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自适应门控机制嵌入图神经网络的下一个POI推荐: 1; 作者迟晋浙刘纪平 +2 位作者徐胜华王勇王琢璐《测绘通报》北大核心 2025年第7期90-96,共7页; 下一个POI推荐在基于位置的社交网络中备受关注,旨在通过用户历史签到及时序信息精准推荐。但传统方法未考虑时序和图节点,学习效率低。本文将自适应门控机制分别嵌入地理图模块和顺序图模块,提出了自适应门控机制嵌入图神经网络的下一... 展开更多; 关键词自适应门控机制下一个POI推荐图神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应门控图神经网络的交通流预测被引量：5: 2; 作者王杨郑津 +1 位作者刘影李平《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第8期2306-2310,共5页; 交通流预测是智能交通系统中的重要组成部分,由于交通数据的复杂性,长期而又准确的交通流预测一直是时间序列预测中最具挑战性的任务之一。近年来,研究人员将基于图神经网络的时空图建模方法应用于交通流预测任务,并取得了良好的预测性... 展开更多; 关键词交通流预测时空图自适应门控图神经网络时序相关性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于动态自适应门控图卷积网络的交通拥堵预测: 3; 作者王庆荣高桓伊 +2 位作者朱昌锋何润田慕壮壮《华南理工大学学报(自然科学版)》 2025年第9期31-47,共17页; 随着城市机动车保有量的持续攀升,交通拥堵程度不断加剧,这种现象对环境保护与城市运行效率造成不利影响。因此,精确预测交通拥堵对于交通管理与优化具有重要意义。然而,现有研究在建模交通数据的动态时变特性及复杂路段间交互关系方面... 展开更多; 关键词交通拥堵预测图神经网络动态自适应门控聚类算法门控时间卷积网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合gazetteers和句法依存树的中文命名实体识别被引量：2: 4; 作者方红苏铭 +1 位作者冯一铂张澜《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第18期227-232,共6页; 中文命名实体识别在机器翻译、智能问答等下游任务中起着重要作用。提出一种新的基于gazetteers和句法依存树的中文命名实体识别方法,旨在解决由于字符向量缺少词信息和词之间的句法依赖结构信息而导致的错误传递问题。该方法将句子中的... 展开更多; 关键词 GAZETTEERS 句法依存树序列标注自适应门控图神经网络(aggnn) 双向长短记忆网络(BiLSTM) 条件随机场(CRF); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应门控机制嵌入图神经网络的下一个POI推荐: 1; 作者迟晋浙刘纪平徐胜华王勇王琢璐; 机构辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院中国测绘科学研究院; 出处《测绘通报》北大核心 2025年第7期90-96,共7页; 基金国家自然科学基金(42371478,42071384)。; 文摘下一个POI推荐在基于位置的社交网络中备受关注,旨在通过用户历史签到及时序信息精准推荐。但传统方法未考虑时序和图节点,学习效率低。本文将自适应门控机制分别嵌入地理图模块和顺序图模块,提出了自适应门控机制嵌入图神经网络的下一个POI推荐方法。该网络主要由地理图模块、顺序图模块及语义联合模块3部分构成。其中,自适应地理图模块将自适应门控机制与图卷积神经网络结合,通过门控信号调整节点融合更新比重;自适应顺序图模块通过随机游走网络学习用户的访问偏好,并使用自适应门控机制根据目标任务属性提升相关偏好的比重;设计语义联合模块用于最大化地理图及顺序图模块的一致性分布,并使用软标签交叉熵损失函数优化联合框架的损失。为验证模型有效性,对国外公开数据集(Foursquare_NYC、Foursquare_TKY)及国内数据集(Microblog)进行试验。结果表明,本文提出的模型推荐精度均在85%以上,且相较于最先进的基线模型,精度提升2.97%~86.90%。; 关键词自适应门控机制下一个POI推荐图神经网络; Keywords adaptive gating mechanism next POI recommendation graph neural networks; 分类号 P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应门控图神经网络的交通流预测被引量：5: 2; 作者王杨郑津刘影李平; 机构西南石油大学计算机科学学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第8期2306-2310,共5页; 基金国家杰出青年科学基金资助项目(61625204) 四川省科技计划资助项目(2020YJ0125) 西南石油大学科研创新能力提升计划“启航”项目(2019QHZ016)。; 文摘交通流预测是智能交通系统中的重要组成部分,由于交通数据的复杂性,长期而又准确的交通流预测一直是时间序列预测中最具挑战性的任务之一。近年来,研究人员将基于图神经网络的时空图建模方法应用于交通流预测任务,并取得了良好的预测性能。