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基于句法、语义和情感知识的方面级情感分析
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作者 郑诚 杨楠 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期218-225,共8页
方面级情感分析的目标是识别句子中特定方面词的情感极性。近年来,许多工作都是利用句法依赖关系和自注意力机制分别获得句法知识和语义知识,并通过图卷积网络融合这两种信息更新节点的表示。然而句法依赖关系和自注意力机制都不是特定... 方面级情感分析的目标是识别句子中特定方面词的情感极性。近年来,许多工作都是利用句法依赖关系和自注意力机制分别获得句法知识和语义知识,并通过图卷积网络融合这两种信息更新节点的表示。然而句法依赖关系和自注意力机制都不是特定用于情感分析的工具,不能直接有效地捕获方面词的情感表达,而这一点正是方面级情感分析的关键之处。为了更准确地识别方面词的情感表达,构造了融合句法、语义和情感知识的网络。具体来说,利用句法依赖树中的句法知识构建句法图,并将外部情感知识库信息融合在句法图中。同时,采用自注意力机制获得句子中各单词的语义知识,并通过方面感知注意力机制使语义图关注与方面词相关的信息。此外,采用双向消息传播机制同时学习这两个图中的信息并更新节点表示。在3个基准数据集上的实验结果验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 方面级情感分析 图卷积网络 注意力机制 句法依赖树 情感知识 自然语言处理 深度学习
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基于深度学习的《园林植物学》知识图谱构建与教学研究
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作者 冯璐 蒋易蒙 +3 位作者 金婉婷 陆天琪 刘益含 张雅玮 《园林》 2025年第10期48-54,共7页
聚焦数智化时代对课程知识体系的重构需求,基于风景园林专业植物学课程现状与痛点,解析数智技术带来的变革契机,提出面向教学场景的园林植物知识图谱构建方法。以《园林植物学》教材为研究载体,通过“数据采集—实体抽取—图谱可视化”... 聚焦数智化时代对课程知识体系的重构需求,基于风景园林专业植物学课程现状与痛点,解析数智技术带来的变革契机,提出面向教学场景的园林植物知识图谱构建方法。以《园林植物学》教材为研究载体,通过“数据采集—实体抽取—图谱可视化”等知识图谱框架,建立涵盖“形态特征—生态习性—景观功能”多维属性的知识网络。整合教材中分散的756个植物实体与属性关系,形成可视化知识图谱。最后分析植物图谱构建结果及教学应用,并从智能导学系统、智能问答机器人、现有平台增强等方面展望知识图谱技术在课程改革中的延伸应用,为风景园林专业数智化教学转型提供参考。 展开更多
关键词 风景园林 园林植物学 深度学习 知识图谱 教学改革
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UniRec:融合项目表示一致性信息的会话推荐模型 被引量:1
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作者 翟雨欣 彭敦陆 朱金玲 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期856-862,共7页
会话推荐是根据匿名的交互序列预测下一个商品的任务.基于用户历史行为准确建模用户的下一个动作对提高推荐性能至关重要.近些年,许多研究者使用对比学习来改进向量的表示以提高建模的准确性.但现有的基于对比学习的方法大多数都涉及复... 会话推荐是根据匿名的交互序列预测下一个商品的任务.基于用户历史行为准确建模用户的下一个动作对提高推荐性能至关重要.近些年,许多研究者使用对比学习来改进向量的表示以提高建模的准确性.但现有的基于对比学习的方法大多数都涉及复杂的建模过程,过度依赖于模型结构,从而忽视了优化项目表示空间的重要性.为此,本文提出了一种融合项目表示一致性信息与会话信息的会话推荐模型(UniRec).模型通过构建位置感知图来提取细粒度的全局级信息,并利用图注意力网络(GAT)学习项目间成对的过渡关系捕获会话级信息,引入额外的损失函数关注项目表示空间的一致性.最后,使用融合函数获得最终项目表示预测出下一个可能交互的item.在3个真实数据集上的对比实验结果表明,相对基线模型,本文所提模型在P@20、MRR@20等指标上具有一定的提升. 展开更多
