异质图是由不同类型节点及边构成的图,可建模现实世界中各种类型对象及其关系。异质图嵌入旨在捕捉图中丰富的属性、结构和语义等信息,学习节点嵌入向量,用于节点分类、链接预测等任务,进而实现用户识别、商品推荐等应用。在异质图嵌入...异质图是由不同类型节点及边构成的图,可建模现实世界中各种类型对象及其关系。异质图嵌入旨在捕捉图中丰富的属性、结构和语义等信息,学习节点嵌入向量,用于节点分类、链接预测等任务,进而实现用户识别、商品推荐等应用。在异质图嵌入方法中,元路径通常被用来获取节点间的高阶结构和语义信息,然而现有方法忽略了元路径实例中不同类型节点或异质图中不同类型邻居节点的差异,导致信息丢失,进而影响节点嵌入质量。针对上述问题,提出基于数据增强的异质图注意力网络(Heterogeneous graph Attention Network based on Data Augmentation,HANDA),以更好地学习节点嵌入向量。首先,提出基于元路径邻居的边增强。该方法基于元路径获取节点的元路径邻居,用节点及其元路径邻居形成的语义边增强异质图。这些增强边不仅蕴含了节点间的高阶结构和语义,还缓解了异质图的稀疏性。其次,提出融入节点类型注意力的节点嵌入。该方法采用多头注意力从多个角度学习不同直接边邻居及增强边邻居的重要性并在注意力中融入节点的类型信息,进而通过消息传递、直接边邻居及增强边邻居同时获取节点的属性、高阶结构和语义信息,提升了节点嵌入质量。在真实数据集上的实验验证了HANDA模型在节点分类、链接预测任务上的效果优于基准模型。展开更多
跨域推荐技术通过深入挖掘及利用其他域的有用信息,有效提升目标域的推荐表现,为解决用户冷启动问题提供了一种有效途径。然而,当前跨域推荐方法存在局限,未能细粒度地扩展隐式关系,并且忽视了嵌入向量中可能包含的冗余信息,从而制约了...跨域推荐技术通过深入挖掘及利用其他域的有用信息,有效提升目标域的推荐表现,为解决用户冷启动问题提供了一种有效途径。然而,当前跨域推荐方法存在局限,未能细粒度地扩展隐式关系,并且忽视了嵌入向量中可能包含的冗余信息,从而制约了跨域推荐系统的性能。鉴于此,提出一种基于域内和域间元路径聚合的跨域推荐方法,IMCDR(intra-domain and inter-domain meta-paths aggregation based cross-domain recommendation)。IMCDR首先通过细粒度地计算实体多字段的语义嵌入,有效扩展用户-用户和物品-物品关系;然后,IMCDR基于域内元路径和域间元路径为每个节点分别生成私有特征和共享特征,并将它们有效融合,以获得更高质量的嵌入向量。在三个跨域推荐任务上的综合实验结果表明,IMCDR在有效性和性能上具有明显优势。展开更多
针对现有模型对异质信息网络(heterogeneous information network, HIN)信息提取大部分依赖于元路径,缺乏元路径信息补充以及很少学习异质图中复杂的结构信息等问题,提出一种异质网中基于邻居节点和元路径的推荐算法(NMRec)。提取用户...针对现有模型对异质信息网络(heterogeneous information network, HIN)信息提取大部分依赖于元路径,缺乏元路径信息补充以及很少学习异质图中复杂的结构信息等问题,提出一种异质网中基于邻居节点和元路径的推荐算法(NMRec)。提取用户和物品邻居节点补充元路径缺失的信息,以卷积的方式捕获节点之间丰富的交互,通过注意力机制得到节点和元路径的嵌入表示,拼接用户、物品、邻居节点及元路径进行TOP-N推荐。在两个公开数据集上的实验结果表明,NMRec推荐性能良好,对推荐结果有良好的可解释性,与7种推荐基准算法相比,NMRec在评价指标Pre@10、Recall@10、NDGG@10上至少提升了0.21%、29%、1.46%。展开更多
