高阶多视图离群点检测

钟颖宇; 陈松灿

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高阶多视图离群点检测

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摘要

由于数据在不同视图之间的分布比较复杂,传统的单视图离群点检测方法不再适用于多视图离群点的检测,使得多视图离群点检测成为一个颇具挑战性的研究课题.多视图离群点可分为3种类型:属性离群点、类离群点和类-属性离群点.现有方法采用跨视图成对约束来学习新的特征表示,并根据这些特征来定义离群点评分度量.这些方法没有充分利用视图间的交互信息,并且在面对3个或更多视图时会导致计算的复杂度更高.为此,文中考虑将多视图数据重塑成张量集形式,定义高阶多视图离群点,并且证明现有的三类多视图离群点都满足高阶多视图离群点的定义,从而提出一种新的多视图离群点检测算法——高阶多视图离群点检测算法(High-Order Multi-View Outlier Detection,HOMVOD).该算法首先将多视图数据重塑成张量集形式,然后学习其低秩表示,最后设计张量表示下的离群值函数来实现检测.在UCI数据集上的实验表明,HOMVOD算法在检测多视图离群点方面优于现有方法.

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来源
《计算机科学》 |2020年第9期|99-104|共6页
作者
钟颖宇; 陈松灿;
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作者单位

南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京 211106;

南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京 211106;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
多视图离群点检测; 多视图学习; 异常检测; 张量表示; 低秩表示;

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