基于非负矩阵分解的社区检测算法

为了了解复杂网络的特性,研究了复杂网络中的社区交叠现象,将非负矩阵分解算法用于社区检测问题。而传统的用于社区检测SNMF模型是通过离散化参数的取值范围,然后遍历得到参数的最优值,对参数的优化方法不能准确而快速搜索到最优解。利用遗传算法对参数进行优化,能够准确地找到参数的最优解,从而得到最优的社区划分。并且能够检测出交叠节点和异常节点,该算法也适应于大规模的数据。     

基于图正则化与非负组稀疏的自动图像标注

设计一个稳健的自动图像标注系统的重要环节是提取能够有效描述图像语义的视觉特征。由于颜色、纹理和形状等异构视觉特征在表示特定图像语义时所起作用的重要程度不同且同一类特征之间具有一定的相关性,该文提出了一种图正则化约束下的非负组稀疏(Graph Regularized Non-negative Group Sparsity, GRNGS)模型来实现图像标注,并通过一种非负矩阵分解方法来计算其模型参数。该模型结合了图正则化与l2,1-范数约束,使得标注过程中所选的组群特征能体现一定的视觉相似性和语义相关性。在Corel5K和ESP Game等图像数据集上的实验结果表明：相较于一些最新的图像标注模型,GRNGS模型的鲁棒性更强,标注结果更精确。     

不完全非负矩阵分解的加速算法

非负矩阵分解(NMF)已成为数据分析与处理的一种日益流行的方法.当数据矩阵不完全时,可用加权非负矩阵分解(WNMF)来分解矩阵.但是在WNMF算法中,对于给定的搜索方向,步长的选取一般来说不是最优的.本文研究了不完全非负矩阵分解(INMF)问题,提出了加速算法(AINMF).首先,将INMF问题转化为交替地求解两个非负...     

基于图流在线非负矩阵分解的社团检测

针对现有的在线社团检测方法大多仅从增量相关的节点和边出发,难以有效挖掘社团结构的动态变化特性问题,提出了一种基于图流在线非负矩阵分解的社团检测方法.首先将网络中持续到达的图数据按照流式数据进行存储和预处理,然后借鉴梯度下降思想,采用在线非负矩阵分解架构,根据不同时刻达到的图流序列,实时迭代更新社团归属矩阵,并通过有效的学习率和缓存策略设置,保证了图流处理的收敛性和合理性.实验结果表明,相比于已有在线社团检测方法,该方法具备更高的社团检测精度.     

非负矩阵分解算法综述

本文介绍了非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的基本原理和性质,将现有NMF算法分为了基于基本NMF模型的算法和基于改进NMF模型的算法两大类,在此基础上较为系统地分析、总结和比较了它们的构造原则、应用特点以及存在的问题,最后预测和分析了未来NMF算法研究的可能方向.     

非负矩阵集分解

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)是一种新近被提出的方法,它以非线性的方式实现对非负多元数据的纯加性、局部化、线性和低维描述。NMF可使数据中的潜在结构、特征或模式变得清晰,因此它作为一种有效的特征提取手段已被成功应用在许多领域的研究中。但是,NMF 的处理对象本质上是向量,用NMF处理数据矩阵集时要先将被处理矩阵集中的矩阵逐一矢量化,这常使对应的学习问题成为典型的小样本问题,从而使NMF结果的描述力不强、推广性差。为克服这两个问题,并保留NMF的好的特性,该文提出了非负矩阵集分解(Nonnegative Matrix-Set Factorization,NMSF),不同于NMF处理数据矩阵的矢量化结果,NMSF直接处理数据矩阵本身。理论分析显示：处理数据矩阵集时,NMSF会比NMF描述力强、推广性好。为了说明NMSF如何实现,也为了能对NMSF的性能做实验验证,构造了NMSF实现方式之一的基于双线性型的NMSF(Bilinear Form-Based NMSF,BFBNMSF)算法。BFBNMSF和NMF的比较实验结果支持了理论分析的结论。需要指出,更佳的描述力和更好的推广性意味着NMSF比NMF更善于抓住数据矩阵的本质特征。     

基于非负矩阵分解的图像脆弱水印算法

提出一种基于非负矩阵分解NMF(Non-negative Matrix Factorization)的脆弱数字水印算法。算法利用用户密钥构造NMF基矩阵,并在图像NMF分解过程中保持不变,二值水印图像嵌入NMF分解系数矩阵。实验结果本算法具有较强的鲁棒性,同时用户密钥保证的算法的脆弱性。     