关键词 基于会话的推荐系统 一致性信息 对比学习 图神经网络
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基于联邦图神经网络的位置隐私保护推荐方案
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作者 朱亮 慕京哲 +2 位作者 左洪强 谷晶中 朱付保 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期136-143,共8页
传统的位置服务推荐方案未考虑用户偏好及潜在社交关系等问题,导致推荐结果无法满足用户的个性化需求。图神经网络(GNN)凭借较好的图结构数据处理能力,被广泛用于位置推荐领域;然而,此前研究里中心化的数据范式容易造成位置隐私泄露的... 传统的位置服务推荐方案未考虑用户偏好及潜在社交关系等问题,导致推荐结果无法满足用户的个性化需求。图神经网络(GNN)凭借较好的图结构数据处理能力,被广泛用于位置推荐领域;然而,此前研究里中心化的数据范式容易造成位置隐私泄露的问题。因此,提出一种基于联邦图神经网络的位置隐私保护推荐方案(FedGNNLPR)。首先,通过图注意力网络学习用户的社交关系嵌入和兴趣点(POI)嵌入;其次,建立基于POI的伪标签标注模型预测用户对未知位置的访问次数,以保护用户隐私并缓解冷启动问题;最后,提出基于差分隐私的聚类联邦学习策略保护客户端的交互数据并解决数据异质性问题。在两个公开的真实数据集上进行实验的结果表明,在平均绝对值误差(MAE)和均方根误差(RMSE)方面,所提方案比联邦平均(FedAvg)算法分别降低了7.89%和9.29%,比FL+HC算法分别降低了2.32%和2.75%;并且,所提方案在联邦学习位置推荐上展现出更好的性能。因此,FedGNN-LPR不仅能保护用户位置隐私,而且提高了位置推荐性能。 展开更多
关键词 基于位置的社交网络 联邦学习 图注意力网络 伪标签 位置推荐
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基于知识图谱的BOPPPS模式在围手术期护理教学中的应用
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作者 梁娜 张倩瑜 +2 位作者 张晓庆 周超 蔡婷婷 《护理学杂志》 北大核心 2025年第16期1-6,共6页
目的构建并评估基于知识图谱的BOPPPS模式在围手术期护理教学的应用效果。方法便利抽取2022级4个护理本科班级,按班级随机分为对照组和试验组各79人。对照组实施常规围手术期护理教学,试验组依托超星泛雅平台的知识图谱技术,构建围手术... 目的构建并评估基于知识图谱的BOPPPS模式在围手术期护理教学的应用效果。方法便利抽取2022级4个护理本科班级,按班级随机分为对照组和试验组各79人。对照组实施常规围手术期护理教学,试验组依托超星泛雅平台的知识图谱技术,构建围手术期护理知识图谱体系,包括知识图谱、问题图谱和课程思政图谱,实施基于知识图谱的BOPPPS教学。课程结束后比较两组考核成绩与自主学习能力,并结合质性访谈分析知识图谱的使用体验与效果。结果对照组78人、试验组79人完成研究。课程结束后,试验组理论成绩、总成绩和自主学习能力评分显著高于对照组(均P<0.05),两组操作成绩差异无统计学意义(P>0.05)。访谈共提炼5个主题,知识图谱教学能提升学习获得感与使用意愿,促进知识理解与高效记忆等。结论基于知识图谱的BOPPPS模式在围手术期护理教学中的应用,可有效提升护理本科生学习成绩与自主学习能力,强化知识整合与职业认同。 展开更多
关键词 护理本科生 知识图谱 BOPPPS模式 围手术期护理 外科护理学 课程思政 自主学习能力 护理教育
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多智能体深度强化学习研究进展 被引量:13
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作者 丁世飞 杜威 +2 位作者 张健 郭丽丽 丁玲 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1547-1567,共21页
