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面向故障短文本的改进图节点嵌入与聚类方法
1
作者
邱竞雄
孙林夫
韩敏
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期4256-4266,共11页
为有效挖掘故障短文本中跨文本的词汇间关联,构建故障实体节点的全局特征表示,从而获取故障实体节点聚类标签,提出一种面向故障短文本的改进图节点嵌入与聚类方法。该方法首先在图结构构建过程中创新边权重计算方法,用以区分同一窗口下...
为有效挖掘故障短文本中跨文本的词汇间关联,构建故障实体节点的全局特征表示,从而获取故障实体节点聚类标签,提出一种面向故障短文本的改进图节点嵌入与聚类方法。该方法首先在图结构构建过程中创新边权重计算方法,用以区分同一窗口下不同距离的词汇间关联;其次改进图节点结构特征获取方法,从而体现节点度值差异对嵌入的影响;通过融合节点的结构特征与关系特征,增强具有相似邻居节点的同类节点之间的相似性表现;在聚类阶段设计备选节点数参数以缓解截断距离的敏感性。该方法在公开数据集和真实业务数据上进行了参数分析和性能评估,结果表明该方法可获取精准有效的故障实体节点聚类结果。
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关键词
故障短文本
图节点嵌入
局部密度
图节点聚类
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题名
面向故障短文本的改进图节点嵌入与聚类方法
1
作者
邱竞雄
孙林夫
韩敏
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期4256-4266,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1701500,2018YFB1701502)。
文摘
为有效挖掘故障短文本中跨文本的词汇间关联,构建故障实体节点的全局特征表示,从而获取故障实体节点聚类标签,提出一种面向故障短文本的改进图节点嵌入与聚类方法。该方法首先在图结构构建过程中创新边权重计算方法,用以区分同一窗口下不同距离的词汇间关联;其次改进图节点结构特征获取方法,从而体现节点度值差异对嵌入的影响;通过融合节点的结构特征与关系特征,增强具有相似邻居节点的同类节点之间的相似性表现;在聚类阶段设计备选节点数参数以缓解截断距离的敏感性。该方法在公开数据集和真实业务数据上进行了参数分析和性能评估,结果表明该方法可获取精准有效的故障实体节点聚类结果。
关键词
故障短文本
图节点嵌入
局部密度
图节点聚类
Keywords
fault short text
graph node embedding
local density
graph node clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向故障短文本的改进图节点嵌入与聚类方法
邱竞雄
孙林夫
韩敏
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
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参考文献
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