Abstract-Multiple dataset som innehåller olika typer av funktioner kan finnas tillgängliga för en viss uppgift. Till exempel kan användarprofiler användas för att gruppera användare för rekommendationssystem. Dessutom kan en modell också använda användares historiska beteenden och kredithistorik för att gruppera användare. Varje dataset innehåller olika information och räcker för lärande. Ett antal kluster algoritmer på flera datauppsättningar föreslogs under de senaste åren. Dessa algoritmer antar att minst en datauppsättning är komplett. Så vitt vi vet kommer alla tidigare metoder inte att vara tillämpliga om det inte finns någon komplett datauppsättning tillgänglig. I verkligheten finns det dock många situationer där datauppsättningen inte är komplett. Som i att bygga ett rekommendationssystem, vissa nya användare kanske inte har profiler eller historiska beteenden, medan vissa kanske inte har kredit historia. Därför är ingen tillgänglig datauppsättning komplett. För att lösa detta problem, föreslår vi ett tillvägagångssätt som kallas Collective Kernel Inlärning för att dra slutsatsen dolda urval likhet från flera ofullständiga datauppsättningar. Tanken är att kollektivt slutföra kärnmatriserna för ofullständiga datauppsättningar genom att optimera anpassningen av delade instanser av datauppsättningarna. Dessutom föreslås en klusteralgoritm baserad på kärnmatrisen. Försöken med både syntetiska och verkliga datauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är. Den föreslagna klusteralgoritmen överträffar jämförelsealgoritmerna med så mycket som två gånger i normaliserad ömsesidig information.
Collective Kernel Learning REF kompletterar kollektivt kärnmatriserna för ofullständiga datauppsättningar genom att härleda dold provlikviditet från flera ofullständiga datauppsättningar.
Clustering on Multiple Incomplete Datasets via Collective Kernel Learning
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}