协同图档流程模型的研究和实践

为更好地处理多流程协同图档操作中存在的问题:复杂的图档文件关系、图档的协同操作及冲突,提出了协同图档流程模型,定义了图档文件集、文件关系和协同图档操作,并通过协同图档文件操作规则和协同图档流程处理来描述协同图档流程管理模式,给出了计算文件操作冲突集的方法,并提供了冲突解决规则及算法.结果表明,协同图档流程模型能很好地解决了多流程下对复杂关系图档集合的协同操作,能充分发挥三维CAD协同设计能力.

面向自主网格的多Agent动态协同图构造算法

网格环境的复杂性和动态性迫切需要自主计算技术的支持。在前期工作中给出地自主网格体系结构基础上,为解决任务执行过程中资源或服务失效情况下多Agent间协同的问题,提出了多Agent动态协同图的概念和任务偏序集驱动地多Agent动态协同图构造算法。图中的顶点是由Agent和自主网格服务组成的序偶,构造算法由任务偏序集到服务集的映射,逐层构造图中的顶点。该图通过Agent对本地服务的感知和Agent间的通信,达到任务执行过程中服务间自主协同的目标。模拟实验的结果验证了算法的正确性,表明算法的时间复杂度主要由任务哈斯图的层数决定,并且Agent的感知时间具有鲁棒性。

1：25万协同图质量监理软件设计

在测绘数字产品生产中引入质量监理机制，是为了更好的控制产品的质量。本文介绍了1：25万协同图质量监理软件Mapcheck25的设计原理和方法。Mapcheck25能对包括数据情况说明(元数据)、位置精度或定位精度、属性精度、逻辑一致性、数据完整性、时间精度等进行全面的检查并对数据质量进行客观评价。检查方法采用软件自动检查、人机交互检查、打印图人工检查相结合。符号化方法提供人机交互检查的平台；模板匹配技术用于检查属性数据的正确性；数学算法用于检查坐标精度及拓扑关系的正确性；标准规范的具体化用于检查要素格式及完整性；制图规则的计算机理解用于检查数据的逻辑一致性等。

二分类图上的非冗余协同图模式挖掘算法

图模式广泛应用于构建高效图分类模型的特征空间识别.协同图模式是一种内部节点高度相关的图结构,与普通图模式相比,协同图模式具有更高的区分能力,从而更加适用于分类模型的特征选择.文中研究了从二分类图中挖掘非冗余协同图模式的问题,通过限制协同图模式的区分能力远远高于其所有子图模式的非冗余性质,大幅度减少了挖掘结果的数量,同时保留了具有强区分能力的协同图模式.由于协同图模式理论上必须检测其所有子图是否满足约束条件,挖掘它们非常具有计算挑战性.基于非冗余协同图模式的多种特性,提出相对应的削减规则;通过对区分能力的边界估计,提出两个快速检测非冗余协同图模式方法,在此基础上给出了一种高效的深度优先挖掘算法GINS.大量真实与合成数据集上的实验结果表明,GINS算法明显优于其他两个代表性算法,作为图分类模型的分类特征时,非冗余协同图模式获得了较高的分类精度.

融合自监督的协同注意图学习会话推荐

基于图神经网络的会话推荐目的是利用给定的匿名交互序列预测用户下次将交互的潜在项目.为解决图神经网络方法中存在的过度平滑问题和现有的会话推荐忽略了数据稀疏性影响,以及因使用交叉熵而产生严重的过拟合问题.本文提出了一种融合自监督的协同注意图学习会话推荐模型(SI-CAGL).首先SI-CAGL在学习到会话中项目的准确表示,其次使用协同注意图学习与修改自注意力机制的方法进行自监督学习,最后使用修正边缘平滑函数与归一化相结合的方法进行预测.在两个真实数据集上进行多次实验,与先进基线模型相比,SI-CAGL在Diginetica上Recall@20和MRR@20至少提升了3.28%和3.38%,在Gowalla上Recall@20和MRR@20至少提升了2.88%和2.13%,推荐性能有明显提升.

