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基于混合图神经网络的多模态相关性时尚服饰兼容度预测研究被引量：1: 1; 作者陈燕吕梓民 +2 位作者李云陆星宇井佩光《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期70-78,共9页; 近年来,许多研究人员在多模态融合的研究中取得了显著效果。多模态比单模态具有更丰富的信息,然而,多模态融合过程中的类别共现频率偏差,使得服饰兼容度预测研究存在着巨大的挑战。因此,本研究提出了基于混合图神经网络的多模态相关性... 展开更多; 关键词多模态动态图神经网络共现频率偏差服饰兼容度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于动态网络模式变化的网络结构增强嵌入: 2; 作者张同心魏强陆路希《信息工程大学学报》 2024年第1期24-29,共6页; 动态网络是网络结构和节点属性会随着时间推移而发生变化的复杂网络。由于动态网络能够更好地表达现实世界,从而引起研究者们的兴趣。现实中的动态网络常常会出现网络模式的变化,但是现有的动态网络模型在嵌入时往往将所有的快照划归为... 展开更多; 关键词动态网络网络嵌入动态图神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

动态链路预测相关研究: 3; 作者张宇阳《数据通信》 2025年第1期40-44,共5页; 动态链路预测是一种通过分析网络演化模式和趋势,预测未来网络节点之间可能建立连接的技术。它利用历史网络数据和机器学习技术,探索网络结构的演化规律,为未来网络的发展提供预测和指导。动态图神经网络在处理节点的增减、边的动态变... 展开更多; 关键词动态链路预测动态图神经网络关系建模时序建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

全局和局部感知的交通速度预测模型: 4; 作者申岩松李琳黄传明《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3195-3205,共11页; 面对日益严峻的交通堵塞问题,智能交通系统获得飞速发展和广泛应用,作为基石工作的交通速度预测因此备受关注.近些年来,深度学习被广泛用于交通速度预测的研究工作,并且研究方向也从单一的建模时间相关性迁移到复杂的时空相关性,图神经... 展开更多; 关键词交通速度预测时空相关性动态图神经网络图生成; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合图神经网络的多模态相关性时尚服饰兼容度预测研究被引量：1: 1; 作者陈燕吕梓民李云陆星宇井佩光; 机构广西大学计算机与电子信息学院广西财经学院大数据与人工智能学院广西民族大学相思湖学院理工学院天津大学自动化与信息工程学院; 出处《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期70-78,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(71862003) 国家自然科学基金资助项目(61861014和6236010200) +2 种基金博士启动基金(BS2021025) 广西科学研究与技术开发计划项目(AA20302002-3); 文摘近年来,许多研究人员在多模态融合的研究中取得了显著效果。多模态比单模态具有更丰富的信息,然而,多模态融合过程中的类别共现频率偏差,使得服饰兼容度预测研究存在着巨大的挑战。因此,本研究提出了基于混合图神经网络的多模态相关性时尚服饰兼容度预测模型。该模型深度挖掘文本和视觉两个模态的相关性,并通过混合图神经网络解决多模态融合过程中类别共现频率偏差引起兼容度预测不准确的问题,提高服饰兼容度预测精度。该模型在Polyvore Outfits和Polyvore Outfits-D两个开源数据集上进行了服饰兼容度预测和填空任务的实验。结果显示,该模型在2个数据集中的服饰兼容度任务中分别取得了0.928和0.878的AUC值,在填空任务中分别取得了62.41%和56.83%的精确度,均优于比较的基准模型。; 关键词多模态动态图神经网络共现频率偏差服饰兼容度; Keywords multimodality dynamic graph neural network co-occurrence frequency bias clothing compatibility; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于动态网络模式变化的网络结构增强嵌入: 2; 作者张同心魏强陆路希; 机构信息工程大学盲信号处理重点实验室; 出处《信息工程大学学报》 2024年第1期24-29,共6页; 文摘动态网络是网络结构和节点属性会随着时间推移而发生变化的复杂网络。