多视图聚类研究进展与展望

多视图聚类旨在利用不同视图间互为差异、互相补充的信息对数据对象进行聚类。近年来,多视图聚类作为一项重要的无监督机器学习方法和数据挖掘技术,在众多领域得到了广泛关注。文章对现有的多视图聚类模型与算法进行了梳理,将其归纳为六个方面,并对其进行了详细论述。进一步,对复杂环境下多视图聚类任务面临的挑战进行了展望,以期推动该领域的不断创新与发展。     

基于自表示和投影映射的不完整多视图聚类

针对不完整多视图聚类存在的缺陷,提出一种融合自表示和投影映射的统一框架.首先,利用自表示和样本存在指示矩阵学习一致相似图,它反映了样本间的公共相似关系;其次,利用投影映射将样本矩阵投影到超球面上,得到公共低维表示;最后,将两者通过谱表示嵌入在一起,解决了因多视图数据缺失引起的不完整多视图聚类问题.该算法在真实数据集上的实验结果优于其他算法,证明了算法的有效性.     

非凸张量多视图子空间聚类

为了探索非凸方法在多视图聚类方面的应用, 本文基于非凸替换函数和子空间学习, 提出非凸张量多视图子空间聚类算法. 该算法不仅对多视图数据进行自表示学习来达到学习低维子空间的目的. 而且采用带有旋转的张量结构对张量的高阶关联进行挖掘. 同时, 使用非凸函数替换以及广义奇异值算子进行张量最小化问题的求解, 从而实现对张量秩的近似. 最后基于联合优化所得关联/仿射矩阵实现聚类操作. 在不同类型的多视图数据集上的大量实验验证了该方法的聚类效果.     

基于类间损失和多视图融合的深度嵌入聚类

针对深度嵌入聚类方法仅考虑类内关系及多视图聚类存在特征表示不足等问题,提出一种基于类间损失和多视图特征融合的深度嵌入聚类方法,该方法在深度嵌入聚类的损失函数中引进一个新的正则项提高类判别性.先通过自动编码器提取多视图数据的特征表示,对不同视图的特征表示进行融合得到公共表示,基于此得到数据的软分配分布和辅助目标分布;再对公共表示和聚类分配进行联合优化得到最终的聚类结果.在多视图数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高聚类性能.     

结合信息增益率和K-means聚类的协同训练算法

【目的】针对标准协同训练中视图分割不充分冗余导致两个分类器误差累积加大，且两个分类器对同一个未标记样本分类不一致的问题，提出了结合信息增益率和K-means聚类的协同训练算法。【方法】该算法先根据有标记样本计算出数据中每一个特征的信息增益率，将信息增益率高的特征平均划分到两个视图，再在每次分类过程中应用K-means聚类确定标记不一致样本点的最终类别。【结果】通过在9个UCI数据集上的3组实验表明，与对比算法相比，所提算法中两视图分类器的平均正确率差值降低了2.9%，有效均衡了分类器性能，同时在分类准确率和算法稳定性上也有较大提升。【结论】利用信息增益率将关键特征均衡划分到两个视图，有效解决了视图分割不充分冗余问题；K-means聚类重新分类标记不一致的样本，降低了样本被误分类的概率。     

基于VC的单文档窗口分割

零文介绍了一种VC的单文档中对窗口视图任意分割方法。采取对单文档中框架类的视图分割,方法便捷可靠。最后用一个实例详细的说明编写程序的过程。     

单文档窗口分割视图和普通视图的切换

本文介绍了利用VISUAL C 6.0编制含有分割视图和普通视图的基于单文档的多视图界面,以及视图之间的视图切换的方法。实现了在一个单文档框架中包含分割视图和普通视图,视图切换方便简单,满足了在一个程序中同时用分割视图和普通视图来显示数据,并用一个实例来详细说明编制的过程。     

基于子空间融合的多视图聚类算法

提出一种新颖的多视图子空间聚类算法,不再对包含各种噪声以及冗余信息的原始数据进行特征融合,而是通过对不同视图的低维子空间表示进行融合,得到一个公共的低维子空间表示.将这个子空间表示作为相似度矩阵进行谱聚类,以得到更优的聚类效果.在3个广泛使用的多视图基准数据集上进行了实验,实验结果证明了所提出算法的有效性.     

