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基于生成模型的迁移学习算法研究及其应用
  • 项目名称：基于生成模型的迁移学习算法研究及其应用
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：61203297
  • 申请代码：F030504
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2013-01-01-2015-12-31
  • 项目负责人：庄福振
  • 依托单位：中国科学院计算技术研究所
  • 批准年度：2012
中文摘要：

本项目从生成模型的角度，对迁移学习算法进行研究。通过分析源领域与目标领域之间的共性，研究基于生成模型的深度挖掘源领域与目标领域中共享主题的迁移学习方法；针对不同学习任务之间的分类知识共享与相互促进，研究基于生成模型的分类与聚类任务统一学习的迁移学习框架。在探索迁移学习算法的工作机理方面，通过引入狄利克雷模型对数据分布的描述，研究基于狄利克雷模型的源领域与目标领域数据分布不一致性度量，并分析该度量与迁移学习算法性能之间的关系。研究基于MapReduce的并行迁移学习算法用于处理海量社交网络数据中的社区划分和链接预测等方面，并研究分布式环境下只传递中间统计变量的迁移学习算法进行隐私保护。预期在SCI 或EI 收录的国际期刊及重要学术会议上发表论文15 篇。

中文主题词： 生成模型；狄利克雷过程；矩阵分解；并行算法；社交网络
结论摘要：

英文主题词Generative Model；Dirichlet Process；Matrix Factorization；Parallel Algorithm；Social Network

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 20
  • 22
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
使用维度选择的粒子群优化方法
基于云计算的大数据挖掘平台
Learning deep representations via extreme learning machines
PDMiner:基于云计算的并行分布式数据挖掘工具平台
迁移学习研究进展
Energy model for rumor propagation on social networks
QPLSA: Utilizing quad-tuples for aspect identification and rating
基于MapReduce的并行PLSA算法及在文本挖掘中的应用
大数据下的机器学习算法综述
Parallel Web Mining System Based on Cloud Platform
一种基于Hadoop的大数据挖掘云服务及应用
会议论文
Multi-task Multi-view Learning for Heterogeneous Tasks
Transfer learning with multiple sources via consensus regularized autoencoders
Balanced seed selection for budgeted influence maximization in social networks
Bayesian Maximum Margin Principal Component Analysis
Supervised Representation Learning: Transfer Learning with Deep Autoencoders
Multi-Task Semi-Supervised Semantic Feature Learning for Classification
Embedding with autoencoder regularization
Extreme Learning Machine Combining Matrix Factorization for Collaborative Filtering
Concept Learning for CrossDomain Text Classification A General Probabilistic Framework
Ratable Aspects over Sentiments: Predicting Ratings for Unrated Reviews
Shared structure learning for multiple tasks with multiple views
A new similarity measure based on preference sequences for collaborative filtering
Fast time series classification based on infrequent shapelets
Scalable bootstrap clustering for massive data
Nonparametric bayesian multi-task large-margin classification
Concept learning for cross-domain text classification: A general probabilistic framework
Triplex transfer learning: Exploiting both shared and distinct concepts for text classification
评论信息的方面预测和打分
Collaborating between Local and Global Learning for Distributed Online Multiple Tasks
Heterogeneous Multi-task Semantic Feature Learning for Classification
Representation Learning via Semi-supervised Autoencoder for Multi-task Learning
Parallel Feature Selection Using Positive Approximation based on MapReduce
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