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由于數(shù)據在不同視圖之間的分布比較復雜，傳統(tǒng)的單視圖離群點檢測方法不再適用于多視圖離群點的檢測，使得多視圖離群點檢測成為一個頗具挑戰(zhàn)性的硏究課題。多視圖離群點可分為3種類型：屬性離群點、類離群點和類-屬性離群點?，F(xiàn)有方法采用跨視圖成對約東來學習新的特征表示，并根據這些特征來定義離群點評分度量。這些方法沒有充分利用視圖間的交互信息，并且在面對3個或更多視圖時會導致計算的復雜度更高。為此，文中考慮將多視圖數(shù)據重塑成張量集形式，定義高階多視圖離群點，并且證明現(xiàn)有的三類多視圖離群點都滿足高階多視圖離群點的定乂，從而提岀一種新的多視圖離群點檢測算法——高階多視圖離群點檢測算法（ High-order Multi- View Outlier Detection， HOMVOD）。該算法首先將多視圖數(shù)據重塑成張量集形式，然后學習其低秩表示，最后設計張量表示下的離群值函數(shù)來實現(xiàn)檢測。在UCⅠ數(shù)據集上的實驗表明， HOMVOD算法在檢測多視圖離群點方面優(yōu)于現(xiàn)有方法。
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