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)在近年受到广泛的关注,并在各种领域取得显著的成功.由于现实环境通常包括多个与环境交互的智能体,多智能体深度强化学习(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning,MADRL)获得蓬勃的发展... 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)在近年受到广泛的关注,并在各种领域取得显著的成功.由于现实环境通常包括多个与环境交互的智能体,多智能体深度强化学习(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning,MADRL)获得蓬勃的发展,在各种复杂的序列决策任务上取得优异的表现.本文对多智能体深度强化学习的工作进展进行综述,主要内容分为三个部分.首先,我们回顾了几种常见的多智能体强化学习问题表示及其对应的合作、竞争和混合任务.其次,我们对目前的MADRL方法进行了全新的多维度的分类,并对不同类别的方法展开进一步介绍.其中,我们重点综述值函数分解方法,基于通信的MADRL方法以及基于图神经网络的MADRL方法.最后,我们研究了MADRL方法在现实场景中的主要应用.希望本文能够为即将进入这一快速发展领域的新研究人员和希望获得全方位了解并根据最新进展确定新方向的现有领域专家提供帮助. 展开更多
关键词 多智能体深度强化学习 基于值函数 基于策略 通信学习 图神经网络
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基于依赖类型剪枝的双特征自适应融合网络用于方面级情感分析 被引量:1
7
作者 郑诚 石景伟 +1 位作者 魏素华 程嘉铭 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期205-213,共9页
现有的模型将基于依赖树的图神经网络用于方面级情感分析,一定程度上提升了模型的分类性能。然而,由于依赖解析技术的限制,语法解析结果的不精确导致依赖树存在大量噪声,使得模型的性能提升有限。此外,一些句子本身并不符合标准的句法... 现有的模型将基于依赖树的图神经网络用于方面级情感分析,一定程度上提升了模型的分类性能。然而,由于依赖解析技术的限制,语法解析结果的不精确导致依赖树存在大量噪声,使得模型的性能提升有限。此外,一些句子本身并不符合标准的句法结构。以往的研究以同样的置信度利用句法信息和语义信息,没有充分考虑它们对于确定方面词极性的贡献的不同,导致模型在相应的数据集上性能较差。为了克服这些困难,文中提出了一种基于依赖类型剪枝的双特征自适应融合网络。具体来说,该模型使用一种新型的混合方法,命名为依赖关系类型剪枝和邻接矩阵平滑,来缓解句法解析产生的噪声。此外,该模型通过双特征自适应融合模块充分考虑句子的句法信息的可用程度,以一种更灵活的方式将句法特征和语义特征结合起来用于方面级情感分析。在5个公开可用的数据集上进行广泛的实验,结果证明了该方法明显优于基线模型。 展开更多
关键词 方面级情感分析 图神经网络 依赖类型剪枝 双特征自适应融合 深度学习 自然语言处理
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联合句法与位置信息的方面情感三元组抽取
8
作者 王浩畅 黄嘉婷 赵铁军 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第10期3096-3102,共7页
为提高方面级情感三元组抽取任务的准确率,提出一种联合依存句法关系和位置偏移信息的抽取模型。在模型上下文编码中添加句法关系,结合图卷积网络捕获结构和结点属性信息,增强三元组要素之间的交互能力;在多任务学习部分加入相对位置偏... 为提高方面级情感三元组抽取任务的准确率,提出一种联合依存句法关系和位置偏移信息的抽取模型。在模型上下文编码中添加句法关系,结合图卷积网络捕获结构和结点属性信息,增强三元组要素之间的交互能力;在多任务学习部分加入相对位置偏移信息,充分挖掘方面-观点词对的关系,提高三元组要素抽取的精度。在4个基准英文数据集上的实验结果表明,该方法效果显著且优于其它基线模型。 展开更多
关键词 方面级情感分析 三元组抽取 多任务学习 图卷积网络 依存句法 双向长短时记忆网络 深度学习
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知识图谱赋能高校课程“教-学-评”一体化的探究 被引量:30
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作者 谢幼如 陆怡 +2 位作者 彭志扬 邱艺 李成军 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2024年第12期1-7,共7页
