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公开(公告)号：CN117542057B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410029931.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模块化网络建模视角间关系的多视角聚类方法，该方法包括以下步骤：通过提取数据不同视角的特征，构建多视角数据库；构建基于模块化的编码器‑解码器神经网络提取并训练得到多视角数据的统一表达；将统一表达进行转换并构造辅助优化目标函数；基于上述目标函数对模块化的编码器‑解码器中的编码器进行再优化获得优化的多视角数据统一表达；对多视角数据统一表达进行聚类得到多视角聚类结果。本发明利用模块化的编码器‑解码器神经网络进行多视角数据的统一表达获取，可以灵活且有效地建模多视角数据之间的关系，通过辅助优化目标函数进行编码器的优化，将进一步提升多视角聚类的性能。
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公开(公告)号：CN117542057A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410029931.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模块化网络建模视角间关系的多视角聚类方法，该方法包括以下步骤：通过提取数据不同视角的特征，构建多视角数据库；构建基于模块化的编码器‑解码器神经网络提取并训练得到多视角数据的统一表达；将统一表达进行转换并构造辅助优化目标函数；基于上述目标函数对模块化的编码器‑解码器中的编码器进行再优化获得优化的多视角数据统一表达；对多视角数据统一表达进行聚类得到多视角聚类结果。本发明利用模块化的编码器‑解码器神经网络进行多视角数据的统一表达获取，可以灵活且有效地建模多视角数据之间的关系，通过辅助优化目标函数进行编码器的优化，将进一步提升多视角聚类的性能。
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