然而,现有的图建模方法仅通过预定义的邻接结构反映道路网络中的空间依赖关系,忽略了各节点之间的序列关联关系对预测的重要性。针对这一局限性,提出了一种自适应门控图神经网络(Ada-GGNN),其核心为通过空间传递模块同时捕获道路网络的空间结构及自适应的时序相关性,并通过门控机制学习节点上的时间序列特征。在两个真实交通网络数据集PeMSD7和Los-loop上的实验结果证明了该模型具有更优越的性能。; 关键词交通流预测时空图自适应门控图神经网络时序相关性; Keywords traffic flow prediction spatial-temporal graph adaptive gated graph neural network time series correlation; 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

题名基于动态自适应门控图卷积网络的交通拥堵预测: 3; 作者王庆荣高桓伊朱昌锋何润田慕壮壮; 机构兰州交通大学电子与信息工程学院; 出处《华南理工大学学报(自然科学版)》 2025年第9期31-47,共17页; 基金国家自然科学基金项目(72161024) 甘肃省教育厅“双一流”重大研究项目(GSSYLXM-04)。; 文摘随着城市机动车保有量的持续攀升,交通拥堵程度不断加剧,这种现象对环境保护与城市运行效率造成不利影响。因此,精确预测交通拥堵对于交通管理与优化具有重要意义。然而,现有研究在建模交通数据的动态时变特性及复杂路段间交互关系方面仍存在一定局限性。针对这一问题,该文提出了一种基于图神经网络的门控时空卷积网络模型,以更有效地刻画和预测交通拥堵状况。首先,通过改进的K-均值聚类算法将原始数据划分为多个拥堵状态类别,并将其作为辅助特征融入预测模型,以增强特征表达能力;然后,引入门控时间卷积网络以捕捉交通数据间的时序特性与动态依赖关系,并构建动态自适应门控图卷积网络,通过信号生成模块与双层调制机制实现特征融合与动态权重分配,从而完成对时空特征的有效提取;最后,引入残差连接以增强训练过程的稳定性,并利用跳跃连接对多层次与多尺度特征进行有效整合。在真实交通数据集PeMS08与PeMS04上对所提模型的有效性进行了验证,结果表明,该模型的预测精度优于其他基线模型。; 关键词交通拥堵预测图神经网络动态自适应门控聚类算法门控时间卷积网络; Keywords traffic congestion prediction graph neural network dynamic adaptive gating clustering algorithm gated temporal convolutional network; 分类号 TP39 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合gazetteers和句法依存树的中文命名实体识别被引量：2: 4; 作者方红苏铭冯一铂张澜; 机构上海第二工业大学文理学部上海第二工业大学工学部喀什大学数学与统计学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第18期227-232,共6页; 基金国家自然科学基金(61972455) 上海第二工业大学应用数学学科基金(XXKPY1604)。; 文摘中文命名实体识别在机器翻译、智能问答等下游任务中起着重要作用。提出一种新的基于gazetteers和句法依存树的中文命名实体识别方法,旨在解决由于字符向量缺少词信息和词之间的句法依赖结构信息而导致的错误传递问题。该方法将句子中的gazetteers信息和句法依存树信息形成图,再通过自适应门控图神经网络(adapted gated graph neural networks,AGGNN)将其融入到字符向量中,从而使得每个字向量很好地获取词汇间的语义关系,提升识别准确率。通过在Ecommerce、Resume、QI等数据集的验证,新的方法可以使得中文实体识别的准确率得到较大提升。; 关键词 GAZETTEERS 句法依存树序列标注自适应门控图神经网络(aggnn) 双向长短记忆网络(BiLSTM) 条件随机场(CRF); Keywords gazetteers syntactic dependency tree sequence labeling adaptive gated graph neural networks(aggnn) bi-directional long short-term memory(BiLSTM) conditional random field(CRF); 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	自适应门控机制嵌入图神经网络的下一个POI推荐	迟晋浙刘纪平徐胜华王勇王琢璐	《测绘通报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应门控图神经网络的交通流预测	王杨郑津刘影李平	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于动态自适应门控图卷积网络的交通拥堵预测	王庆荣高桓伊朱昌锋何润田慕壮壮	《华南理工大学学报(自然科学版)》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
4	结合gazetteers和句法依存树的中文命名实体识别	方红苏铭冯一铂张澜	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料