为了更好地对社会网络提供动态分析,提出了一种新的基于事件的动态社会网络分析算法(Dynamic Social Network Analysis Algorithm Based on Events,DSNE)。该算法基于隐空间和两阶段聚类方法充分利用实体和事件的动态信息,能够很好地确...为了更好地对社会网络提供动态分析,提出了一种新的基于事件的动态社会网络分析算法(Dynamic Social Network Analysis Algorithm Based on Events,DSNE)。该算法基于隐空间和两阶段聚类方法充分利用实体和事件的动态信息,能够很好地确定每个簇的核心节点,并根据时间步的变化观察到节点位置的变化趋势。实验结果表明了算法的可行性、有效性和准确性。展开更多
在多线性主成分分析(Multi-linear principal component analysis,MPCA)的基础上提出了用于特征提取的稀疏张量主成分分析(STPCA)方法。该方法把MPCA中的特征值分解问题转化为线性回归问题,以此得到稀疏的投影矩阵,并通过该投影矩阵来...在多线性主成分分析(Multi-linear principal component analysis,MPCA)的基础上提出了用于特征提取的稀疏张量主成分分析(STPCA)方法。该方法把MPCA中的特征值分解问题转化为线性回归问题,以此得到稀疏的投影矩阵,并通过该投影矩阵来降低遮挡对特征提取效果的影响。最后在Georgia tech和AR人脸库上进行对比实验,结果表明:本文方法无论在识别的精确度上还是在对遮挡的鲁棒性上都优于原有的MPCA算法。展开更多
文摘为了更好地对社会网络提供动态分析,提出了一种新的基于事件的动态社会网络分析算法(Dynamic Social Network Analysis Algorithm Based on Events,DSNE)。该算法基于隐空间和两阶段聚类方法充分利用实体和事件的动态信息,能够很好地确定每个簇的核心节点,并根据时间步的变化观察到节点位置的变化趋势。实验结果表明了算法的可行性、有效性和准确性。
文摘在多线性主成分分析(Multi-linear principal component analysis,MPCA)的基础上提出了用于特征提取的稀疏张量主成分分析(STPCA)方法。该方法把MPCA中的特征值分解问题转化为线性回归问题,以此得到稀疏的投影矩阵,并通过该投影矩阵来降低遮挡对特征提取效果的影响。最后在Georgia tech和AR人脸库上进行对比实验,结果表明:本文方法无论在识别的精确度上还是在对遮挡的鲁棒性上都优于原有的MPCA算法。