基于异构数据的改进型图协同过滤算法的研究与应用——以海博TV为例

随着福云平台智能推荐算法系统的上线,协同过滤算法应用在海博TV项目中有效缓解了“信息过载”的现象,实现了千人千面,但是在应用过程中也出现了严重的交互数据稀疏、行为数据兴趣挖掘不彻底的问题。本文提出一种基于异构数据的改进型图协同过滤算法,其充分发挥用户——项目二分图与图卷积对于主辅异构数据的特征挖掘作用,进一步丰富了目标节点信息,缓解了交互数据稀疏问题。

基于图协同过滤的单细胞RNA测序数据填补

单细胞RNA测序(Single-cell RNA Sequencing, scRNA-seq)技术能以单细胞的分辨率分析转录组数据,在生物学研究中展现出广泛的应用前景。然而技术问题会导致scRNA-seq数据存在部分基因表达缺失的情况,称之为零膨胀事件。这种情况严重阻碍了下游分析,故需要对scRNA-seq数据进行填补。本文提出了一种基于图协同过滤的单细胞RNA测序数据填补算法,为scRNA-seq分析提供了一个深度学习框架。它通过结构邻居对比的图协同过滤方法提取细胞特征表示和基因特征表示,并将两者的内积应用于零膨胀负二项分布自编码器来填补scRNA-seq数据。仿真实验结果验证了该算法在仿真数据集上的填补能力,且通过下游聚类分析实验表明该算法在公共真实数据集上细胞聚类的性能。

面向设计过程的协同审图模型及其实现

鉴于现有的电子会议系统不能很好地满足设计部门对工程图进行协同审议的需求,介绍了一个面向设计过程的协同审图模型及其实现方法。该模型利用COM/DCOM实现了针对图档讨论的同步交互,将图档讨论的特点和普通电子会议的功能结合起来,为设计部门提供了一个高效率的工作模式。

基于图协同过滤模型的D2D协作缓存策略

针对设备到设备(D2D)缓存中基站信号覆盖范围有限导致的难以获得足够数据来预测用户偏好的问题,提出了一种基于图协同过滤模型的D2D协作缓存策略。首先,构建图协同过滤模型,通过多层图卷积神经网络捕捉用户-内容交互图中的高阶连通信息,并利用多层感知机学习用户和内容之间的非线性关系来预测用户偏好。其次,为了最小化平均访问时延,综合考虑用户偏好和缓存时延收益,将缓存内容放置问题建模为马尔可夫决策过程模型,设计基于深度强化学习的协作缓存算法进行求解。仿真实验表明,与现有的缓存策略相比,所提缓存策略在不同的内容种类、用户密度和D2D通信距离参数下均取得了最优的性能效果。

思维导图协同研练教学实践研究——主体教育论的视角

主体教育论尊重学生的主体地位,可很好地激发学生学习的主动性和创造性。思维导图研练教学模式遵循主体教育论的理念,学生主体的自主性、主动性、创造性和社会性都得到了良好发展。思维导图协同研练实践教学激发了学生主体学习兴趣,提供了科学学习方法;促进学生主体产生新观点,有助于形成知识框架体系;方便教师主体呈现知识,有助于教学效果的提升;有效提升学生主体团队意识,促进协同能力的培养。

基于CSCW的CAPP中协同工艺审图系统

通过对机械产品的设计流程和工艺流程的分析,提出了三种工艺审图模式,建立了协同工艺审图方法模型,构建了基于CSCW技术的协同工艺审图系统,系统采用适合分布式制造的B/S结构。

基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐

跨域序列推荐旨在从给定的某用户在不同领域中的历史交互序列中挖掘其偏好,预测其在多个领域中最可能与之交互的下一个项目,以缓解数据稀疏对用户意图捕捉和预测的影响.受协同过滤思想启发,提出一种基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐(timeandrelation-awaregraph collaborative filtering for cross-domain sequential recommendation,TRaGCF)算法,充分挖掘用户高阶行为模式同时利用跨域用户行为模式双向迁移,解决序列推荐中的数据稀疏问题.首先,为获得用户行为序列中项目间复杂的时序依赖关系,提出时间感知图注意力(time-aware graph attention,Ta-GAT)学习项目的域间序列级表示;其次,通过域内用户-项目交互二部图挖掘用户的行为偏好,提出关系感知图注意力(relation-aware graph attention,Ra-GAT)学习项目协同表示和用户协同偏好表示,为用户偏好特征的跨域迁移提供基础;最后为同步提高2个领域中的推荐效果,提出用户偏好特征双向迁移模块(user preference feature bi-directional transfer module,PBT),实现迁移用户域间共有偏好,保留用户域内特有偏好.在Amazon Movie-Book和Food-Kitchen数据集上验证了算法的正确性和有效性.实验结果表明,在跨域序列推荐场景下考虑项目间深层复杂的关联关系对挖掘用户意图十分必要;实验还验证了在跨域迁移用户偏好过程中保留域内用户特有偏好对全面用户画像的重要性.

