基于查询—文档异构信息网络的半监督学习

发布时间：2017-07-03 16:04

  本文关键词：基于查询—文档异构信息网络的半监督学习

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【摘要】：基于图的半监督学习近年来得到了广泛的研究,然而,现有的半监督学习算法大都只能应用于同构网络。根据查询及文档自身的内容特征和点击关系构建查询—文档异构信息网络,并引入样本的判别信息强化网络结构。提出了查询—文档异构信息网络上半监督聚类的正则化框架和迭代算法,在正则化框架中,基于流形假设构造了异构信息网络上的代价函数,并得到该函数的封闭解,以此预测未标记查询和文档的类别标记。在大规模商业搜索引擎查询日志上的实验表明本方法优于传统的半监督学习方法。
【作者单位】： 湖南大学信息科学与工程学院;湖南大学嵌入式系统与网络实验室;
【关键词】： 异构信息网络 半监督学习 信息检索 点击日志
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61173036)~~
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言现实世界中存在着许多包含大规模数据的信息网络,例如基于链接信息的互联网网页,基于学术论文的引文网络等。从大型信息网络中抽取知识已经吸引了大量研究[1,2]。在一些应用场景中,可以获得少量的标记数据,学习器对标记数据进行学习,借此对数据进行分类有助于研究者发现

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本文编号：514264