Apr, 2022

基于相似度度量的犹豫模糊图的能量和拉普拉斯能在决策问题中的应用

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TL;DR本文提出一种新的犹豫模糊相似度测量方法，然后使用它来开发犹豫模糊相似度测量矩阵，进而使用工作程序对犹豫模糊图进行分类。我们通过应用犹豫模糊偏好关系（HFPRs）和一个不同的 HFPRs 之间的常规相似度程度来估算专家合适的声誉分值，并提供实时的数值例子来展示和验证我们的工作程序。
hesitancy fuzzy similarity measurematrixclassificationworking procedureexpert reputation scores
发现论文，激发创造
  • 使用多任务图滤波模型在图上进行在线分布式学习

    本研究考虑了从流数据中自适应和分布式地估算图滤波器的问题，将其建模为图上的共识估算问题，并引入一种预处理的图扩散 LMS 算法以提高算法的收敛速度，并提出了一种更为通用的解决方案，采用无监督的聚类方法来进行全局估计问题的分解。

    Dec, 2019

  • 统计排名与组合霍奇理论

    使用图 Helmholtzian 和组合 Hodge 理论，基于边缘流的成对排名可以解析为两个正交成分，其中一个表示 L2 最优全局排名，而另一个表示无旋转流，同时还可以通过线性最小二乘回归计算离散的 Hodge 分解。

    Nov, 2008

  • 图顶点之间的相似度度量

    该研究介绍了一种相似度概念和其在有向图中的运用，并指出其可用于自动提取单语言词典中的同义词。

    Jul, 2004

  • 使用分层图侧面信息的矩阵补全

    研究了利用社交或项目相似性图作为辅助信息的矩阵完成问题，开发了一种通用、无参数、计算效率高的算法，该算法从分层图聚类开始，然后迭代地在图聚类和矩阵评级上进行估计。在考虑社交图和低秩评级矩阵模型下，我们证明了我们的算法达到了最大似然估计推导的观察矩阵条目数量的信息熵界限（即最优的样本复杂度）。利用社交图的分层结构相对于仅仅识别不同群体而不诉诸它们之间的关系结构可以获得显著的样本复杂度增益。我们在合成和实际数据集上进行了广泛的实验，以验证我们的理论结果，并证明相对于利用图侧信息的其他矩阵完成算法，我们的算法具有显著的性能改进。

    Jan, 2022

  • 超图矩阵完成问题：锐阈值和高效算法

    这篇论文研究了基于子采样矩阵条目以及观察到的社交图和超图完成评分矩阵的问题，并展示了一个明确完成评分矩阵任务的样本概率的 “明确阈值”，即样本概率高于阈值时可以完成任务，否则不可能，从而显示出相变现象。

    Jan, 2024

  • 直接优化排序度量

    介绍了一种新的优化丢失功能的方法以提高 Web 页面排名和协同过滤的性能，并使用结构化估计在希尔伯特空间中进行直接优化，所提出的算法被证明是快速且表现良好。

    Apr, 2007

  • 使用随机信号的图滤波加速光谱聚类

    本文提出了一种基于图信号处理的快速谱聚类算法，通过使用图滤波器对随机信号进行谱聚类距离矩阵的估计，利用这些随机向量的随机性来估计聚类数目 k，相较于传统谱聚类方法，我们的方法在大规模数据集上表现相当且速度至少快二倍。

    Sep, 2015

  • 异质人群精度矩阵的联合估计

    本研究提出一种用于估计异构总体逆协方差矩阵的通用框架，该框架使用 Laplacian shrinkage penalty 来鼓励异构但相关子总体的估计值之间的相似性，同时允许矩阵之间的差异。通过使用经验协方差矩阵的阈值截断来识别所估计的精密矩阵的联合块对角线结构，提出了一种有效的交替方向乘法器（ADMM）算法以及其在高维中的快速计算扩展。研究表明，该方法具有应用价值。

    Jan, 2016

  • 压缩谱聚类

    本文提出了一种基于图信号处理的方法，采用图滤波和随机采样技术加速生成 Laplacian 矩阵特征向量和 k-means 聚类算法步骤，该方法在控制误差的同时计算时间效率可达到数个数量级的提升，并在人工合成数据和真实网络数据集上进行测试。

    Feb, 2016

  • 协同过滤的频率感知图信号处理

    我们提出了一种频率感知的图信号处理方法（FaGSP），用于协同过滤，它通过设计级联滤波模块和并行滤波模块，结合线性模型，更准确地建模用户偏好，并在预测准确性和训练效率方面展示了优越性。

    Feb, 2024