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苏玉婷;徐俊宇;洪道正;范富贵;张静;景、培光

基于潜在相关估计的深度低秩矩阵分解用于微视频多标签分类。 （英语） Zbl 1528.62034号

信息科学。 575, 587-598 (2021).
摘要：目前，微视频正在成为各种社交平台上日益流行的用户生成内容（UGC）形式。已经进行了几项研究，以探索微视频的语义和个人在各种任务中的行为，例如场地分类、人气预测和个性化推荐。然而，很少有研究致力于解决微视频多标签分类问题。更重要的是，学习微视频的内在和健壮的特征表示仍然是一个复杂而富有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种用于微视频多标签分类的具有潜在相关估计的深度矩阵分解（DMFLCE）。在DMFLCE中，我们开发了一个受低秩约束的深度矩阵分解组件，以同时学习微视频的低秩表示和潜在属性的内在特征。为了明确显示学习到的潜在属性和标签之间的依赖关系以提高分类性能，我们构造了两个逆协方差估计组件来自动编码与潜在属性和标记相关的模式。在一个公开的大规模微视频数据集上进行的实验表明，与最新的方法相比，我们提出的方法是有效的。

引用于1文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
15A23型 矩阵的因式分解
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

深层矩阵分解;微视频;多标签学习;标签相关性;低阶约束

软件：

伦敦银行支持向量机;百万千瓦时
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛Y.Su｝等人，《信息科学》。575587-598（2021年；Zbl 1528.62034）
全文： 内政部

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