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J-GLOBAL ID：201802245561220633   整理番号：18A0194853

文書クラスタリングのための適応近傍による概念因子分解【Powered by NICT】

Concept Factorization With Adaptive Neighbors for Document Clustering

著者 (3件)： Pei Xiaobing (School of Software, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Chen Chuanbo (School of Software, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Gong Weihua (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 29  号： 2  ページ： 343-352  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,適応近傍とCFは(CFANs)と呼ばれる新しい概念因子分解(CF)法を提案した。CFANのアイデアは,CF分解へのAN正則化制約を統合することである。CFANの目的は,データの幾何学的近傍構造を維持する表現空間を抽出することである。既存のグラフ正則化CFと同様に,CFANは隣接グラフ重み行列を構築した。重要な違いは,CFANは次元縮小を行い,隣接グラフ重みマトリックスを同時にことである。効率的なアルゴリズムも提案した問題を解決するために導出した。20ニュースグループ,Reuters-21578とT DT2文書データセット上での文書クラスタリングの問題に提案手法を適用した。著者らの実験は,この方法の有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  アルゴリズム ,  *正則化
準シソーラス用語： *因子分解 ,  *近傍 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 文書 ,  クラスタリング ,  適応 ,  近傍 ,  概念 ,  因子分解