基于图协同过滤增益的推荐系统研究

针对图协同过滤在聚合用户-项目二部图中的高阶信息过程中往往忽略相似节点对目标节点的增益效果,提出一种基于图协同过滤增益的推荐系统模型GCFG(Graph collaborative filtering with gain enhancement for recommendation system).该模型在节点表示学习中引入了图协同过滤增益的概念,通过考虑图结构和相似节点对目标节点的影响,提升了节点表示的质量,有效地改进了传统图协同过滤方法.实验结果表明,GCFG模型在稀疏数据集上是有效的,具有缓解冷启动问题的潜力.

基于云成图的网络化协同测图平台研究与应用

由于测图业务的软硬件配套环境不统一及管理平台的缺失,导致测图作业难以满足随着生产规模扩大而日益增多的测图业务和管理业务需求。本文通过以淄博龙泉镇测图采集项目为例,对软硬件一体化云成图业务模式及TSD CloudProject网络化测图平台的研究与应用,论述了基于云成图的网络化协同测图生产的作业流程和关键技术,并对平台性能进行分析评价,为提升大规模集团化测绘的协同生产和管理效率提供思路。

数字地图制图中多源数据(资料)的综合应用

探讨了数字地图制图中多源数据综合应用的技术方法,主要内容包括多源数据(资料)的分类、分析与评价;数据获取和基本的处理方法。最后介绍了利用TM影像、全国公路网GPS测量数据和数字海图等几种数据源制作1∶25万协同图的相关情况。

铁路工程图层标准现状与编制研究

图层为计算机辅助制图文件中相关图形元素数据的一种分类组织结构,是图形元素的元数据。建立完整的铁路工程图层标准可帮助设计人员有效利用、管理和组织设计信息,为图层级协同设计推进提供基础数据来源,促进铁路工程设计数智化转型发展,提高设计效率。本文分析图层在工程设计行业中的重要作用、图层标准国内外发展现状及铁路工程图层发展现状,详细描述铁路工程图层标准编制的目的及意义,明确标准编制的整体思路及编制原则,并阐述图层标准在图层级协同设计、图纸拆分、图形元素管理等场景的应用。

协同工作中工作流建模的MCM方法

协同关联图MCM是协同工作流建模的新方法。从协作元(CM)和逻辑连接节点这2个方面描述了MCM的概念,介绍了MCM的特征和构建过程与方法,并用MCM和Petri网对同一实例进行建模,通过比较和分析,总结出MCM建模方法的优越性。

产品多领域协同设计过程建模及仿真

随着产品功能和结构的日趋复杂,产品多领域协同设计成为必然。针对产品多领域协同设计过程的多领域性、层次性、协同性等特性,基于活动理论,参考活动网络图建模方法和协同工作建模方法(MCM),提出并建立了基于活动的协同关联图(Cooperating Correlative Map Base on Activity,CCM_A)过程建模方法。借鉴HLA高层结构体系的构建理念,建立了相应的层次仿真体系和仿真机制;结合新型自驱动式电缆牵引机设计实例,进行了基于CCM_A的多领域协同设计过程建模及仿真应用,通过仿真结果分析,对过程模型提出改进措施。

产品多领域协同设计及其过程建模方法

通过分析产品多领域协同设计的形成历程,总结了其关键技术.针对产品多领域协同设计过程特点,构建了体现协同和约束特性的设计过程基本建模元素"活动元",并将"活动元"进行适当分类.基于"活动元",参考活动网络图和IDEF3过程建模方法,提出了反映多领域协同设计过程特点的协同关联图CCM过程建模方法,并进行了实例应用和仿真验证.