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RECONSTRUCTION OF ONE DIMENSIONAL MULTI-LAYERED MEDIA BY USING A TIME DOMAIN SIGNAL FLOW GRAPH TECHNIQUE 被引量:1
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作者 崔铁军 梁昌洪 《Journal of Electronics(China)》 1993年第2期162-169,共8页
A novel inverse scattering method to reconstruct the permittivity profile of one-dimensional multi-layered media is proposed in this paper.Based on the equivalent network ofthe medium,a concept of time domain signal f... A novel inverse scattering method to reconstruct the permittivity profile of one-dimensional multi-layered media is proposed in this paper.Based on the equivalent network ofthe medium,a concept of time domain signal flow graph and its basic principles are introduced,from which the reflection coefficient of the medium in time domain can be shown to be a series ofDirac δ-functions(pulse responses).In terms of the pulse responses,we will reconstruct both thepermittivity and the thickness of each layer will accurately be reconstructed.Numerical examplesverify the applicability of this 展开更多
关键词 Multi-layered MEDIUM Reconstruct PERMITTIVITY profile INVERSE SCATTERING Time DOMAIN signal flow graph
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Extracting multiple layers from data having graph structures
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作者 ITOKAWA Yuko UCHIDA Tomoyuki NAKAMURA Yasuaki 《重庆邮电学院学报(自然科学版)》 2004年第5期149-155,共7页
Much data such as geometric image data and drawings have graph structures. Such data are called graph structured data. In order to manage efficiently such graph structured data, we need to analyze and abstract graph s... Much data such as geometric image data and drawings have graph structures. Such data are called graph structured data. In order to manage efficiently such graph structured data, we need to analyze and abstract graph structures of such data. The purpose of this paper is to find knowledge representations which indicate plural abstractions of graph structured data. Firstly, we introduce a term graph as a graph pattern having structural variables, and a substitution over term graphs which is graph rewriting system. Next, for a graph G, we define a multiple layer ( g,(θ 1,…,θ k )) of G as a pair of a term graph g and a list of k substitutions θ 1,…,θ k such that G can be obtained from g by applying substitutions θ 1,…,θ k to g. In the same way, for a set S of graphs, we also define a multiple layer for S as a pair ( D,Θ ) of a set D of term graphs and a list Θ of substitutions. Secondly, for a graph G and a set S of graphs, we present effective algorithms for extracting minimal multiple layers of G and S which give us stratifying abstractions of G and S, respectively. Finally, we report experimental results obtained by applying our algorithms to both artificial data and drawings of power plants which are real world data. 展开更多
