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一种面向多视角多标签数据的隐语义学习方法

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本发明提供了一种面向多视角多标签数据的隐语义学习方法，包括：读取多视角多标签数据作为预处理器的输入，然后进行数据预处理，并将预处理结果输入到训练器中，学习得到隐语义子空间和训练后的模型。预测未标注多视角数据的标签时，将未标注的多视角数据进行预处理，然后输入到训练好的模型中预测得到多标签类别。本发明中提出了一种融合多个视角信息的学习和多标签分类方法，将输入特征和输出多标签映射到共同的潜在语义子空间中。该方法能够处理高维稀疏数据所带来的维数灾难问题，同时融合多视角信息对多标签数据进行分类。

著录项

公开/公告号CN110263151A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-09-20

原文格式PDF
申请/专利权人广东工业大学;
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申请/专利号CN201910373011.7
发明设计人温雯;韦滨;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰;
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申请日2019-05-06
分类号G06F16/35(20190101);G06F16/33(20190101);G06F17/27(20060101);
代理机构44102 广州粤高专利商标代理有限公司;
代理人张金福
地址 510006 广东省广州市越秀区东风东路729号
入库时间 2024-02-19 14:21:28

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-10-22

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/35 申请日:20190506

实质审查的生效
2019-09-20

公开

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