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空天地网络中基于异质图学习的协同覆盖方法
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作者 高成 胡博 韩婷 《移动通信》 2024年第9期141-146,共6页
空天地网络是6G移动通信的重要发展方向,天基网络、空基网络和地面网络的融合组网可实现全球广域覆盖和泛在通信服务。当低轨卫星和高空平台网络协同覆盖时,基于距离、仰角等加权的接入选择算法会导致部分网络节点负载过高,用户通信质... 空天地网络是6G移动通信的重要发展方向,天基网络、空基网络和地面网络的融合组网可实现全球广域覆盖和泛在通信服务。当低轨卫星和高空平台网络协同覆盖时,基于距离、仰角等加权的接入选择算法会导致部分网络节点负载过高,用户通信质量下降。因此提出一种基于异质图学习的协同覆盖方法,构建异质图对网络节点、终端设备、以及节点与设备间关联信息进行表征,设计异质图深度强化学习模型,通过消息传递与聚合机制提取空天地网络的拓扑信息和隐式特征信息,将协同覆盖问题转化为求解异质图中节点间边的连接概率。搭建空天地网络仿真环境,在不同用户规模的场景下测试表明,所提协同覆盖算法能够快速收敛,降低了网络平均负载,提升了用户通信速率。 展开更多
关键词 空天地网络 协同覆盖 异质图学习
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融合异质图表示学习与注意力机制的可解释论文推荐
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作者 马霄 邓秋淼 +2 位作者 张红玉 文轩 曾江峰 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第7期802-817,共16页
学术论文推荐旨在为研究人员从海量学术资源中快速筛选出感兴趣的论文。现有论文推荐方法主要基于论文标题等文本内容和引用关系等进行推荐,使得蕴含丰富语义的多源学术信息的表示学习不够充分,制约了推荐准确度的进一步提升。同时,当... 学术论文推荐旨在为研究人员从海量学术资源中快速筛选出感兴趣的论文。现有论文推荐方法主要基于论文标题等文本内容和引用关系等进行推荐,使得蕴含丰富语义的多源学术信息的表示学习不够充分,制约了推荐准确度的进一步提升。同时,当前方法往往关注论文推荐的准确性,而忽略了可解释性,降低了论文推荐系统的可信度和用户满意度。为解决上述问题,本文提出了一种融合异质图表示学习与注意力机制的可解释论文推荐方法,该方法能够有效利用异质学术图中的语义信息,为推荐结果提供文本解释说明。具体来说,首先,提出了一种基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型,融合多源学术信息来构建语义丰富的异质学术图,并利用注意力机制学习不同节点和元路径的重要性,以获得更准确的节点表示。其次,提出了一种基于特征的文本解释生成模型,该模型将可解释文本生成方法引入论文推荐场景,能够在为作者提供推荐列表的同时生成文本解释,以告知其推荐缘由,从而提高论文推荐的可解释性。最后,构建了一个包含论文元数据、特征词、引用上下文的学术数据集,基于该数据集的对比实验结果表明,本文提出的基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型推荐准确度更高,解释生成模型能够为论文推荐结果提供质量较高的可解释文本说明。 展开更多
关键词 论文推荐 异质表示学习 注意力机制 可解释文本生成 元路径
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Heterogeneous graph construction and node representation learning method of Treatise on Febrile Diseases based on graph convolutional network
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作者 YAN Junfeng WEN Zhihua ZOU Beiji 《Digital Chinese Medicine》 2022年第4期419-428,共10页
Objective To construct symptom-formula-herb heterogeneous graphs structured Treatise on Febrile Diseases(Shang Han Lun,《伤寒论》)dataset and explore an optimal learning method represented with node attributes based o... Objective To construct symptom-formula-herb heterogeneous graphs structured Treatise on Febrile Diseases(Shang Han Lun,《伤寒论》)dataset and explore an optimal learning method represented with node attributes based on graph convolutional network(GCN).Methods Clauses that contain symptoms,formulas,and herbs were abstracted from Treatise on Febrile Diseases to construct symptom-formula-herb heterogeneous graphs,which were used to propose a node representation learning method based on GCN−the Traditional Chinese Medicine Graph Convolution Network(TCM-GCN).The symptom-formula,symptom-herb,and formula-herb heterogeneous graphs were processed with the TCM-GCN to realize high-order propagating message passing and neighbor aggregation to obtain new node representation attributes,and thus acquiring the nodes’sum-aggregations of symptoms,formulas,and herbs to lay a foundation for the downstream tasks of the prediction models.Results Comparisons among the node representations with multi-hot encoding,non-fusion encoding,and fusion encoding showed that the Precision@10,Recall@10,and F1-score@10 of the fusion encoding were 9.77%,6.65%,and 8.30%,respectively,higher than those of the non-fusion encoding in the prediction studies of the model.Conclusion Node representations by fusion encoding achieved comparatively ideal results,indicating the TCM-GCN is effective in realizing node-level representations of heterogeneous graph structured Treatise on Febrile Diseases dataset and is able to elevate the performance of the downstream tasks of the diagnosis model. 展开更多
关键词 Graph convolutional network(GCN) Heterogeneous graph Treatise on Febrile Diseases(Shang Han Lun 《伤寒论》) Node representations on heterogeneous graph Node representation learning
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