关键词 图表结构 最小多层结构 几何图象数据 GIS
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基于动态自适应图神经网络的电动汽车充电负荷预测
3
作者 张延宇 张智铭 +2 位作者 刘春阳 张西镚 周毅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期86-93,共8页
电动汽车充电站负荷波动的不确定性与长时间预测任务给提升充电负荷预测精度带来巨大的挑战。文中提出一种基于动态自适应图神经网络的电动汽车充电负荷预测算法。首先,构建了一个充电负荷信息时空关联特征提取层,将多头注意力机制与自... 电动汽车充电站负荷波动的不确定性与长时间预测任务给提升充电负荷预测精度带来巨大的挑战。文中提出一种基于动态自适应图神经网络的电动汽车充电负荷预测算法。首先,构建了一个充电负荷信息时空关联特征提取层,将多头注意力机制与自适应相关图结合生成具有时空关联性的综合特征表达式,以捕获充电站负荷的波动性;然后,将提取的特征输入到时空卷积层,捕获时间和空间之间的耦合关系;最后,通过切比雪夫多项式图卷积与多尺度时间卷积提升模型耦合长时间序列之间的能力。以Palo Alto数据集为例,与现有方法相比,所提算法在4种波动情况下的平均预测误差大幅降低。 展开更多
关键词 电动汽车 负荷预测 时空关联特征 自适应图神经网络 注意力机制 时空卷积层
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基于端到端深度神经网络和图搜索的OCT图像视网膜层边界分割方法
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作者 胡凯 蒋帅 +1 位作者 刘冬 高协平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期3036-3051,共16页
视网膜层边界的形态变化是眼部视网膜疾病出现的重要标志,光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像可以捕捉其细微变化,基于OCT图像的视网膜层边界分割能够辅助相关疾病的临床判断.在OCT图像中,由于视网膜层边界的形态... 视网膜层边界的形态变化是眼部视网膜疾病出现的重要标志,光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像可以捕捉其细微变化,基于OCT图像的视网膜层边界分割能够辅助相关疾病的临床判断.在OCT图像中,由于视网膜层边界的形态变化多样,其中与边界相关的关键信息如上下文信息和显著性边界信息等对层边界的判断和分割至关重要.然而已有分割方法缺乏对以上信息的考虑,导致边界不完整和不连续.针对以上问题,提出一种“由粗到细”的基于端到端深度神经网络和图搜索(graph search,GS)的OCT图像视网膜层边界分割方法,避免了非端到端方法中普遍存在的“断层”现象.在粗分割阶段,提出一种端到端的深度神经网络—注意力全局残差网络(attention global residual network,AGR-Net),以更充分和有效的方式提取上述关键信息.具体地,首先设计一个全局特征模块(global feature module,GFM),通过从图像的4个方向扫描以捕获OCT图像的全局上下文信息;其次,进一步将通道注意力模块(channel attention module,CAM)与全局特征模块串行组合并嵌入到主干网络中,以实现视网膜层及其边界的上下文信息的显著性建模,有效解决OCT图像中由于视网膜层形变和信息提取不充分所导致的误分割问题.在细分割阶段,采用图搜索算法去除AGR-Net粗分割结果中的孤立区域或和孔洞等,保持边界的固定拓扑结构和连续平滑,以实现整体分割结果的进一步优化,为医学临床的诊断提供更完整的参考.最后,在两个公开数据集上从不同的角度对所提出的方法进行性能评估,并与最新方法进行比较.对比实验结果也表明所提方法在分割精度和稳定性方面均优于现有方法. 展开更多
关键词 OCT图像 视网膜层边界分割 残差神经网络 注意力 图搜索
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基于图神经网络的多层银企网络融合研究
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作者 李珊 王林娜 +1 位作者 高丁佳 宣海波 《计算机与现代化》 2024年第5期27-32,共6页
针对金融行业内潜在系统性风险难以精准识别问题,基于直接系统性风险传染渠道的借贷数据以及间接渠道的互联网文本信息,构建多层银企网络,并利用图卷积神经网络(GCN)设计多层银企网络融合模型,根据融合网络量化评估29家银行和75家房地... 针对金融行业内潜在系统性风险难以精准识别问题,基于直接系统性风险传染渠道的借贷数据以及间接渠道的互联网文本信息,构建多层银企网络,并利用图卷积神经网络(GCN)设计多层银企网络融合模型,根据融合网络量化评估29家银行和75家房地产机构的不同渠道系统性风险传染过程。实验结果表明,在多层金融网络融合任务上,本文融合模型的准确率达到0.8559,优于对比模型。融合网络分析表明,多层网络共同冲击下的银企系统性风险传染能力明显大于单一或者2层网络的系统性风险,且基于间接渠道的企业间网络系统性风险更明显。金融审慎监管应该更多关注文本数据、深度学习等技术对于整合庞大金融资源的能力和有效提高风险监测预警的能力。 展开更多
关键词 多层网络融合 系统性风险传染 图卷积神经网络 文本分析
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集改进图卷积和多层池化的点云分类模型
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作者 周锐闯 田瑾 +1 位作者 闫丰亭 朱天晓 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期193-201,共9页
