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基于局部鄰域重構(gòu)的跨網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)

發(fā)布時間:2020-03-31 13:38
【摘要】:本文考慮一個傳統(tǒng)的跨網(wǎng)絡(luò)協(xié)同問題:給定YouTube視頻,找到優(yōu)化的Twitter大號,在T-witter上能最大化視頻推廣.為此,YouTube視頻和Twitter大號分布在不同的網(wǎng)絡(luò)平臺,本文提出一個基于流形重構(gòu)的跨網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)方法,在一致的局部流形空間YouTube視頻和候選的Tw-itter大號進(jìn)行適配.文章主要分為三個階段.第一階段:對YouTube空間的視頻和Twitter空間的用戶進(jìn)行主題建模.第二階段:在流形假設(shè)下,YouTube和Twitter空間用戶主題本質(zhì)上有一個相似的幾何結(jié)構(gòu).在YouTube空間用戶主題分布的局部嵌入里,根據(jù)最近鄰域決定的權(quán)重來進(jìn)行重構(gòu),得到Twitter空間用戶(Twitter大號)的主題分布.我們應(yīng)用典型相關(guān)分析(CCA)來最大化YouTu-be和Twitter空間用戶主題的局部鄰域之間的相關(guān)性,分別進(jìn)行Twitter空間用戶主題特征的全局重構(gòu)和細(xì)節(jié)主題特征信息的殘差補(bǔ)償,然后將兩個信息組合起來,通過實(shí)驗(yàn)得到的propern-ess判斷該方法是一個更準(zhǔn)確的關(guān)聯(lián)函數(shù).第三階段:當(dāng)給定一個YouTube視頻時,通過第二階段的關(guān)聯(lián)方法,用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)歸一化折損累積增益判斷得到的Twitter大號分布是更好的,最后進(jìn)行該視頻的推薦.
【圖文】:

過程圖,訓(xùn)練算法,過程,多核


多核學(xué)習(xí)最初是為了控制可能的核標(biāo)準(zhǔn)的搜索空間容量來實(shí)現(xiàn)良好的泛化,但己經(jīng)被廣逡逑泛用于涉及多視角數(shù)據(jù)的問題上.這是因?yàn)槎嗪藢W(xué)習(xí)里面的核本身與不同的視角有關(guān),可以逡逑恰當(dāng)?shù)慕M合核來提高學(xué)習(xí)表現(xiàn).圖2.2是多核學(xué)習(xí)的框架圖.逡逑7逡逑

框架圖,多核,框架圖,子空間


角數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)有效的處理.不同于經(jīng)典的子空間學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)從一個高維原始特征空間映射到一逡逑個低維子空間,,基于子空間的多視角學(xué)習(xí)試圖從多個高維原始特征空間發(fā)現(xiàn)一個統(tǒng)一的低維逡逑子空間,從而獲得蘊(yùn)含多視角信息的統(tǒng)一特征表達(dá),如圖2.3基于子空間的多視角學(xué)習(xí)不僅保逡逑留了子空間學(xué)習(xí)有效緩解維數(shù)災(zāi)難的特點(diǎn),而且實(shí)現(xiàn)了對多視角數(shù)據(jù)的充分利用?逡逑空間xi邋a逡逑,士、v邋?逡逑-f邐a邋*邋?逡逑^ ̄??逡逑輸入數(shù)據(jù)邐 ̄邋'd邋>:逡逑空間XM逡逑圖2.3:
【學(xué)位授予單位】:湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TP393.03

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本文編號:2609145

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