和讨论,结果表明在相同的成员模型数目时所提方法比nEQB算法更为有效。
关键词
图像分类
主动学习
采样策略
委员会投票
最小差异
Keywords
image classification
active learning
sampling strategy
committee voting
minimal difference
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
基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法
吴健
崔志明
时玉杰
盛胜利
龚声蓉
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于上下文感知和个性化度量嵌入的下一个兴趣点推荐
鲜学丰
陈晓杰
赵朋朋
杨元峰
Victor S.Sheng
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
最小差异采样的主动学习图像分类方法
吴健
盛胜利
赵朋朋
崔志明
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
5
在线阅读
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职称材料
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