针对基于图卷积的点云分类模型在提取点云不同语义区域的特征信息以及高效利用聚合的高维特征方面存在的问题,本文提出了一种新的点云分类模型,该模型采用了动态自适应图卷积和多层池化相结合的方法。具体而言,本文采用了残差结构来构... 针对基于图卷积的点云分类模型在提取点云不同语义区域的特征信息以及高效利用聚合的高维特征方面存在的问题,本文提出了一种新的点云分类模型,该模型采用了动态自适应图卷积和多层池化相结合的方法。具体而言,本文采用了残差结构来构建更深层的卷积,以学习不同语义区域点对特征中不同层次的特征信息,从而生成动态自适应调整卷积核,针对不同的点对动态更新边的特征关系,从而提取更为精确的局部特征。同时,本文将聚合的高维特征输入到多层最大池化模块中,回收利用第一次最大池化后丢弃的特征信息进行多层最大池化,从而获取更为丰富的高维特征,提高分类模型的精度。实验结果表明,在ModelNet40数据集上,本文提出的分类模型的总体精度达到93.3%,平均精度为90.7%,明显优于目前主流的点云分类模型,并具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 图卷积神经网络 多层池化 点云分类
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电动汽车锂电池组双层环形均衡器研究
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作者 韩欣晟 阚加荣 +2 位作者 凌慧颖 王鹏 成乾 《电子科技》 2024年第4期16-24,共9页
传统Buck-Boost均衡电路传输路径长且均衡效率低,现有的环形均衡器无法从根本上解决该问题。针对该问题,文中提出了一种基于Buck-Boost及开关电容的锂电池双层环形均衡器。该均衡电路采用模块化均衡的方法在底层模块和顶层模块采用Buck-... 传统Buck-Boost均衡电路传输路径长且均衡效率低,现有的环形均衡器无法从根本上解决该问题。针对该问题,文中提出了一种基于Buck-Boost及开关电容的锂电池双层环形均衡器。该均衡电路采用模块化均衡的方法在底层模块和顶层模块采用Buck-Boost和开关电容的混合电路实现均衡,并采用图论分析的方法,从均衡速度、均衡效率两方面分析电路结构。结果表明,该均衡电路具有能量传输路径少、能量传输效率高的优点。文中在MATLAB/Simulink电力仿真平台上搭建了均衡电路的仿真模型,仿真结果表明基于Buck-Boost及开关电容的双层环形均衡器比单层环形均衡器均衡速度提高了46%。文中搭建了4节电池的实验样机对环形均衡电路工作原理及系统均衡效率进行实验验证,结果表明双层环形均衡器比单层环形均衡器均衡效率可提高26.78%。仿真与实验结果与理论分析一致,说明电路结构合理有效。 展开更多
关键词 锂电池 环式结构 均衡器 图论法 概率论 双向环式 混合拓扑 双层结构 串联电池组
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来自台湾海峡Lg波的记录及应用 被引量:1
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作者 陈秋英 《福建地震》 1998年第1期38-40,共3页
本文针对我台微震仪记录到台湾澎湖岛西南海中的Lg波进行分析。笔者认为台湾海峡地壳有低速层的存在并影响S波的正常出现,这时利用Lg波震相,可以帮助我们定出比较可靠的震中距离。
关键词 台湾海峡 低速层 lg
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雷达知识图谱构建方法及应用
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作者 黄振铭 吴晓芳 薛孟武 《空天预警研究学报》 CSCD 2024年第3期178-183,共6页
描述雷达及其属性的非结构化文本信息分散在互联网各处,信息量丰富但数据格式多样,难以直接处理和分析,构建雷达知识图谱能够有效解决这一问题.为此本文首先梳理了构建雷达知识图谱的流程;然后结合雷达领域的特点同时参考七步法,构建了... 描述雷达及其属性的非结构化文本信息分散在互联网各处,信息量丰富但数据格式多样,难以直接处理和分析,构建雷达知识图谱能够有效解决这一问题.为此本文首先梳理了构建雷达知识图谱的流程;然后结合雷达领域的特点同时参考七步法,构建了雷达知识图谱的本体层;最后利用互联网文本语料作为数据源,对通用信息抽取(UIE)模型进行微调,完成了知识抽取,构建了雷达知识图谱.应用结果表明,构建的雷达知识图谱可为业内人员提供参考查询的功能,对搭载雷达的战斗平台进行高维画像;同时可作为底层数据库进一步开发,支撑完成上层应用. 展开更多
关键词 雷达知识图谱 雷达本体层 知识抽取 通用信息抽取
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一种多层级二分图最大匹配问题的快速算法
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作者 主令恒 顾丹鹏 +1 位作者 唐松强 陈肖勇 《计算机与现代化》 2024年第6期59-63,102,共6页
本文提出一种新的二分匹配问题模型,该问题的特点是待匹配的对象包含子对象,即存在父子关系,在对子对象进行匹配的同时也需要对父对象进行匹配。该模型可应用于多种场景,典型的场景如数据库模式匹配、团队比赛匹配。本文针对该匹配问题... 本文提出一种新的二分匹配问题模型,该问题的特点是待匹配的对象包含子对象,即存在父子关系,在对子对象进行匹配的同时也需要对父对象进行匹配。该模型可应用于多种场景,典型的场景如数据库模式匹配、团队比赛匹配。本文针对该匹配问题,提出一个多项式时间的算法,该算法的整体思路是将问题分解为2个经典问题的组合:二分图最大匹配和最大权匹配。这2个经典问题都有成熟的算法可以解决,分别是匈牙利算法和KM算法。算法在组合的过程中采取了贪心策略,在子对象这一层应用最大匹配问题,之后将匹配数作为权值,在父对象这层应用最大权匹配问题,从而得到最终结果。本文给出了其正确性的证明,并对算法的性能进行了实验分析。 展开更多
关键词 二分图 最大匹配 最大权匹配 模式匹配 贪心策略