由于动态网络能够更好地表达现实世界,从而引起研究者们的兴趣。现实中的动态网络常常会出现网络模式的变化,但是现有的动态网络模型在嵌入时往往将所有的快照划归为同一模式来学习,并没有特别区分其中隐含的网络模式。针对这一情况提出了网络结构增强嵌入(NS-PCN)框架,该框架根据网络模式的变化,能够有效地提取网络中的模式信息。具体表现为,该框架首先判断动态网络时间片所处的模式;然后对相同模式网络之间的网络结构信息增强;最后在4个真实数据集上进行了链路预测实验。实验结果表明,现有的动态网络嵌入模型在本框架下,网络嵌入效果有显著地提高。; 关键词动态网络网络嵌入动态图神经网络; Keywords dynamic network network embedding dynamic graph neural network; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动态链路预测相关研究: 3; 作者张宇阳; 机构宁波大学信息科学与工程学院; 出处《数据通信》 2025年第1期40-44,共5页; 文摘动态链路预测是一种通过分析网络演化模式和趋势,预测未来网络节点之间可能建立连接的技术。它利用历史网络数据和机器学习技术,探索网络结构的演化规律,为未来网络的发展提供预测和指导。动态图神经网络在处理节点的增减、边的动态变化和时间序列输入以及链路预测等任务方面体现出了强大的建模能力。首先,介绍动态链路预测的背景以及面临的主要问题;其次,介绍了两种动态链路预测算法的基本概念和优缺点;再次,从评价指标、所适用的下游任务和数据集三个方面进行分析比较;最后,展望了未来的研究方向,并对当前的动态链路预测方法进行了总结。; 关键词动态链路预测动态图神经网络关系建模时序建模; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名全局和局部感知的交通速度预测模型: 4; 作者申岩松李琳黄传明; 机构武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉市交管局; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3195-3205,共11页; 基金国家自然科学基金(No.62276196) 湖北省重点研发计划项目(No.2021BAA030)。; 文摘面对日益严峻的交通堵塞问题,智能交通系统获得飞速发展和广泛应用,作为基石工作的交通速度预测因此备受关注.近些年来,深度学习被广泛用于交通速度预测的研究工作,并且研究方向也从单一的建模时间相关性迁移到复杂的时空相关性,图神经网络由于契合交通路网的图结构数据这一本质属性,成为建模空间相关性的主流方法 .目前,大多数的研究工作已经注意到动态的空间相关性对交通速度预测任务的重要性.然而,基于这一发现所提出的建模思路主要预定义矩阵或自适应矩阵,属于静态矩阵,并不足以应对空间相关性的复杂和动态的特性.同时通过对真实交通速度数据集的分析,本文发现交通节点间依赖的局部波动相比交通路网的全局影响具有更强的动态性,这表明空间相关性可以从全局和局部的角度分开建模,因此本文提出了一个端到端全局和局部融合的动态图神经网络模型来进行交通速度预测.首先,交通速度流被自分解层分解为静态分量和动态分量,随后动态图生成模块为动态分量构造实时的动态图以匹配其动态性.基于构造的动态图和输入的预定义图,本文借助图卷积操作来学习这两类空间相关性的高阶表达.除此之外,本文在时间模块使用空洞因果卷积捕获交通数据中时间相关性.最后,残差连接被用来聚合时空相关性并输送给输出层完成最终的速度预测.在两个高速公路数据集和一个城市路数据集上的实验结果表明本文提出的模型相比主流模型在平均绝对误差和均方根误差两个预测指标上均优于主流模型.; 关键词交通速度预测时空相关性动态图神经网络图生成; Keywords traffic speed prediction spatial-temporal correlations dynamic graph neural network graph generation; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于混合图神经网络的多模态相关性时尚服饰兼容度预测研究	陈燕吕梓民李云陆星宇井佩光	《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于动态网络模式变化的网络结构增强嵌入	张同心魏强陆路希	《信息工程大学学报》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	动态链路预测相关研究	张宇阳	《数据通信》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	全局和局部感知的交通速度预测模型	申岩松李琳黄传明	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料