近年来，目标识别已在众多领域广泛应用。如何有效地提高目标的识别精度是目前研究的一大热点。文章提出一种对未知目标和知识图谱中已有目标进行有效关联和选择的方法，旨在对目标进行精准识别。该方法首先使用一种基于连通性的联合非负矩阵分解算法对两个数据集进行特征聚类，将显著特征放入共表达模块中。然后使用一种多任务稀疏典型相关分析方法对共表达模块中的元素进行关联，挖掘具有较强相关性的关联关系。其中，权重较高的Top特征可用于后续的分类研究。
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