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Domain Decomposition for Wavelet Single Layer on Geometries with Patches 被引量:3
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作者 Maharavo Randrianarivony 《Applied Mathematics》 2016年第15期1798-1823,共27页
We focus on the single layer formulation which provides an integral equation of the first kind that is very badly conditioned. The condition number of the unpreconditioned system increases exponentially with the multi... We focus on the single layer formulation which provides an integral equation of the first kind that is very badly conditioned. The condition number of the unpreconditioned system increases exponentially with the multiscale levels. A remedy utilizing overlapping domain decompositions applied to the Boundary Element Method by means of wavelets is examined. The width of the overlapping of the subdomains plays an important role in the estimation of the eigenvalues as well as the condition number of the additive domain decomposition operator. We examine the convergence analysis of the domain decomposition method which depends on the wavelet levels and on the size of the subdomain overlaps. Our theoretical results related to the additive Schwarz method are corroborated by numerical outputs. 展开更多
关键词 WAVELET Single layer PATCH Domain Decomposition Convergence graph Partitioning Condition Number
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吕宋海槽、琉球海沟对Lg震相记录特征的影响研究
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作者 原超 王九洋 +2 位作者 李慧卿 张新航 成少云 《防灾减灾学报》 2018年第3期59-63,共5页
根据大连地震台记录的台湾及琉球地区地震,对该地区的Lg震相进行分析研究。结果表明该地区在较小的空间范围内,Lg震相特征出现显著差异。通过选取国内不同方位且震中距相近的其他台站记录资料进行对比分析,琉球海沟—吕宋海槽是在构造... 根据大连地震台记录的台湾及琉球地区地震,对该地区的Lg震相进行分析研究。结果表明该地区在较小的空间范围内,Lg震相特征出现显著差异。通过选取国内不同方位且震中距相近的其他台站记录资料进行对比分析,琉球海沟—吕宋海槽是在构造上产生这一现象的根本原因。 展开更多
关键词 lg震相 低速层 琉球海沟 吕宋海槽
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Distributed Contact Plan Design for Multi-Layer Satellite-Terrestrial Network 被引量:3
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作者 Wenfeng Shi Deyun Gao +4 位作者 Huachun Zhou Bohao Feng Haifeng Li Guanwen Li Wei Quan 《China Communications》 SCIE CSCD 2018年第1期23-34,共12页
In multi-layer satellite-terrestrial network, Contact Graph Routing(CGR) uses the contact information among satellites to compute routes. However, due to the resource constraints in satellites, it is extravagant to co... In multi-layer satellite-terrestrial network, Contact Graph Routing(CGR) uses the contact information among satellites to compute routes. However, due to the resource constraints in satellites, it is extravagant to configure lots of the potential contacts into contact plans. What's more, a huge contact plan makes the computing more complex, which further increases computing time. As a result, how to design an efficient