随着教育数字化的持续推进,如何以教、学、评三环融通支撑五育融合,重塑育人范式,培养适应社会发展的创新型人才,成为当前高校亟需解决的关键问题。知识图谱是一种结构化的语义知识库,对于推动高校课程数字化建设与创新应用具有强大的... 随着教育数字化的持续推进,如何以教、学、评三环融通支撑五育融合,重塑育人范式,培养适应社会发展的创新型人才,成为当前高校亟需解决的关键问题。知识图谱是一种结构化的语义知识库,对于推动高校课程数字化建设与创新应用具有强大的功能作用。研究针对高校课程“教-学-评”一体化内涵意义不清、理论逻辑不明、技术支持错位等问题,以课程与教学理论、场景理论等为指导,采用文献研究、理论演绎等方法,开展知识图谱赋能高校课程教学改革的相关研究:首先,结合高校课程改革的发展需要,明晰了高校课程“教-学-评”一体化的内涵意义;接着,根据“教-学-评”一体化的价值旨归,提出了高校课程“教-学-评”一体化的过程逻辑;最后,分析知识图谱的赋能作用,构建了知识图谱赋能高校课程“教-学-评”一体化的框架,并面向人机协同交互学习、自适应自主学习、数实融合探究学习等典型场景,分别提出了知识图谱赋能高校课程“教-学-评”一体化的实施理路。 展开更多
关键词 知识图谱 “教-学-评”一体化 高校课程 场景化教学
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基于知识图谱的学习系统设计对在线学习效果的影响研究 被引量:6
10
作者 曲克晨 李锦昌 +1 位作者 黄德铭 宋佳 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期70-80,共11页
从建构主义和能力本位理论出发,提出了一种基于知识图谱的在线学习系统设计方法,即打破传统的知识结构,以提升能力为目标,构建知识、技能等多维度的能力框架;搭建了以知识图谱为底层逻辑,链接数字学习资源的学习系统;开展了教学实践和... 从建构主义和能力本位理论出发,提出了一种基于知识图谱的在线学习系统设计方法,即打破传统的知识结构,以提升能力为目标,构建知识、技能等多维度的能力框架;搭建了以知识图谱为底层逻辑,链接数字学习资源的学习系统;开展了教学实践和实证研究.首先,使用调查问卷对学习系统进行了验证;其次,以“阅读英文学术论文”能力为学习任务,随机分配实验组和对照组;最后,评估两组对于知识、技能的理解、记忆水平以及综合运用能力.研究结果显示,学习系统的有效性和易用性实验组总成绩、知识得分、技能得分和能力得分均高于对照组成绩,其中总成绩和能力得分具有显著性差异,表明该系统对于在线学习效果有一定的促进作用. 展开更多
关键词 知识图谱 建构主义 能力本位 学习系统 实证研究
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基于超图卷积网络和目标多意图感知的会话推荐算法 被引量:2
11
作者 王伦康 高茂庭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期32-38,44,共8页
当前先进的会话推荐算法主要通过图神经网络从全局和目标会话中挖掘项目的成对转换关系,并将目标会话压缩成固定的向量表示,忽略了项目间复杂的高阶信息和目标项目对用户偏好多样性的影响。为此提出了基于超图卷积网络和目标多意图感知... 当前先进的会话推荐算法主要通过图神经网络从全局和目标会话中挖掘项目的成对转换关系,并将目标会话压缩成固定的向量表示,忽略了项目间复杂的高阶信息和目标项目对用户偏好多样性的影响。为此提出了基于超图卷积网络和目标多意图感知的会话推荐算法HCN-TMP。通过学习会话表示来表达用户偏好,首先依据目标会话构建会话图,依据全局会话构建超图,通过意图解纠缠技术将原有反映用户耦合意图的项目嵌入表示转换为项目多因素嵌入表示,再经图注意力网络和超图卷积网络分别学习目标会话节点的会话级和全局级项目表示,并使用距离相关性损失函数增强多因素嵌入块间的独立性;然后嵌入目标会话中节点位置信息,加权每个节点的注意力权重,得到全局级和会话级会话表示;利用对比学习最大化两者互信息,经目标多意图感知,针对不同的目标项目自适应地学习目标会话中多意图的用户偏好,得到目标感知级会话表示,最后线性融合三个级别的会话表示得到最终的会话表示。在Tmall和Nowplaying两个公开数据集上进行大量实验,实验结果验证了HCN-TMP算法的有效性。 展开更多
关键词 图神经网络 会话推荐 意图解纠缠 注意力机制 自监督学习
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自监督混合图神经网络的会话推荐模型 被引量:2
12
