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基于B-CNN模型的异构网络大数据知识扩充算法研究
被引量:
1
1
作者
张伟华
王海英
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期290-294,共5页
在B-CNN模型各个特征通道内引进比例因子,结合正则化激活方式构建稀疏层,完成特征通道筛选,利用改进B-CNN构建异构网络大数据知识表示模型,通过维度变换方式增加卷积滑动窗口的滑动步数,提高数据内实体与关系的信息共享作用,利用可变粒...
在B-CNN模型各个特征通道内引进比例因子,结合正则化激活方式构建稀疏层,完成特征通道筛选,利用改进B-CNN构建异构网络大数据知识表示模型,通过维度变换方式增加卷积滑动窗口的滑动步数,提高数据内实体与关系的信息共享作用,利用可变粒度策略分割有效数据知识三元组的细粒度数据,实现异构网络大数据知识扩充。实验证明:该算法在表示数据知识时三元组预测准确比例较高,归一化互信息与调整兰德指数均较高,收敛速度较快,数据知识表示效果和扩充效果较好。
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关键词
b-cnn模型
异构网络
大数据
知识扩充
比例因子
可变粒度
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职称材料
题名
基于B-CNN模型的异构网络大数据知识扩充算法研究
被引量:
1
1
作者
张伟华
王海英
机构
郑州商学院信息与机电工程学院
出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期290-294,共5页
基金
河南省科技攻关计划项目(202102210357)
郑州商学院新工科创新融合团队项目(2021-CXTD-05)。
文摘
在B-CNN模型各个特征通道内引进比例因子,结合正则化激活方式构建稀疏层,完成特征通道筛选,利用改进B-CNN构建异构网络大数据知识表示模型,通过维度变换方式增加卷积滑动窗口的滑动步数,提高数据内实体与关系的信息共享作用,利用可变粒度策略分割有效数据知识三元组的细粒度数据,实现异构网络大数据知识扩充。实验证明:该算法在表示数据知识时三元组预测准确比例较高,归一化互信息与调整兰德指数均较高,收敛速度较快,数据知识表示效果和扩充效果较好。
关键词
b-cnn模型
异构网络
大数据
知识扩充
比例因子
可变粒度
Keywords
b-cnn
model
heterogeneous network
big data
knowledge expansion
proportional factor
variable size
分类号
TP393 [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
基于B-CNN模型的异构网络大数据知识扩充算法研究
张伟华
王海英
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022
1
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