contact plan becomes crucial for multi-layer satellite network, which usually has a large scaled topology. In this paper, we propose a distributed contact plan design scheme for multi-layer satellite network by dividing a large contact plan into several partial parts. Meanwhile, a duration based inter-layer contact selection algorithm is proposed to handle contacts disruption problem. The performance of the proposed design was evaluated on our Identifier/Locator split based satellite-terrestrial network testbed with 79 simulation nodes. Experiments showed that the proposed design is able to reduce the data delivery delay. 展开更多
关键词 CONTACT graph ROUTING distributedcontact PLAN multi-layered SATELLITE network inter-layer CONTACT selection
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A Researchon the Problems Encountered in the Design of Hypertext Navigation Graph
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作者 刘晓冬 李莲治 王岩 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 1995年第2期39-43,共5页
AResearchontheProblemsEncounteredintheDesignofHypertextNavigationGraphLIUXiaodong;LILianzhi;WANGYan(刘晓冬,李莲治,... AResearchontheProblemsEncounteredintheDesignofHypertextNavigationGraphLIUXiaodong;LILianzhi;WANGYan(刘晓冬,李莲治,王岩)(Dept.ofComput... 展开更多
关键词 ss:multimedia HYPERTEXT navingation graph WINDOW layer
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安全仪表系统SIL定级及LOPA的应用研究 被引量:5
15
作者 邓锐 刘美佳 +2 位作者 平洋 付勃昌 杜刚 《石油化工自动化》 CAS 2023年第1期57-60,共4页
安全仪表功能(SIF)的安全完整性等级(SIL)定级是安全仪表系统(SIS)设计的基础,在IEC 61511中定义了SIL定级的多种方法。对比分析了SIL定级应用较多的方法,如安全层矩阵法、修正风险图表法以及保护层分析法(LOPA),总结出LOPA分析方法的优... 安全仪表功能(SIF)的安全完整性等级(SIL)定级是安全仪表系统(SIS)设计的基础,在IEC 61511中定义了SIL定级的多种方法。对比分析了SIL定级应用较多的方法,如安全层矩阵法、修正风险图表法以及保护层分析法(LOPA),总结出LOPA分析方法的优点,并结合海上某采油平台上典型SIF回路的SIL定级过程介绍了保护层分析法(LOPA)的实际工程应用。 展开更多
关键词 安全仪表系统 安全完整性等级 安全层矩阵 修正风险图 保护层分析法
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基于双向自适应门控图卷积网络的交通流预测 被引量:1
16
作者 贺文武 裴博彧 +2 位作者 李雅婷 刘小雨 徐少兵 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期187-197,共11页
针对路网交通流时空依赖上的高度复杂性以及数据污染的现实性,基于图神经网络构建一种新型时空融合交通流预测模型。考虑交通流数据中的缺失、异常与噪声,模型首先对数据进行特征重构与融合,在保持时序特性的前提下,以滑动时间窗口平滑... 针对路网交通流时空依赖上的高度复杂性以及数据污染的现实性,基于图神经网络构建一种新型时空融合交通流预测模型。考虑交通流数据中的缺失、异常与噪声,模型首先对数据进行特征重构与融合,在保持时序特性的前提下,以滑动时间窗口平滑交通流特征信息,做好数据准备。考虑交通流的实际有向性,主体模型采用正、反双路网络设计以分向学习交通流时空特征的有效表示。双路网络结构相同,以轻量有效的因果卷积作为模型的时序特征提取器,以多层自适应门控图卷积神经网络作为模型组件提取空间特征,实现信息的自适应聚合与传播,再通过纵向信息聚合层轻量化地实现不同局部视野下的信息融合,基于注意力有效权衡两路网络的信息贡献并将其聚合,建立双向自适应门控图卷积网络交通流预测模型。在真实交通流基准数据集PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08上进行模型的有效性验证,结果表明,所建模型在4个数据集上3个预测精度指标均优于基线模型。同时,相较于最先进的基线模型时空同步图卷积网络与时空融合图神经网络,所建模型能以数倍甚至数十倍比例的参数轻量化与低训练时间代价获得更高的预测精度。 展开更多
关键词 智能交通 自适应门控 图卷积 双向图网络 特征融合 纵向层间聚合
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融合CNN-SAM与GAT的多标签文本分类模型 被引量:4
17
