資料介紹
由于數據在不同視圖之間的分布比較復雜,傳統的單視圖離群點檢測方法不再適用于多視圖離群點的檢測,使得多視圖離群點檢測成為一個頗具挑戰性的硏究課題。多視圖離群點可分為3種類型:屬性離群點、類離群點和類-屬性離群點?,F有方法采用跨視圖成對約東來學習新的特征表示,并根據這些特征來定義離群點評分度量。這些方法沒有充分利用視圖間的交互信息,并且在面對3個或更多視圖時會導致計算的復雜度更高。為此,文中考慮將多視圖數據重塑成張量集形式,定義高階多視圖離群點,并且證明現有的三類多視圖離群點都滿足高階多視圖離群點的定乂,從而提岀一種新的多視圖離群點檢測算法——高階多視圖離群點檢測算法( High-order Multi- View Outlier Detection, HOMVOD)。該算法首先將多視圖數據重塑成張量集形式,然后學習其低秩表示,最后設計張量表示下的離群值函數來實現檢測。在UCⅠ數據集上的實驗表明, HOMVOD算法在檢測多視圖離群點方面優于現有方法。
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