کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969263 | 1449928 | 2017 | 26 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Graph-regularized concept factorization for multi-view document clustering
ترجمه فارسی عنوان
فاکتورسازی مفهوم گراف به صورت چندرسانه ای برای خوشه بندی سند چند منظوره
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
آموزش چندرسانه ای، مفهوم فاکتور، خوشه مستند، یادگیری منیفولد،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
We propose a novel multi-view document clustering method with the graph-regularized concept factorization (MVCF). MVCF makes full use of multi-view features for more comprehensive understanding of the data and learns weights for each view adaptively. It also preserves the local geometrical structure of the manifolds for multi-view clustering. We have derived an efficient optimization algorithm to solve the objective function of MVCF and proven its convergence by utilizing the auxiliary function method. Experiments carried out on three benchmark datasets have demonstrated the effectiveness of MVCF in comparison to several state-of-the-art approaches in terms of accuracy, normalized mutual information and purity.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Visual Communication and Image Representation - Volume 48, October 2017, Pages 411-418
Journal: Journal of Visual Communication and Image Representation - Volume 48, October 2017, Pages 411-418
نویسندگان
Kun Zhan, Jinhui Shi, Jing Wang, Feng Tian,