基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束非负矩阵分解算法

为了减少原始特征对非负矩阵分解(NMF)算法的共适应性干扰,并提高NMF的子空间学习能力与聚类性能,该文提出一种基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束半监督非负矩阵分解算法。首先该算法通过Sinkhorn距离对原始输入矩阵进行特征缩放,提高空间内同类数据特征之间的关联性,然后结合样本标签信息的双图流形结构与范数稀疏约束作为双正则项,使分解后的基矩阵具有稀疏特性和较强的空间表达能力,最后,通过KKT条件对所提算法目标函数的进行优化推导,得到有效的乘法更新规则。通过在多个图像数据集以及平移噪声数据上的聚类实验结果对比分析,该文所提算法具有较强的子空间学习能力,且对平移噪声有更强的鲁棒性。     

基于语义路径的异质网络社区发现方法

社区发现是社会网络研究的热点问题,综合利用社会网络中不同对象间的异质信息,可以更加有效地挖掘网络中的社区结构。针对传统的社区发现方法无法有效地利用异质信息的问题,本文提出了一种基于语义路径的异质网络社区发现方法,该方法首先定义网络中的语义路径,通过语义路径来衡量不同类型对象间的异质信息相似度,然后以此构造可靠性矩阵,作为半监督非负矩阵分解的正则化约束项,进而实现异质网络的社区划分。在真实数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够更准确地发现异质网络中的社区结构。     

松弛耦合非负矩阵分解的低分辨率人脸识别算法

针对实际监控场景中经常遇到的人脸图像分辨率较低的问题,本文提出了一种利用耦合非负矩阵分解并保持系数松弛的低分辨率人脸识别算法（Relaxed Coupled Nonnegative Matrix Factorization,后文简称RCNMF）。首先,对高低分辨率人脸图像进行非负矩阵矩阵分解（nonnegative matrix factorization,后文简称NMF）,在分解的同时保持组合系数近似一致,从而得到高低分辨率图像的基矩阵。然后,通过低分辨率图像的基矩阵提取训练和测试样本的特征。最后进行识别。实验结果验证了与其他几种基于耦合映射的低分辨率人脸识别方法相比,RCNMF算法的识别性能更好。同时通过实验验证了RCNMF算法的收敛性。      

改进投影梯度非负矩阵分解的单训练样本特征提取研究

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。非负矩阵分解(NMF)能够反映样本的局部的内在的联系,可用于单样本特征提取,但时间复杂度较高。投影梯度(Projected Gradient,PG)优化方法大幅降低了NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,但是单训练样本存在对本类信息量描述不足的缺点。为此,该文提出了一种基于改进的投影梯度非负矩阵分解 (Improved Projected Gradient Non-negative Matrix Factorization,IPGNMF) 的单训练样本特征提取方法。在进行PGNMF算子之前,先将训练样本作Gabor分解,分解后的Gabor子图像在各个方向上可以更加丰富的描述样本特征,最后将各个Gabor子图像的PGNMF特征进行融合,作为最终的识别特征。在对人脸库ORL,YEL与FERET的识别实验中,与经典的特征提取方法比较,证明了可以有效地解决单训练样本人脸识别的问题。     

基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法

为了在多视角聚类过程中同时考虑特征权重和数据高维性问题,提出一种基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法(Multiview Clustering Algorithm based on Feature Weighting and Non-negative Matrix Factorization,FWNMF-MC).FWNMF-MC算法根据每个视角中每个特征在聚类过程中的重要性,自动赋予不同的权值.通过将每个视角空间中的特征矩阵分解为基矩阵与系数矩阵的乘积,将多视角数据从高维空间映射到低维空间.为了有效利用每个视角信息挖掘聚簇结构,最大化每个视角在低维空间的一致性.最后实验结果表明FWNMF-MC算法的聚类效果明显优于已有的4种有代表性的多视角聚类算法.     