针对联合战场受损环境下作战过程所面临的作战单元损伤及杀伤能力不持续等问题,提出一种杀伤链分析构建与韧性优化方法。提出杀伤链韧性概念内涵、分析了其特点,并给出一个新的杀伤链韧性度量指标。在相关概念基础上,结合杀伤链元路径...针对联合战场受损环境下作战过程所面临的作战单元损伤及杀伤能力不持续等问题,提出一种杀伤链分析构建与韧性优化方法。提出杀伤链韧性概念内涵、分析了其特点,并给出一个新的杀伤链韧性度量指标。在相关概念基础上,结合杀伤链元路径表示方法和指挥控制(command and control,C2)组织结构实现考虑,设计一种杀伤链分析构建方法,为后续韧性优化研究开展奠定了优选杀伤链基础。为高效解决受损环境下杀伤链的重组或重构问题,提出一种基于链间近似度的杀伤链韧性优化方法。在构建的海空联合作战场景上验证了所提方法和算法的科学性和有效性。展开更多
文摘异质图是由不同类型节点及边构成的图,可建模现实世界中各种类型对象及其关系。异质图嵌入旨在捕捉图中丰富的属性、结构和语义等信息,学习节点嵌入向量,用于节点分类、链接预测等任务,进而实现用户识别、商品推荐等应用。在异质图嵌入方法中,元路径通常被用来获取节点间的高阶结构和语义信息,然而现有方法忽略了元路径实例中不同类型节点或异质图中不同类型邻居节点的差异,导致信息丢失,进而影响节点嵌入质量。针对上述问题,提出基于数据增强的异质图注意力网络(Heterogeneous graph Attention Network based on Data Augmentation,HANDA),以更好地学习节点嵌入向量。首先,提出基于元路径邻居的边增强。该方法基于元路径获取节点的元路径邻居,用节点及其元路径邻居形成的语义边增强异质图。这些增强边不仅蕴含了节点间的高阶结构和语义,还缓解了异质图的稀疏性。其次,提出融入节点类型注意力的节点嵌入。该方法采用多头注意力从多个角度学习不同直接边邻居及增强边邻居的重要性并在注意力中融入节点的类型信息,进而通过消息传递、直接边邻居及增强边邻居同时获取节点的属性、高阶结构和语义信息,提升了节点嵌入质量。在真实数据集上的实验验证了HANDA模型在节点分类、链接预测任务上的效果优于基准模型。
文摘跨域推荐技术通过深入挖掘及利用其他域的有用信息,有效提升目标域的推荐表现,为解决用户冷启动问题提供了一种有效途径。然而,当前跨域推荐方法存在局限,未能细粒度地扩展隐式关系,并且忽视了嵌入向量中可能包含的冗余信息,从而制约了跨域推荐系统的性能。鉴于此,提出一种基于域内和域间元路径聚合的跨域推荐方法,IMCDR(intra-domain and inter-domain meta-paths aggregation based cross-domain recommendation)。IMCDR首先通过细粒度地计算实体多字段的语义嵌入,有效扩展用户-用户和物品-物品关系;然后,IMCDR基于域内元路径和域间元路径为每个节点分别生成私有特征和共享特征,并将它们有效融合,以获得更高质量的嵌入向量。在三个跨域推荐任务上的综合实验结果表明,IMCDR在有效性和性能上具有明显优势。
文摘针对现有模型对异质信息网络(heterogeneous information network, HIN)信息提取大部分依赖于元路径,缺乏元路径信息补充以及很少学习异质图中复杂的结构信息等问题,提出一种异质网中基于邻居节点和元路径的推荐算法(NMRec)。提取用户和物品邻居节点补充元路径缺失的信息,以卷积的方式捕获节点之间丰富的交互,通过注意力机制得到节点和元路径的嵌入表示,拼接用户、物品、邻居节点及元路径进行TOP-N推荐。在两个公开数据集上的实验结果表明,NMRec推荐性能良好,对推荐结果有良好的可解释性,与7种推荐基准算法相比,NMRec在评价指标Pre@10、Recall@10、NDGG@10上至少提升了0.21%、29%、1.46%。
文摘针对联合战场受损环境下作战过程所面临的作战单元损伤及杀伤能力不持续等问题,提出一种杀伤链分析构建与韧性优化方法。提出杀伤链韧性概念内涵、分析了其特点,并给出一个新的杀伤链韧性度量指标。在相关概念基础上,结合杀伤链元路径表示方法和指挥控制(command and control,C2)组织结构实现考虑,设计一种杀伤链分析构建方法,为后续韧性优化研究开展奠定了优选杀伤链基础。为高效解决受损环境下杀伤链的重组或重构问题,提出一种基于链间近似度的杀伤链韧性优化方法。在构建的海空联合作战场景上验证了所提方法和算法的科学性和有效性。
