[发明专利]基于NMF和低秩张量的不完整多模态媒体数据聚类方法在审
| 申请号： | 202111650276.0 | 申请日： | 2021-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN114461961A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 刘振娇;陈志奎;赵亮;杨韬;李岳 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/958 | 分类号： | G06F16/958;G06F30/27;G06K9/62;G06F111/04 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 苗青;王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于NMF和低秩张量的不完整多模态媒体数据聚类方法，属于媒体信息处理技术与数据挖掘技术领域。包括以下步骤：(1)应用于网络社交媒体平台的不完整多模态媒体数据预填充和分解；(2)基于不完整多模态社交媒体平台数据的低秩张量模型融合；(3)融入测量机制，学习多模态社交媒体平台数据的共识表示；(4)计算和优化联合目标函数，迭代更新直至满足收敛条件，完成聚类学习。该模型可以有效融合模态中的可见实例和视图之间的信息，以填补缺失的信息。也可以通过多个模态的高阶相关性来捕获缺失信息，这有助于获得良好的多模态聚类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 nmf 张量 完整 多模态 媒体 数据 方法 | ||
【主权项】：
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