文献

J-GLOBAL ID：202202232022786601   整理番号：22A0913511

平衡および階層的K平均に基づく教師なし大規模グラフ埋込み【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Large Graph Embedding Based on Balanced and Hierarchical K-Means

著者 (3件)： Nie Feiping (School of Computer Science and Center for Optical Imagery Analysis and Learning (OPTIMAL), Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, P. R. China) ,  Zhu Wei (School of Computer Science and Center for Optical Imagery Analysis and Learning (OPTIMAL), Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, P. R. China) ,  Li Xuelong (School of Computer Science and Center for Optical Imagery Analysis and Learning (OPTIMAL), Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, P. R. China)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 34  号： 4  ページ： 2008-2019  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  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： 多くの成功したスペクトルベースの教師なし次元縮小法があり,Laplacian Eigenmap(LE),局所性保存投影(LPP),スペクトル回帰(SR)などを含んでいる。LPPとSRは,対称相似行列が二重確率的で,正の半無限(PSD)とランクppで,ppが縮小次元であるならば等価であることを発見した。SRの解決は,いくつかの関連文献に基づくLPPを解決するよりも速く信じられるので,この発見は,LPP解決手順をスピードアップするために,そのような特定の類似性マトリックスを構築することを目指した。次に,教師なし大規模グラフ埋込み(ULGE)と呼ばれる教師なし線形法を提案した。ULGEはLPPと同様のアイデアから始まるが,アンカーベースの類似性マトリックスを構築する効率的なアプローチを採用し,次にその上でスペクトル解析を行う。さらに,従来のアンカー生成戦略が問題の種類を被るので,著者らは,バランスKK平均ベース階層KK平均(BHKH)と呼ばれる効率的で効果的なアンカー生成戦略を提案する。ULGEの計算複雑性は,O_(ndm)に減少でき,従来の方法と比較して,n_n,d_d,およびmmが,それぞれ,サンプル,次元,およびアンカの数である。いくつかの公的に利用可能なデータセットに関する広範な実験は,提案した方法の効率性と有効性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 効率 ,  対称性 ,  スペクトル解析 ,  スペクトル ,  計算量 ,  線形性 ,  *平均値 ,  局所性 ,  次元 ,  類似性 ,  有効性 ,  次元縮小
準シソーラス用語： *グラフ埋込み , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 平衡 ,  平均 ,  教師 ,  大規模 ,  グラフ埋込み