Under de senaste åren har intresset ökat för halvövervakade klustermetoder, som syftar till att samla in de uppgifter som samlats in under ledning av viss tillsynsinformation. Vanligtvis sker dessa tillsynsupplysningar i form av parvisa begränsningar som anger likheten/skillnaderna mellan de två punkterna. I detta dokument föreslår vi en ny matris factorization baserad metod för semi-övervakad klusterbildning. Dessutom utökar vi vår algoritm för att samsamla datamängderna av olika typer med begränsningar. Slutligen visar experimenten på UCI-dataset och verkliga Bulletin Board Systems (BBS) dataset att vår föreslagna metod är överlägsen.
Fei m.fl. REF föreslog en semiövervakad klusteralgoritm via matrisfaktorisering.
Semi-Supervised Clustering via Matrix Factorization
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}