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针对传统社会网络链接预测方法忽视节点文本内容的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)主题模型的协作演化链接预测算法。算法利用LDA模型,对节点的文本内容进行分析,提取出每个节点的主题分布向量,利用分布向量的点积来衡量节点文本的相似性;然后将节点文本内容相似性矩阵与节点邻接矩阵相加,在此基础上计算节点之间的相似性;最后选取相似性最高的k个节点作为预测结果。实验结果表明该算法在网络图稀疏的情况下有较好的效果。 相似文献
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目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF. 相似文献
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基于Hadoop平台的海量文本分类的并行化 总被引:1,自引:0,他引:1
文本分类是信息检索与数据挖掘的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展。近来年
随着文本数据呈指数增长,要有效地管理这些数据,就必须在分布式环境下用有效的算法来处理这些数据。在Ha-
doop分布式平台下实现了一简单有效的文本分类算法—TFIDF分类算法,即一种基于向量空间模型的分类算法,
它用余弦相似度得到分类结果。在两个数据集上做了实验,结果表明,这一并行化算法在大数据集上很有效并可以在
实际领域中得到良好的应用。 相似文献
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随着数据量的不断增加,快速而准确的索引算法对信息检索而言变得十分重要.针对上述问题,提出了一种基于子空间学习的索引算法.首先,利用部分有标签的数据进行子空间学习,在学习过程中,为了保证语义相同的样本在索引后保持局部性,以样本近邻间的距离衡量类内聚合度;同时,为了保证不同语义的样本在索引后增强判别性,以不同语义样本中心之间的距离衡量类间离散度.通过放松限制,用类似线性判别分析的方法进行子空间学习,将子空间作为哈希函数的投影向量.利用学习到的投影向量进一步计算偏移量,得到哈希函数.分别在数据集MNIST 和CIFAR-10 上进行编码判别性实验和局部性保留实验,并与相关方法进行比较,得到了较好的效果.实验结果表明该方法是有效的. 相似文献
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基于流形学习的图像检索算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
流形学习以发现非线性高维数据的本质维数为目标,使其更适合数据分析和高维数据的降维。图像检索中“语义鸿沟”问题指的是高维数据空间与低维的语义子空间之间的鸿沟,虽然利用相关反馈机制可以缩小这种鸿沟提高准确率,但是因为反馈图像数目较少,图像特征维数相对较高,会容易产生维数灾难问题。流形学习的引入为解决这一难题带来了新的希望,因为通过流形学习的方法学习高维图像特征数据的本征维数用于图像检索,大大提高了检索性能。基于流形学习的图像检索算法都是半监督的流形学习,充分利用了反馈信息,学习查询图像的语义子空间,有效的实现了高维数据的降维。 相似文献
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肺癌分类识别中的神经网络集成技术研究 总被引:2,自引:1,他引:2
This paper describes a neural network ensemble method in lung cancer cell identification process. A neural network ensemble algorithm LCNE based on image feature extraction is proposed. Firstly, LCNE algorithm trains different neural network classifiers designed for shape and color features individually. Then, using neural network en-semble method, the final lung cancer cell identification results can be achieved. On the basis of LCNE algorithm, weimplement a lunu cancer cell identification system LCDS successfully. 相似文献