作者 章淯淞 夏鸿斌 刘渊 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第4期1021-1031,共11页
基于会话的推荐旨在利用匿名会话预测用户行为。现有基于图神经网络(GNN)的会话推荐算法大多仅针对当前会话提取用户偏好,却忽略了来自其他会话的高阶多元关系从而影响推荐精度。此外,由于会话推荐所采用的短时交互序列包含的信息非常有... 基于会话的推荐旨在利用匿名会话预测用户行为。现有基于图神经网络(GNN)的会话推荐算法大多仅针对当前会话提取用户偏好,却忽略了来自其他会话的高阶多元关系从而影响推荐精度。此外,由于会话推荐所采用的短时交互序列包含的信息非常有限,使其更容易受到数据稀疏性的影响。针对上述问题,提出了自监督混合图神经网络会话推荐模型(SHGN)。该模型首先通过将原始数据构建为三个视图来描述会话与物品关系,然后通过多头图注意力网络捕获会话内部物品的低阶转换信息,提出了残差图卷积网络捕获物品和会话的高阶转换信息;最后融合自监督学习(SSL)作为辅助任务,通过最大化不同通道学习到的会话嵌入的互信息,对原始数据进行数据增强从而提升推荐性能。为了验证该方法的有效性,在Tmall、Diginetica、Nowplaying、Yoochoose四个基准数据集上与SR-GNN、GCE-GNN、DHCN等主流基线模型进行了对比实验,实验结果在P@20、MRR@20等性能指标上均取得了一定提升。 展开更多
关键词 会话推荐 多视图建模 图神经网络 自监督学习
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基于图辅助学习的会话推荐
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作者 唐廷杰 黄佳进 秦进 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2711-2718,共8页
针对现有的自监督对比任务未能充分利用原始数据中的丰富语义以及缺乏通用性的问题,提出一种基于图辅助学习的会话推荐(SR-GAL)模型。首先,在图神经网络(GNN)的基础上引入具有表示一致性(RC)的编码通道,从原始数据中挖掘更有价值的自监... 针对现有的自监督对比任务未能充分利用原始数据中的丰富语义以及缺乏通用性的问题,提出一种基于图辅助学习的会话推荐(SR-GAL)模型。首先,在图神经网络(GNN)的基础上引入具有表示一致性(RC)的编码通道,从原始数据中挖掘更有价值的自监督信号;其次,为了充分利用这些自监督信号,设计了与目标任务关系紧密的预测性辅助任务和约束性辅助任务;最后,开发了一个简单且与GNN模型无关的辅助学习框架,将两个辅助任务与推荐任务统一起来,从而提高GNN模型的推荐性能。与次优的对比模型CGSNet(Contrastive Graph Self-attention Network)相比,在Diginetica数据集上,所提模型的精确率P@20和平均倒数排名MRR@20提升了0.58%和1.61%;在Tmall数据集上,所提的模型的P@20和MRR@20分别提升了12.65%和8.41%,验证了该模型的有效性。在多个真实数据集上的实验结果表明,SR-GAL模型优于较先进的模型,并且具有良好的可扩展性和通用性。 展开更多
关键词 推荐系统 会话推荐 图神经网络 辅助任务 自监督学习
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基于句信息增强词信息的方面级情感分类
14
作者 李怡霖 孙成胜 +1 位作者 罗林 琚生根 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期299-308,共10页
方面级情感分类属于细粒度的情感分类,旨在判断句子中指定方面词的情感极性。近年来,句法知识在方面级情感分类任务中得到了广泛应用。目前主流的模型利用句法依存树和图卷积神经网络进行情感极性的分类。然而,此类模型着眼于利用聚合... 方面级情感分类属于细粒度的情感分类,旨在判断句子中指定方面词的情感极性。近年来,句法知识在方面级情感分类任务中得到了广泛应用。目前主流的模型利用句法依存树和图卷积神经网络进行情感极性的分类。然而,此类模型着眼于利用聚合后的方面词信息来判断情感极性,很少关注句子的全局信息对情感极性的影响,从而导致情感极性分类结果出现偏差。为了解决这一问题,提出了一种基于句信息增强词信息的方面级情感分类模型,该模型通过对比学习对句向量进行表示学习,以减小句向量对比损失为目标调整词向量的特征表示,最后通过图卷积神经网络聚合意见词信息得出情感分类结果。在SemEval2014数据集和Twitter数据集上进行实验,结果表明,所提模型可以提高分类的准确性,综合验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 方面级情感分类 句信息 词信息 对比学习 图卷积神经网络