数据库连接类视图的物化和增量保持技术

目前，对数据视图的物化和增量保持技术已有很多讨论，但基本上局限于ISA关系由单个类导出现图的范围内，而对于由两个或多个类通过连接操作导出的视图这一范围尚无涉及，本文提出了基于这一范畴的视图物化和增量保持的一种数据模式和基于该模式的增量保持技术。     

数据仓库中视图选择算法的分析与比较

数据仓库中的视图选择关系到数据仓库的效率和维护代价，是数据仓库中研究的重要问题。本就已有的视图选择算法加以分析、比较，以此描述视图选择算法的研究现状和发展方向。     

在工具视图环境下的动态性能跟踪与效率分析方法

对比分析了描述类视图、描述例程视图和描述跟踪视图的性能跟踪特征、人机交互特征、统计数据精度和统计数据打印，并根据实验数据，确定了消除软件性能瓶颈的两个重点．提出了一种基于PowerScript与系统函数的软件动态性能跟踪方法，该方法能在动态例程和动态跟踪活动的混合运行模式下进行性能跟踪和效率分析，减少了跟踪条目和记录活动数量，有效提高了系统被跟踪时的运行速度，跟踪实例证明了方法的可用性．     

监控软件图形生成系统的开发

从功能上分析了专用监控软件图形生成系统的内容,并从程序框架、类的组织、消息传递等方面介绍了在Windows环境下,开发图形生成系统的过程.程序采用Visual C+ +的文档/视图结构,取得很好的效果.     

数据仓库中实体化视图的一种维护算法

实现实体化视图是提高系统响应时间的一个关键技术和有效的解决方案,在具体的实现过程中面临着实体化视图的维护问题. 由于源数据的不稳定性,其数据的变化必须及时传播到实体化视图中,以保持实体化视图与源数据的变化一致性,否则会降低实体化视图中数据的新鲜度,并影响联机分析处理(OLAP)查询结果的真实性和有效性. 针对视图的维护问题,提出了实体化视图的一种维护算法,它将使视图重计算代价最小化.     

从培养学生正确就业观看高职思想政治理论课教学

当下,培养高技能人才和高素质劳动者是职业教育着力发展的方向。思想政治理论课作为培养高素质技能型人才不可或缺的课程,应该通过更新教学理念,整合教学内容,改革教学方式等来培养学生树立正确的就业观以促进高职生顺利就业,凸显思想政治理论课教学为高职教育服务的教学宗旨。     

A Method of Eliminating Information Disclosure in View Publishing

0 IntroductionWiththe number of view publishing increasing,thesecurity problem becomes more serious . How todecide viewsecurityandeli minateinformation disclosure be-come core problems .Inthis paper ,the definition of prior knowledgeis giv-en,viewsecuritytheorem,deciding viewsecurity algorithmand eli minating information disclosure algorithm are pro-posed.Some methods for solution of view security problemare proposed. We briefly reviewsome of themhere.A.Halevy presented query answering metho…     

数据仓库中实视图的选取

基于AND-OR ViewGraph,应用视图选择的代价模型,提出了利用遗传算法实现实视图选择的方法和策略,实验结果证明这种算法结果更优效率更高.     

近现代科学观的演进及其启示

16世纪末经启蒙运动而产生的近代科学以机械论和还原论为特征 ,其实质是外在联系观在科学上的表现。 2 0世纪以相对论和量子力学为开端的现代科学 ,历经混沌运动和生物学革命 ,更加强调事物的内在联系。基于科学史的考察为近现代科学观的演进提供了佐证。科学观的演进丰富了科学内涵 ,也推动了科学不断向前发展     

基于类别不平衡的企业信用风险违约测度探索 ——以制造业上市公司为例

针对所获取的类别不平衡的深沪A股制造业上市公司财务数据,为了预测制造业上市公司信用违约情况,提出基于欠采样改进的Lasso-Logistic模型;首先通过计算WOE和IV值,剔除风险识别能力和稳定性较差的变量,接着从"数据"层面对现有的Lasso-Logistic模型进行批量欠采样处理,最后结合"算法"层面对Lasso...     

毛泽东的阶级斗争史观新探

毛泽东自接受马克思主义时就形成的阶级斗争史观，其科学性和价值是不能简单否定的，但其适用性只能严格地局限于革命时期。随着社会主义建设实践的发展，这样理解的片面性就暴露出来了，它遮蔽了马克思主义中揭示现代社会经济和社会运动规律的更为重要的内容，使我国社会主义建设实践失去了应有的科学理论指导。     

基于XML文档DTD的展开递归节点算法

XML安全视图是实现访问控制的关键技术.本文研究了递归DTD,提出了一种避免XML递归安全视图产生的算法,并对算法进行了分析,解决了当DTD中存在环路时所带来的递归安全视图的问题,提高了查询重写的效率.