期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
被引量：
3
1
作者
胡斌皓
张建朋
陈鸿昶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第1期310-315,共6页
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略...
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。
展开更多
关键词
知识图谱补全
生成式对抗网络
正类无标签学习
负样本抽样
在线阅读
下载PDF
职称材料
以标注确定性增强为导向的正类-无标签学习算法
2
作者
何玉林
何芃
+2 位作者
黄哲学
解为成
PHILIPPE Fournier-Viger
《计算机应用》
北大核心
2025年第7期2101-2112,共12页
正类-无标签学习(PUL)是在负例样本未知时,利用已知的少量正类样本和大量无标签样本训练出性能可被实际应用接受的分类器。现有的PUL算法存在共性的缺陷,即对无标签样本标注的不确定性较大,这将导致分类器学习到的分类边界不准确,并且...
正类-无标签学习(PUL)是在负例样本未知时,利用已知的少量正类样本和大量无标签样本训练出性能可被实际应用接受的分类器。现有的PUL算法存在共性的缺陷,即对无标签样本标注的不确定性较大,这将导致分类器学习到的分类边界不准确,并且限制了所训练分类器在新数据上的泛化能力。为了解决这一问题,提出一种以无标签样本标注确定性增强为导向的PUL(LCE-PUL)算法。首先,通过验证集的后验概率均值和正类样本集中心点的相似程度筛选出可靠的正类样本,并通过多轮迭代逐步精细化标注过程,以提升对无标签样本初步类别判断的准确性,从而提高无标签样本标注的确定性;其次,把这些可靠的正类样本与原始正类样本集合并,以形成新的正类样本集,之后从无标签样本集中将它剔除;然后,遍历新的无标签样本集,并利用每个样本与若干近邻点的相似程度再次筛选可靠正类样本,以更准确地推断无标签样本的潜在标签,从而减少误标注的可能性,并提升标注的确定性;最后,更新正类样本集,并把未被选中的无标签样本视为负类样本。在具有代表性的数据集上对LCE-PUL算法的可行性、合理性和有效性进行验证。随着迭代次数的增加,LCE-PUL算法的训练呈现收敛的特性,且当正类样本比例为40%、35%和30%时,LCE-PUL算法构建的分类器测试精度相较于基于特定成本函数的偏置支持向量机(BiasedSVM)算法、基于Dijkstra的PUL标签传播(LP-PUL)算法和基于标签传播的PUL(PU-LP)算法等5种代表性对比算法中最多提升了5.8、8.8和7.6个百分点。实验结果表明,LCE-PUL是一种有效处理PUL问题的机器学习算法。
展开更多
关键词
正
类
-
无标签
学习
标注确定性增强
后验概率
贝叶斯分
类
器
两步法
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
被引量：
3
1
作者
胡斌皓
张建朋
陈鸿昶
机构
郑州大学网络空间安全学院
信息工程大学信息技术研究所国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第1期310-315,共6页
基金
国家自然科学基金(62002384)
嵩山实验室项目(221100210700-3)。
文摘
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。
关键词
知识图谱补全
生成式对抗网络
正类无标签学习
负样本抽样
Keywords
Knowledge graph completion
Generative adversarial network
Positive unlabeled learning
Negative sampling
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
以标注确定性增强为导向的正类-无标签学习算法
2
作者
何玉林
何芃
黄哲学
解为成
PHILIPPE Fournier-Viger
机构
人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
深圳大学计算机与软件学院
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第7期2101-2112,共12页
基金
广东省基础与应用基础研究基金粤深联合基金资助项目(2023B1515120020)
广东省自然科学基金资助项目(2023A1515011667)
+1 种基金
深圳市基础研究项目(JCYJ20210324093609026)
深圳市科技重大专项(KJZD20230923114809020)。
文摘
正类-无标签学习(PUL)是在负例样本未知时,利用已知的少量正类样本和大量无标签样本训练出性能可被实际应用接受的分类器。现有的PUL算法存在共性的缺陷,即对无标签样本标注的不确定性较大,这将导致分类器学习到的分类边界不准确,并且限制了所训练分类器在新数据上的泛化能力。为了解决这一问题,提出一种以无标签样本标注确定性增强为导向的PUL(LCE-PUL)算法。首先,通过验证集的后验概率均值和正类样本集中心点的相似程度筛选出可靠的正类样本,并通过多轮迭代逐步精细化标注过程,以提升对无标签样本初步类别判断的准确性,从而提高无标签样本标注的确定性;其次,把这些可靠的正类样本与原始正类样本集合并,以形成新的正类样本集,之后从无标签样本集中将它剔除;然后,遍历新的无标签样本集,并利用每个样本与若干近邻点的相似程度再次筛选可靠正类样本,以更准确地推断无标签样本的潜在标签,从而减少误标注的可能性,并提升标注的确定性;最后,更新正类样本集,并把未被选中的无标签样本视为负类样本。在具有代表性的数据集上对LCE-PUL算法的可行性、合理性和有效性进行验证。随着迭代次数的增加,LCE-PUL算法的训练呈现收敛的特性,且当正类样本比例为40%、35%和30%时,LCE-PUL算法构建的分类器测试精度相较于基于特定成本函数的偏置支持向量机(BiasedSVM)算法、基于Dijkstra的PUL标签传播(LP-PUL)算法和基于标签传播的PUL(PU-LP)算法等5种代表性对比算法中最多提升了5.8、8.8和7.6个百分点。实验结果表明,LCE-PUL是一种有效处理PUL问题的机器学习算法。
关键词
正
类
-
无标签
学习
标注确定性增强
后验概率
贝叶斯分
类
器
两步法
Keywords
Positive and Unlabeled Learning(PUL)
labeling certainty enhancement
posterior probability
Bayesian classifier
two-step method
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
胡斌皓
张建朋
陈鸿昶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
以标注确定性增强为导向的正类-无标签学习算法
何玉林
何芃
黄哲学
解为成
PHILIPPE Fournier-Viger
《计算机应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