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基于关系图特征的微博水军发现方法 被引量:26
15
作者 程晓涛 刘彩霞 刘树新 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期1533-1541,共9页
随着网络水军策略的不断演变,传统的基于用户内容和用户行为的发现方法对新型社交网络水军的识别效果不断下降,水军用户可以变更自身的博文内容与转发行为,但无法改变与网络中正常用户的连结关系,形成的结构图具有一定的稳定性,因此,相... 随着网络水军策略的不断演变,传统的基于用户内容和用户行为的发现方法对新型社交网络水军的识别效果不断下降,水军用户可以变更自身的博文内容与转发行为,但无法改变与网络中正常用户的连结关系,形成的结构图具有一定的稳定性,因此,相对于用户的内容特征与行为特征,用户关系特征在水军识别中具有更强的鲁棒性与准确度.由此,本文提出一种基于用户关系图特征的微博水军账号识别方法.实验中通过爬虫程序抓取新浪微博网络数据;然后,提取用户的属性特征、时间特征、关系图特征;最后,利用三种机器学习算法对用户进行分类预测.仿真结果表明,添加新特征后对水军账号的识别准确率、召回率提高5%以上,从而验证了关系图特征在水军识别中的有效性. 展开更多
关键词 词微博网络 机器学习 网络水军 图特征 分类器
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一种融合图学习与区域显著性分析的图像检索算法 被引量:17
16
作者 冯松鹤 郎丛妍 须德 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2288-2294,共7页
为弥合图像低层视觉特征和高层语义之间的语义鸿沟,改善图像检索的效果,机器学习算法经常被引入到图像检索问题中.通常情况下,机器学习算法是与相关反馈机制相结合,通过用户的交互操作,标定出若干正反例图像,很自然地就可以将图像检索... 为弥合图像低层视觉特征和高层语义之间的语义鸿沟,改善图像检索的效果,机器学习算法经常被引入到图像检索问题中.通常情况下,机器学习算法是与相关反馈机制相结合,通过用户的交互操作,标定出若干正反例图像,很自然地就可以将图像检索问题转化为模式识别中的分类问题.目前融合区域显著性分析的区域图像检索算法尚没有与机器学习算法相融合.本文结合图像区域显著性分析,并针对用户参与反馈的情况,分别提出了两种图像检索解决方案.其一,在没有用户反馈以及用户只反馈正例图像的情形下,将图像检索问题转化为直推式学习问题(Transductive Learning),改进已有的基于图的半监督学习算法,提出了融合区域显著性分析的层次化图表示(Hierarchi-cal Graph Representation)方式,用以实现标记传播;其二,在用户同时反馈正反例图像的情形下,利用用户反馈得到的正反例图像构建相似性邻接矩阵,通过流形排序算法(Manifold-Ranking)学习出用户感兴趣的查询目标概念并用相应的特征向量集合表示,并据此查询图像库返回用户语义相关的图像集合.实验结果验证了这两种检索策略的有效性. 展开更多
关键词 图像检索 区域显著性 图学习 流形排序 相关反馈
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基于局部聚类与图方法的半监督学习算法 被引量:7
17
作者 李明 杨艳屏 占惠融 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期1655-1660,共6页
基于图的算法已经成为半监督学习中的一种流行方法,该方法把数据定义为图的节点,用图的边表示数据之间的关系,在各种数据分布情况下都具有很高的分类准确度.然而图方法的计算复杂度比较高,当图的规模比较大时,计算所需要的时间和存储都... 基于图的算法已经成为半监督学习中的一种流行方法,该方法把数据定义为图的节点,用图的边表示数据之间的关系,在各种数据分布情况下都具有很高的分类准确度.然而图方法的计算复杂度比较高,当图的规模比较大时,计算所需要的时间和存储都非常大,这在一定程度上限制了图方法的使用.因此,如何控制图的大小是基于图的半监督学习算法中的一个重要问题.本文提出了一种基于密度估计的快速聚类方法,可以在局部范围对数据点进行聚类,以聚类形成的子集作为构图的节点,从而大大降低了图的复杂度.新的聚类方法计算量较小,通过推导得到的距离函数能较好地保持原有数据分布.实验结果表明,通过局部聚类后构建的小图在分类效果上与在原图上的结果相当,同时在计算速度上有极大的提高. 展开更多
