[发明专利]一种多源异构大数据的缺失源补全方法

摘要

本发明公开了一种多源异构大数据的缺失源补全方法。本方法针对多源异构数据的缺失源问题，利用多源异构数据间的语义互补性和分布相似性，基于子空间学习方法，通过对完整的多源异构数据的语义互补性和分布相似性的挖掘，获得一个不同来源间的特征同构的语义共享子空间，从而在这个特征同构空间中，利用学习到的语义互补性和分布相似性，补全多源异构数据的缺失来源。本方法中，假设不同的来源都服从正态分布，那么缺失源的数据矩阵可以塑造为低秩(捕捉类间差异，代表期望)加稀疏(捕捉类内差异，代表方差)两个成分的和。由此，利用异源间的语义互补性和等同分布补全多源异构数据的缺失描述。

主权项

一种多源异构大数据的缺失源补全方法，其步骤包括：1)利用已有的无缺失异构描述，学习多个异构的线性变换，将多源异构数据线性投影到一个特征同构空间；在所述特征同构空间中，将来自不同来源的异构相关描述耦合到一起，以捕捉异源间的语义互补性和等同分布，消除异源间的异构性；2)在所述特征同构空间中，利用异源间的语义互补性和等同分布，补全多源异构数据的缺失描述。