基于矩阵分解的信息融合方法及应用

大数据技术的发展，累积了大量的多源异构数据，挖掘这些数据背后蕴藏的价值，有助于推动科研人员发现科学规律的步伐。本书介绍了目前流行的多视角学习融合方法，并针对现有方法的不足，研究了基于矩阵分解的信息融合模型、考虑图正则化的矩阵分解融合模型和基于矩阵分解的预测模型，并将其应用到跨模态信息检索等任务中。

大数据技术的发展，累积了大量的多源异构数据，挖掘这些数据背后蕴藏的价值，有助于推动科研人员发现科学规律的步伐。本书介绍了目前流行的多视角学习融合方法，并针对现有方法的不足，研究了基于矩阵分解的信息融合模型、考虑图正则化的矩阵分解融合模型和基于矩阵分解的预测模型，并将其应用到跨模态信息检索等任务中。