关键词 半监督学习 图方法 密度估计 局部聚类
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基于图的半监督关系抽取 被引量:16
18
作者 陈锦秀 姬东鸿 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2843-2852,共10页
提出利用基于图的半监督学习算法,即标注传递算法,指导计算机从非结构化的文本中自动识别出实体之间的关系.该方法首先利用图策略来建立关系抽取的模型.在这个图模型中,各个有标签和未标签的样本被表示成图上的各个节点,而样本间的距离... 提出利用基于图的半监督学习算法,即标注传递算法,指导计算机从非结构化的文本中自动识别出实体之间的关系.该方法首先利用图策略来建立关系抽取的模型.在这个图模型中,各个有标签和未标签的样本被表示成图上的各个节点,而样本间的距离则作为图上各边的权重.然后,关系抽取的任务就转化成在这个图上估计出一个满足全局一致性假设的标注函数通过对ACE(automatic content extraction)语料库的评测,结果显示,当只有少量的标签样本时,采用该标注传递的方法可以获得比基于SVM(support vector machine)的有监督关系抽取更好的性能,同时也明显优于基于Bootstrapping的半监督关系抽取的方法. 展开更多
关键词 关系抽取 基于图 半监督学习 标签传递
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基于事件社会网络推荐系统综述 被引量:9
19
作者 廖国琼 蓝天明 +4 位作者 黄晓梅 陈辉 万常选 刘德喜 刘喜平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期424-444,共21页
基于事件社会网络(event-based social network,简称EBSN)是一种结合了线上网络和线下网络的新型社会网络,近年来得到了越来越多的关注,已有许多国内外重要研究机构的研究者对其进行研究并取得了许多研究成果.在EBSN推荐系统中,一个重... 基于事件社会网络(event-based social network,简称EBSN)是一种结合了线上网络和线下网络的新型社会网络,近年来得到了越来越多的关注,已有许多国内外重要研究机构的研究者对其进行研究并取得了许多研究成果.在EBSN推荐系统中,一个重要的任务就是设计出更好、更合理的推荐算法以提高推荐精确度和用户满意度,其关键在于充分结合EBSN中的各种上下文信息去挖掘用户、事件和群组的隐藏特征.主要对EBSN推荐系统的最新研究进展进行综述.首先,概述EBSN的定义、结构、属性和特征,介绍EBSN推荐系统的基本框架,并分析EBSN推荐系统与其他推荐系统的区别;其次,对EBSN推荐系统的主要推荐方法和推荐内容进行归纳、总结和对比分析;最后,分析EBSN推荐系统的研究难点及其发展趋势,并给出总结. 展开更多
关键词 基于事件社会网络 推荐系统 矩阵分解 图模型 概率模型 深度学习
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基于图半监督学习的医学图像检索 被引量:10
20
作者 吴梦麟 陈强 孙权森 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1354-1360,共7页
针对医学图像检索中底层特征不能完整地描述图像的高层语义的问题,提出一种基于图的半监督学习框架的医学图像检索算法.首先根据图像之间的距离关系构建图模型,并在标记传播过程中加入密度相似性约束,得到查询图像的类别归属度,即图像... 针对医学图像检索中底层特征不能完整地描述图像的高层语义的问题,提出一种基于图的半监督学习框架的医学图像检索算法.首先根据图像之间的距离关系构建图模型,并在标记传播过程中加入密度相似性约束,得到查询图像的类别归属度,即图像的视觉语义表示;然后提取图像分块SIFT特征,用词袋进行描述,以获取图像的局部特征;最后设计了结合视觉语义和局部特征的相似性度量准则.在ImageCLEFmed上的实验结果表明,该算法能够有效地表达图像的视觉语义,检索效率优于单一底层特征检索. 展开更多
关键词 基于内容的医学图像检索 基于图的半监督学习 视觉语义 词袋
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