[发明专利]一种基于公共隐空间的异构网络排序方法无效
| 申请号： | 200910238290.2 | 申请日： | 2009-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN101710338A | 公开（公告）日： | 2010-05-19 |
| 发明（设计）人： | 唐杰;王波;杨子 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N5/00 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 胡小永 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于公共隐空间的异构网络排序方法，包括：设定源域与目标域之间的公共隐空间，并将源域与目标域的训练样本通过转换函数映射到该公共隐空间内；设定通用目标函数；并通过公共隐空间对源域与目标域进行关联，并为源域和目标域上分别设定损失函数；优化损失函数并进行公共隐空间学习。本发明利用目标域与源域之间的公共隐空间，将两个域中的样本均通过一个转换函数被映射到该隐空间中，该公共隐空间也潜在地量化了两个域之间的相关性。本发明在保持已标号数据中偏好顺序不变的同时，能够最小化目标域中未标注数据的错误，并提出了一个能同时优化损失函数并进行隐空间学习的有效算法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 公共 空间 网络 排序 方法 | ||
【主权项】：
一种基于公共隐空间的异构网络排序方法，包括：步骤1、设定源域与目标域之间的公共隐空间，并将源域与目标域的训练样本通过转换函数映射到该公共隐空间内；步骤2、设定通用目标函数；并通过公共隐空间对源域与目标域进行关联，并为源域和目标域上分别设定损失函数；步骤3、优化损失函数并进行公共隐空间学习。
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