Den explosiva populariteten av sociala medier producerar berg av högdimensionella data och karaktären av sociala medier bestämmer också att dess data ofta är omärkta, bullriga och partiella, vilket innebär nya utmaningar för urval. Data från sociala medier kan representeras av heterogena utrymmen i form av flera vyer. I allmänhet kan flera vyer komplettera varandra och när de används tillsammans kan de hjälpa till att hantera bullriga och partiella data för val av en enda visningsfunktion. Dessa unika utmaningar och egenskaper motiverar oss att utveckla ett nytt ramverk för urval av funktioner för att hantera data från sociala medier. I detta dokument undersöker vi hur man kan utnyttja relationer mellan åsikter för att hjälpa varandra att välja relevanta funktioner, och föreslår en ny oövervakad ram för urval av funktioner, MVFS, för multiview sociala medier data. Vi utvärderar systematiskt den föreslagna ramen i multi-view dataset från sociala medier webbplatser och resultaten visar effektiviteten och potentialen i MVFS.
Multi-view-funktionsval (MVFS) REF undersöker funktionsvalet för multi-view-data i sociala medier.
Unsupervised Feature Selection for Multi-View Data in Social Media
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}