МЕТОД ПОИСКА ЭФФЕКТИВНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТОВ СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ИЗ МНОЖЕСТВА ИСТОЧНИКОВ
Дата публикации
22.03.2021
Издательство
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пензенский государственный технологический университет»
Наименование издания
XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс, № 1(53) 22.03.2021
DOI
10.46548/21vek-2021-1053-0003
Автор(ы)
Блинов Сергей Евгеньевич - Акционерное общество «НПП «Рубин»
Мартышкин Алексей Иванович - Пензенский государственный технологический университет
Маркин Евгений Игоревич - Пензенский государственный технологический университет
Аннотация(ии)
В статье предложен метод поиска латентного пространства для представления данных, полученных из множества источников, с использованием частичного обучения. Из известных подходов для решения аналогичных задач ни один не обладает необходимыми возможностями, что порождает задачу разработки нового метода, удовлетворяющего приведенным требованиям. Цель статьи - создание метода поиска эффективного представления объектов на основе данных из множества источников, имеющего низкую размерность и описывающего элементы пространства обучения наиболее полным способом. Предлагаемый метод предоставляет возможность указывать ограничения на множество объектов, влияющих на расположение элементов в получаемом пространстве, что позволит вносить поправки в работу методов классификации, согласно предоставленным сведениям. Представлено описание метода поиска латентного пространства на основе данных из множества источников. Поиск производится при помощи модифицированного алгоритма спектральной кластеризации. Описанный алгоритм применим в качестве подготовительного преобразования данных высокой размерности, полученных из множества источников. Модификация метода, способная работать с многослойными данными, является эффективным способом объединения источников информации для совместной работы. Использование дополнительных сведений для наложения ограничений на пары объектов, состоящих в выборке, позволяет значительно повысить качество получаемых предсказаний. Совместное использование метода поиска латентного пространства на основе многослойных данных с техникой применения ограничений дает ощутимый выигрыш по сравнению с существующими подходами решения задачи классификации. В заключение приведены основные выводы по работе.
Полный текст статьи
| 21-25_Блинов__Мартышкин__Маркин.pdf |
|---|