کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
532915 | 870017 | 2006 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Feature-based approach to semi-supervised similarity learning
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
For the management of digital document collections, automatic database analysis still has difficulties to deal with semantic queries and abstract concepts that users are looking for. Whenever interactive learning strategies may improve the results of the search, system performances still depend on the representation of the document collection. We introduce in this paper a weakly supervised optimization of a feature vector set. According to an incomplete set of partial labels, the method improves the representation of the collection, even if the size, the number, and the structure of the concepts are unknown. Experiments have been carried out on synthetic and real data in order to validate our approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 10, October 2006, Pages 1839–1851
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 10, October 2006, Pages 1839–1851
نویسندگان
Philippe H. Gosselin, Matthieu Cord,