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基于图嵌入的长三角城市群边缘城市功能界定——以江苏省淮安市为例
1
作者
韩刚
唐乐
刘志敏
《现代城市研究》
北大核心
2025年第1期29-35,共7页
长三角边缘地区城市功能的形成存在指向核心区的单向依赖关系,地区内城市表现出典型的功能同质化特征。城市间功能互补与差异化是实现长三角协同一体化、高质量与现代化的重要途径。文章以长三角边缘区城市淮安市为实证对象,从流空间视...
长三角边缘地区城市功能的形成存在指向核心区的单向依赖关系,地区内城市表现出典型的功能同质化特征。城市间功能互补与差异化是实现长三角协同一体化、高质量与现代化的重要途径。文章以长三角边缘区城市淮安市为实证对象,从流空间视角构建区域内城市功能交互网络,借助图嵌入技术,将网络关系降维至城市向量,从生产、商贸、交通、创新、旅游5个功能量化探讨淮安市与周边城市的功能同质化关系,结合城市自身的比较优势,进一步确定淮安市的城市功能优化路径。研究认为,淮安市的城市功能结构单一,极化现象突出,区域竞争力不足,应在巩固商贸功能优势的基础上,夯实生产和交通功能,同时积极培育创新功能,将淮安市建设成为次区域创新极核。
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关键词
长三角城市群
城市功能
城市网络
node2vec
模型
淮安市
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职称材料
一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法
被引量：
1
2
作者
耿霞
韩凯健
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第5期1365-1370,共6页
针对miRNA-疾病关联研究中信息使用不充分、过于依赖网络中节点的相似度信息以及预测准确度较低的问题,提出一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法(network representation learning miRNA-disease association,NRLMDA)。该方...
针对miRNA-疾病关联研究中信息使用不充分、过于依赖网络中节点的相似度信息以及预测准确度较低的问题,提出一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法(network representation learning miRNA-disease association,NRLMDA)。该方法通过引入长链非编码RNA(lncRNA)构造出miRNA-lncRNA-疾病异构网络,丰富原有网络的生物学信息;采用网络表征学习node2vec算法在上述提出的异构网络中以一定的游走策略获得节点的近邻序列,并通过skip-gram模型进行深度学习,从而获得节点的低维特征向量;最后基于miRNA-miRNA相似性的关联规则推断方法预测miRNA与疾病的关联。该方法能够挖掘出全局网络的拓扑结构特征,并且不需要负样本。NRLMDA在留一交叉验证和五折交叉验证以及进一步的案例研究上的实验结果优于经典方法。
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关键词
MIRNA
node2vec
算法
skip-gram模型
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职称材料
基于知识图谱与BERT的安全领域汉字文本纠错模型
被引量：
1
3
作者
王子斌
张全
+3 位作者
谢聪
余沛
余泓江
李沣庭
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S01期75-80,共6页
针对安全领域所涉及的文本中存在大量人为混淆的文字的问题,提出一种基于汉字知识图谱的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型,表征汉字的读音、字形、语义三个维度的特征,构建纠错算法。首先,构建...
针对安全领域所涉及的文本中存在大量人为混淆的文字的问题,提出一种基于汉字知识图谱的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型,表征汉字的读音、字形、语义三个维度的特征,构建纠错算法。首先,构建汉字知识图谱刻画汉字的读音、字形拆解、繁简转换、汉字与数字转换等属性和关系,并基于汉字知识图谱中的读音属性和node2vec模型训练得到汉字读音向量;其次,基于知识图谱中字形关系构建node2vec模型,得到node2vec字形向量,并结合卷积神经网络(CNN)方法训练字形向量,两者之和作为最终的字形向量;最后,基于BERT预训练模型,融合读音、字形、语义三维度的向量,并在不同维度间使用自注意力机制加权求和,发现错误字位置并选择正确的候选字。为验证所提模型的有效性,在安全领域诈骗短信数据集上,将所提模型与FASpell、SpellGCN、Soft-Masked BERT进行了对比。实验结果表明,所提模型的正确率和召回率比FASpell分别提升了24.7、21.6个百分点,比SpellGCN分别提升了22.2、13.7个百分点,比Soft-Masked BERT分别提升了20.8、32.7个百分点。可见该纠错模型能够有效识别安全领域文本的错字,在网络诈骗文本分类、要素提取等下游任务中有较好的效果。
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关键词
自然语言处理
知识图谱
汉字文本纠错
图神经网络
node2vec
BERT
预训练模型
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职称材料
题名