作者 杨春霞 马文文 +1 位作者 陈启岗 桂强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期106-114,共9页
现有基于神经网络的多标签文本分类研究方法存在两方面不足,一是不能全面提取文本信息特征,二是很少从图结构数据中挖掘全局标签之间的关联性。针对以上两个问题,提出融合卷积神经网络-自注意力机制(CNNSAM)与图注意力网络(GAT)的多标... 现有基于神经网络的多标签文本分类研究方法存在两方面不足,一是不能全面提取文本信息特征,二是很少从图结构数据中挖掘全局标签之间的关联性。针对以上两个问题,提出融合卷积神经网络-自注意力机制(CNNSAM)与图注意力网络(GAT)的多标签文本分类模型(CS-GAT)。该模型利用多层卷积神经网络与自注意力机制充分提取文本局部与全局信息并进行融合,得到更为全面的特征向量表示;同时将不同文本标签之间的关联性转变为具有全局信息的边加权图,利用多层图注意力机制自动学习不同标签之间的关联程度,将其与文本上下文语义信息进行交互,获取具有文本语义联系的全局标签信息表示;使用自适应融合策略进一步提取两者特征信息,提高模型的泛化能力。在AAPD、RCV1-V2与EUR-Lex三个公开英文数据集上的实验结果表明,该模型所达到的多标签分类效果明显优于其他主流基线模型。 展开更多
关键词 多标签文本分类 多层卷积神经网络 自注意力机制 多头图注意力机制
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基于表达式的逐层聚合和动态选择的图到方程树模型
18
作者 刘斌 张倩 +2 位作者 魏亚琴 崔学英 智红英 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第8期2390-2395,共6页
现有树解码器仅适合求解单变量问题而求解多元问题的效果欠佳,而大多数数学求解器对真值表达式的错误选择导致训练出现学习偏差。针对上述问题,提出基于表达式的逐层聚合和动态选择的图到方程树(GET)模型。首先,通过图编码器学习文本语... 现有树解码器仅适合求解单变量问题而求解多元问题的效果欠佳,而大多数数学求解器对真值表达式的错误选择导致训练出现学习偏差。针对上述问题,提出基于表达式的逐层聚合和动态选择的图到方程树(GET)模型。首先,通过图编码器学习文本语义;其次,从方程树的底层开始逐层迭代地聚合数量和未知变量以得到子表达式;最后,结合输出表达式的最长前缀动态地选择真值表达式以实现偏差最小化。实验结果表明,所提模型在Math23K数据集上的精度达到83.10%,相较于图到树(Graph2Tree)模型提升了5.70个百分点。可见,所提模型适用于复杂多元数学问题的求解,并能降低学习偏差对实验结果的影响。 展开更多
关键词 逐层聚合 动态选择 图到方程树 多元数学问题
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基于左归一化图卷积网络的推荐模型
19
作者 马汉达 梁文德 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S02期111-116,共6页
图神经网络(GNN)应用于推荐领域之后取得了巨大的成功,通过堆叠多层图神经网络层聚合邻居的信息,使节点可以获取更加广阔的协同信息,可以有效解决推荐系统的数据稀疏问题。目前大部分将图卷积网络应用于推荐的工作都遵循对称归一化的设... 图神经网络(GNN)应用于推荐领域之后取得了巨大的成功,通过堆叠多层图神经网络层聚合邻居的信息,使节点可以获取更加广阔的协同信息,可以有效解决推荐系统的数据稀疏问题。目前大部分将图卷积网络应用于推荐的工作都遵循对称归一化的设计,对称归一化加强了冷门商品对于用户嵌入的构建,但是会分配给流行度高的商品很低的权重,导致热门商品对于用户节点嵌入影响微乎其微。针对这一问题,提出一种左归一化图卷积网络模型,模型使用了更加灵活的归一化处理方式,加入衰减因子,并且设计了两种针对各图卷积层的衰减机制,相互配合,大幅提高了推荐的效果。在数据集Alibaba、Amazon-book、Yelp2018上与基准模型LightGCN、NGCF(Neural Graph Collaborative Filtering)、PinSage、Bprmf进行了对比实验,结果表明,与LightGCN相比,所提模型的召回率(recall)分别提高9.9%、20.2%、7.5%,归一化折损累计增益(NDCG)分别提高12.7%、24.1%、8.3%,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 协同过滤 图卷积网络 左归一化 推荐系统 层衰减
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基于多层语义融合的结构化深度文本聚类模型 被引量:1
20
作者 马胜位 黄瑞章 +1 位作者 任丽娜 林川 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第8期2364-2369,共6页
近年来,由于图神经网络(GNN)的结构信息在机器学习中的优势,人们开始将GNN结合进深度文本聚类中。当前结合GNN的深度文本聚类算法在文本语义信息融合时忽略了解码器在语义补足上的重要作用,这导致在数据生成部分出现语义信息的缺失。针... 近年来,由于图神经网络(GNN)的结构信息在机器学习中的优势,人们开始将GNN结合进深度文本聚类中。当前结合GNN的深度文本聚类算法在文本语义信息融合时忽略了解码器在语义补足上的重要作用,这导致在数据生成部分出现语义信息的缺失。针对以上问题,提出了一种基于多层语义融合的结构化深度文本聚类模型(SDCMS)。该模型利用GNN将结构信息集成到解码器中,通过逐层语义补充增强了文本数据的表示,并通过三重自监督机制获得更好的网络参数。在Citeseer、Acm、Reutuers、Dblp、Abstract这5个真实数据集上进行实验的结果表明,与目前最优的注意力驱动的图形聚类网络(AGCN)模型相比,SDCMS在准确率、归一化互信息(NMI)和平均兰德指数(ARI)上分别最多提升了5.853%、9.922%和8.142%。 展开更多
关键词 深度文本聚类 逐层语义增强 文本语义信息 图神经网络 自监督学习
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