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上传时间: 2021-03-10
详细说明：在过去的几十年中，多视图学习在网页分析，生物信息学，图像处理等众多现实世界中引起了广泛的兴趣。 与遵循协同训练思想的最新作品不同，在本文中，我们提出了一种通过概率潜在语义分析进行多视图学习的新生成模型，称为MVPLSA。 在此模型中，我们共同从不同的角度对要素和文档的共现进行建模。 具体而言，在模型中，潜在主题有两个潜在变量y，文档集群有两个潜在变量，文档有三个可见变量d，要素有f，视图标签有v。 独立于v的条件概率p（z∣d）被用作在多个视图之间共享知识的桥梁。 同样，我们有p（y∣z，v）和p（f∣y，v），它们依赖于v，以捕获每个视图内部的特定结构。 在四个真实世界的数据集上进行了实验，以证明我们模型的有效性和优越性。
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