基于非负矩阵分解的2kb/s波形内插语音编码算法

在波形内插(Waveform Interpolation,WI)语音编码器中,如何低延时、高精度并且低复杂度的分解和量化特征波形(Characteristic Waveform,CW)一直是该编码模型的研究热点和难点.本文提出用非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)方法来分解语音特征波形.该分解方法仅需要当前帧的语音信号,不会给编码器带来额外的延时;为了提高分解精度,本文在CW分解之前先对CW按照其子帧的最大基音周期进行分类,然后按不同类别进行分解.另外,本文结合耳蜗模型提出了NMF的基矢量分带初始化算法,将CW的分解精度提高到与二阶奇异值分解相当的水平;为了降低WI编码器的计算复杂度,本文去除了传统WI编码器中的特征波形对齐模块,同时将NMF的分解阶数设定为16以折中CW分解的计算复杂度和分解精度.最后,本文基于矩阵量化技术,对非负矩阵分解后的编码矩阵采用分裂式矩阵量化方案来量化.主观A/B测试表明,本文提出的2kb/s NMF-WI编码器的合成语音质量接近于2.4kb/s SVD-WI编码器.MOS分测试表明,本文提出的2kb/s NMF-WI编码器的合成语音质量稍差于2.4kb/s MELP编码器.     

基于投影梯度的NMF相关反馈医学图像检索算法

相关反馈技术是近年来在图像检索中较为重要的研究方法,由于有人的参与,它能在一定程度上弥补图像的底层特征难以表达图像语义内容的不足.由于NMF在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表的空间中的分布,因而对整个图像库进行检索时可以查找到更多的相关图像.提出了一种基于投影梯度的非负矩阵分解(NMF)相关反馈方法,与常用的基...     

基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐

现有的推荐算法很难对没有任何记录的冷启动用户或者历史记录稀疏的用户给出准确的推荐,即用户的冷启动问题.本文提出一种基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐方法,由不信任关系约束信任关系的传播,得到准确且覆盖全面的用户信任关系矩阵,并通过对用户信任关系矩阵和用户商品矩阵的概率分解联合用户信任关系和用户商品矩阵信息,为用户给出推荐.实验表明该方法对冷启动用户和历史记录稀疏的用户的推荐效果有较大幅度的提升,有效地解决了用户的冷启动问题.     

基于协同矩阵分解的评分与信任联合预测

信息评分预测和信任预测是社交评价网络中的两大基本问题.为应对在提高两类基本问题预测准确性过程中遇到的评分数据与信任关系数据稀疏问题,本文提出了一种基于协同矩阵分解的信息评分与信任预测联合模型.该模型在将评分矩阵与信任关系矩阵进行协同分解时,既能保证被分解的两个矩阵分解过程共享用户潜在变量,又能兼顾两个矩阵分解过程中能够各自获得反映本领域知识相关性的表达.使用分解得到的多个相关低维潜在变量矩阵乘积即可做出评分与信任两个问题的预测.两个真实网络数据集上的实验验证了提出模型有效性和先进性.     

基于加权非负矩阵分解的链接预测算法

本文针对在线微博,首先,基于带权动态链接预测特征集合,以用户社会关系因子约束目标函数,从用户概要和用户发布内容两个维度利用非负矩阵分解方法预测社会网络中链接的存在性和方向性.然后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并通过实验进一步证明了特征权重和时间信息在链接预测问题中的重要性.     

基于非负矩阵分解的语音增强方法综述

语音增强在语音信号处理领域举足轻重,其目的在于减少背景噪声对语音信号的影响。然而,如何从极度非平稳噪声环境下有效地分离出目标语音仍然是一个具有挑战性的问题。基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF)的语音增强算法利用非负的语音和噪声基矩阵来建模语音和噪声的频谱子空间,是目前一种先进的对抑制非平稳噪声非常有效的技术。本文首先详细地介绍了非负矩阵分解理论,包括非负矩阵分解模型,代价函数(Cost function)的定义以及常用的乘法更新准则(Multiplicative update rules)。然后,本文详细地介绍了基于非负矩阵分解的语音增强方法的基本原理,包括训练阶段和增强阶段的具体过程,并进行了实验,此外,还利用一个基于非负矩阵分解的语音重构实验验证了语音基矩阵对语音频谱的建模能力。最后,本文总结了传统的基于非负矩阵分解的算法的不足,并对一些现有的基于非负矩阵分解的算法分别做了一个简单的概述,包括其创新点和优缺点,并对比分析了几种具有代表性的方法。本文从历史的角度展示了基于非负矩阵分解的语音增强方法的不断发展。