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基于局部邻域重构的跨网络关联

发布时间:2020-03-31 13:38
【摘要】:本文考虑一个传统的跨网络协同问题:给定YouTube视频,找到优化的Twitter大号,在T-witter上能最大化视频推广.为此,YouTube视频和Twitter大号分布在不同的网络平台,本文提出一个基于流形重构的跨网络关联方法,在一致的局部流形空间YouTube视频和候选的Tw-itter大号进行适配.文章主要分为三个阶段.第一阶段:对YouTube空间的视频和Twitter空间的用户进行主题建模.第二阶段:在流形假设下,YouTube和Twitter空间用户主题本质上有一个相似的几何结构.在YouTube空间用户主题分布的局部嵌入里,根据最近邻域决定的权重来进行重构,得到Twitter空间用户(Twitter大号)的主题分布.我们应用典型相关分析(CCA)来最大化YouTu-be和Twitter空间用户主题的局部邻域之间的相关性,分别进行Twitter空间用户主题特征的全局重构和细节主题特征信息的残差补偿,然后将两个信息组合起来,通过实验得到的propern-ess判断该方法是一个更准确的关联函数.第三阶段:当给定一个YouTube视频时,通过第二阶段的关联方法,用实验数据归一化折损累积增益判断得到的Twitter大号分布是更好的,最后进行该视频的推荐.
【图文】:

过程图,训练算法,过程,多核


多核学习最初是为了控制可能的核标准的搜索空间容量来实现良好的泛化,但己经被广逡逑泛用于涉及多视角数据的问题上.这是因为多核学习里面的核本身与不同的视角有关,可以逡逑恰当的组合核来提高学习表现.图2.2是多核学习的框架图.逡逑7逡逑

框架图,多核,框架图,子空间


角数据实现有效的处理.不同于经典的子空间学习将数据从一个高维原始特征空间映射到一逡逑个低维子空间,,基于子空间的多视角学习试图从多个高维原始特征空间发现一个统一的低维逡逑子空间,从而获得蕴含多视角信息的统一特征表达,如图2.3基于子空间的多视角学习不仅保逡逑留了子空间学习有效缓解维数灾难的特点,而且实现了对多视角数据的充分利用?逡逑空间xi邋a逡逑,士、v邋?逡逑-f逦a邋*邋?逡逑^ ̄??逡逑输入数据逦 ̄邋'd邋>:逡逑空间XM逡逑图2.3:
【学位授予单位】:湘潭大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP393.03

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本文编号:2609145

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