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基于超图正则化非负张量链分解的聚类分析 被引量：1
1
作者 戴浩磊 黄永慧 周郭许 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期81-89,共9页
非负张量链分解作为一种重要的张量分解模型,可保留数据内部结构信息,广泛应用于高维数据的特征提取和表示。从流形学习角度出发,高维数据信息通常潜在于低维空间的非线性流形结构中,然而现有图学习理论只能建模对象间的成对关系,很难... 非负张量链分解作为一种重要的张量分解模型,可保留数据内部结构信息,广泛应用于高维数据的特征提取和表示。从流形学习角度出发,高维数据信息通常潜在于低维空间的非线性流形结构中,然而现有图学习理论只能建模对象间的成对关系,很难准确刻画具有复杂流形结构的高维数据的相似关系。引入超图学习,提出一种超图正则化非负张量链(HGNTT)分解方法,在高维数据中提取低维表示的同时通过构建超图描述样本数据间的高阶关系,从而保留非线性流形结构,同时采用乘法更新方法对HGNTT模型进行优化求解并证明其收敛性。在ORL和Faces95这两个公开数据集上的聚类实验结果表明,相比于NMF、GNMF等方法,HGNTT方法的聚类准确率和归一化互信息分别提升了1.2%~7.6%和0.2%~3.0%,验证了HGNTT方法的有效性。 展开更多
关键词 非负张量链分解 特征提取 超图学习 乘法更新方法 聚类分析
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基于潜在因子多样性的非负矩阵分解协同过滤模型
2
作者 陶名康 王新利 宋燕 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期162-170,共9页
基于非负矩阵分解的协同过滤模型在高维稀疏数据的预测和填补上十分有效,该模型具有推荐个性化、有效利用其他相似用户回馈信息的优点,但也存在预测精度较低等不足。针对用户或项目在不同情景下的评分差异性,提出了一种改进的基于潜在... 基于非负矩阵分解的协同过滤模型在高维稀疏数据的预测和填补上十分有效,该模型具有推荐个性化、有效利用其他相似用户回馈信息的优点,但也存在预测精度较低等不足。针对用户或项目在不同情景下的评分差异性,提出了一种改进的基于潜在因子多样性的非负矩阵分解的协同过滤模型。该模型充分考虑在不同情境下,用户和项目潜在特征矩阵的多样性,在模型的训练中,采用了单元素非负乘法更新规则和交替方向法,保证了目标矩阵的非负性,且提高了模型的收敛率。在真实的工业数据集上的实验结果表明,相比于经典的非负矩阵分解模型,该模型的预测精度有了明显提高。 展开更多
关键词 协同过滤 特征矩阵多样性 非负矩阵分解 非负乘法更新 交替方向法
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集合多覆盖问题的乘性权重更新分析 被引量：1
3
作者 崔鹏 钱丽艳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第10期219-220,237,共3页
集合多覆盖问题的简单贪心算法的近似比是lnn+1。本文提出简单贪心算法的一个变形,宽度优先贪心算法,并且证明其有近似比(ln n)/r+lnlnn+O(1),其中r是覆盖要求。这个结果比由随机取整方法得到的近似比O ((lnn)/r+((lnn)/r)^(1/2))+1为... 集合多覆盖问题的简单贪心算法的近似比是lnn+1。本文提出简单贪心算法的一个变形,宽度优先贪心算法,并且证明其有近似比(ln n)/r+lnlnn+O(1),其中r是覆盖要求。这个结果比由随机取整方法得到的近似比O ((lnn)/r+((lnn)/r)^(1/2))+1为优。宽度优先贪心算法的设计可以归入Arora等最近提出的乘性权重更新方法的框架。 展开更多
关键词 集合多覆盖 宽度优先贪心算法 乘性权重更新方法
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基于混合更新策略的可变形物体碰撞检测算法
4
作者 谭睿璞 赵伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第7期2183-2186,2190,共5页
针对可变形物体对碰撞检测实时性和精确性的要求,提出了一种快速的基于混合更新策略的并行碰撞检测算法。该算法对物体建立AABB包围盒层次树,并用八叉树代替常用的二叉树,提高了算法效率;在每个变形时间步采用自顶向下和自底向上相结合... 针对可变形物体对碰撞检测实时性和精确性的要求,提出了一种快速的基于混合更新策略的并行碰撞检测算法。该算法对物体建立AABB包围盒层次树,并用八叉树代替常用的二叉树,提高了算法效率;在每个变形时间步采用自顶向下和自底向上相结合的混合策略来更新包围盒层次树,进一步提高算法效率;最后采用多线程技术,在多核设备上实现并行碰撞检测算法。实验结果表明,与经典的AABB算法相比,该算法在效率、精确性方面具有明显优势,能够满足可变形物体碰撞检测的要求。 展开更多
关键词 虚拟现实 碰撞检测 可变形物体 混合更新策略 多线程
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教育技术学专业摄影课程建设
5
作者 李刚 艾伦 《中国教育技术装备》 2010年第9期9-12,共4页
摄影课程的信息化建设,要从教学内容的时代化、学习资源的数字化、教学方法的多样化、教学过程的多媒体化、学习评价的多元化、教学实践的情境化、辅导交流的长期化着手,旨在使学生具有较高摄影技艺水平。
关键词 内容更新 多媒体教学 多元化评价 情境化实践 长期辅导
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基于乘法更新规则的k⁃means与谱聚类的联合学习 被引量：5
6
作者 陈迪 刘惊雷 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期177-188,共12页
k⁃means和谱聚类是两种应用最广泛的聚类技术.k⁃means是基于矩阵分解的聚类方法,并且是在数据空间上基于误差极小化的聚类方法.谱聚类是基于图的聚类方法,并且是基于两点在数据空间和特征空间的相似性保持的聚类方法.为了利用两者的优势... k⁃means和谱聚类是两种应用最广泛的聚类技术.k⁃means是基于矩阵分解的聚类方法,并且是在数据空间上基于误差极小化的聚类方法.谱聚类是基于图的聚类方法,并且是基于两点在数据空间和特征空间的相似性保持的聚类方法.为了利用两者的优势,提出一种基于乘法更新规则的k⁃means和谱聚类的联合学习方法,该方法将k⁃means和谱聚类结合成一个统一的聚类模型,该模型可在单次优化中同时优化k⁃means和谱聚类的目标;此外,还基于乘法更新规则设计了对聚类中心C与聚类指示器Y进行迭代更新的优化算法.重要的是,在理论上证明了所设计算法的正确性和收敛性.在典型的数据集上进行测试,实验结果表明提出的联合学习算法在聚类精度和标准互信息度指标上都有所提高. 展开更多
关键词 k⁃means 谱聚类 联合学习方法 乘法更新规则 正确性和收敛性
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