实验室论文被 KNOSYS 期刊录用

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05 3月 实验室论文被 KNOSYS 期刊录用

期刊资讯


Knowledge-Based Systems (KNOSYS) 是中科院SCI一区期刊,也是人工智能领域的国际学术期刊,报道范围覆盖机器学习,数据挖掘,智能系统,计算机视觉等领域理论及应用技术,2019年该期刊影响因子5.101,h-index为94。

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InPlusLab 李煜政同学的论文“Multi-view semi-supervised learning for classification on dynamic networks” 被本期刊接收。

论文介绍


本文关注动态网络上如何设计半监督分类模型,对网络节点进行直推式学习。本文将动态网络建模成一系列的网络快照,设计了基于多视角谱聚类的学习目标,融合多个视角极少量的监督信息,并且利用Total Variation约束各个视角的权重趋于平滑且稀疏。为了使分类的重点更明确,模型中还设立了Target View项,以针对性地调整最重要的视角的权重。利用ADMM的求解框架,本文将模型分解成两个子问题交替求解更新,获得一份容易代码实现的算法。在实验中,本文在模拟数据集、真实动态网络数据集、真实时序数据集上进行实验对比,证明了方法的有效性。