Distance-Preserving Embedding Adaptive Bipartite Graph Multi-View Learning with Application to Multi-Label Classification

嵌入 二部图 图嵌入 计算机科学 图形 聚类分析 特征(语言学) 人工智能 一致性(知识库) 模式识别(心理学) 理论计算机科学 数学 机器学习 数据挖掘 语言学 哲学
作者
Xun Lu,Songhe Feng,Gengyu Lyu,Yi Jin,Congyan Lang
出处
期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery From Data [Association for Computing Machinery]
卷期号:17 (2): 1-21
标识
DOI:10.1145/3537900
摘要

Graph-based multi-view learning has attracted much attention due to the efficacy of fusing the information from different views. However, most of them exhibit high computational complexity. We propose an anchor-based bipartite graph embedding approach to accelerate the learning process. Specifically, different from existing anchor-based methods where anchors are obtained from key samples by clustering or weighted averaging strategies, in this article, the anchors are learned in a principled fashion which aims at constructing a distance-preserving embedding for each view from samples to their representations, whose elements are the weights of the edges linking corresponding samples and anchors. In addition, the consistency among different views can be explored by imposing a low-rank constraint on the concatenated embedding representations. We further design a concise yet effective feature collinearity guided feature selection scheme to learn tight multi-label classifiers. The objective function is optimized in an alternating optimization fashion. Both theoretical analysis and experimental results on different multi-label image datasets verify the effectiveness and efficiency of the proposed method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
王路飞完成签到,获得积分10
1秒前
4秒前
mmm发布了新的文献求助10
5秒前
boltos发布了新的文献求助10
7秒前
ASA完成签到,获得积分10
7秒前
abin发布了新的文献求助10
8秒前
Newky完成签到,获得积分10
8秒前
卿君完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
Jasper应助乔佳怡采纳,获得10
14秒前
Akim应助hwezhu采纳,获得10
14秒前
15秒前
alpv完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
南冥发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
20秒前
迷路的绿藻头完成签到 ,获得积分10
20秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
21秒前
哈哈完成签到,获得积分10
21秒前
A阿澍发布了新的文献求助10
22秒前
abin完成签到,获得积分10
22秒前
24秒前
24秒前
24秒前
hwezhu发布了新的文献求助10
25秒前
27秒前
jyy应助科研通管家采纳,获得10
29秒前
czh应助科研通管家采纳,获得20
29秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
30秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
30秒前
无花果应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
skbkbe发布了新的文献求助10
30秒前
30秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989263
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531418
关于积分的说明 11253814
捐赠科研通 3270066
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804884
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136