基于图嵌入的长三角城市群边缘城市功能界定——以江苏省淮安市为例
1
作者
韩刚
唐乐
刘志敏
机构
淮阴工学院建筑工程学院
淮阴工学院建筑工程学院
上海社会科学院城市与人口发展研究所
出处
《现代城市研究》
北大核心
2025年第1期29-35,共7页
基金
江苏省高校哲学社会科学研究项目(2024SJYB1413)
淮安市社科类研究课题(2023SK63)。
文摘
长三角边缘地区城市功能的形成存在指向核心区的单向依赖关系,地区内城市表现出典型的功能同质化特征。城市间功能互补与差异化是实现长三角协同一体化、高质量与现代化的重要途径。文章以长三角边缘区城市淮安市为实证对象,从流空间视角构建区域内城市功能交互网络,借助图嵌入技术,将网络关系降维至城市向量,从生产、商贸、交通、创新、旅游5个功能量化探讨淮安市与周边城市的功能同质化关系,结合城市自身的比较优势,进一步确定淮安市的城市功能优化路径。研究认为,淮安市的城市功能结构单一,极化现象突出,区域竞争力不足,应在巩固商贸功能优势的基础上,夯实生产和交通功能,同时积极培育创新功能,将淮安市建设成为次区域创新极核。
关键词
长三角城市群
城市功能
城市网络
node2vec
模型
淮安市
Keywords
Yangtze River Delta urban agglomeration
urban function
urban network
node2vec model
Huai'an
分类号
K928.5 [历史地理—人文地理学]
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职称材料
题名
一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法
被引量：
1
2
作者
耿霞
韩凯健
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第5期1365-1370,共6页
基金
国家自然科学基金—青年基金资助项目(61702229)
江苏省六大人才高峰项目(2016-XYDXXJS-086)。
文摘
针对miRNA-疾病关联研究中信息使用不充分、过于依赖网络中节点的相似度信息以及预测准确度较低的问题,提出一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法(network representation learning miRNA-disease association,NRLMDA)。该方法通过引入长链非编码RNA(lncRNA)构造出miRNA-lncRNA-疾病异构网络,丰富原有网络的生物学信息;采用网络表征学习node2vec算法在上述提出的异构网络中以一定的游走策略获得节点的近邻序列,并通过skip-gram模型进行深度学习,从而获得节点的低维特征向量;最后基于miRNA-miRNA相似性的关联规则推断方法预测miRNA与疾病的关联。该方法能够挖掘出全局网络的拓扑结构特征,并且不需要负样本。NRLMDA在留一交叉验证和五折交叉验证以及进一步的案例研究上的实验结果优于经典方法。
关键词
MIRNA
node2vec
算法
skip-gram模型
Keywords
miRNA
node2vec
algorithm
skip-gram
model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于知识图谱与BERT的安全领域汉字文本纠错模型
被引量：
1
3
作者
王子斌
张全
谢聪
余沛
余泓江
李沣庭
机构
南京中新赛克科技有限责任公司
重庆市公安局
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S01期75-80,共6页
文摘
针对安全领域所涉及的文本中存在大量人为混淆的文字的问题,提出一种基于汉字知识图谱的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型,表征汉字的读音、字形、语义三个维度的特征,构建纠错算法。首先,构建汉字知识图谱刻画汉字的读音、字形拆解、繁简转换、汉字与数字转换等属性和关系,并基于汉字知识图谱中的读音属性和node2vec模型训练得到汉字读音向量;其次,基于知识图谱中字形关系构建node2vec模型,得到node2vec字形向量,并结合卷积神经网络(CNN)方法训练字形向量,两者之和作为最终的字形向量;最后,基于BERT预训练模型,融合读音、字形、语义三维度的向量,并在不同维度间使用自注意力机制加权求和,发现错误字位置并选择正确的候选字。为验证所提模型的有效性,在安全领域诈骗短信数据集上,将所提模型与FASpell、SpellGCN、Soft-Masked BERT进行了对比。实验结果表明,所提模型的正确率和召回率比FASpell分别提升了24.7、21.6个百分点,比SpellGCN分别提升了22.2、13.7个百分点,比Soft-Masked BERT分别提升了20.8、32.7个百分点。可见该纠错模型能够有效识别安全领域文本的错字,在网络诈骗文本分类、要素提取等下游任务中有较好的效果。
关键词
自然语言处理
知识图谱
汉字文本纠错
图神经网络
node2vec
BERT
预训练模型
Keywords
Natural Language Processing(NLP)
Chinese knowledge graph
text error correction
Graph Neural Network(GNN)
node2vec
Bidirectional Encoder Representation from Transformers(BERT)
pre-training
model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图嵌入的长三角城市群边缘城市功能界定——以江苏省淮安市为例
韩刚
唐乐
刘志敏
《现代城市研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法
耿霞
韩凯健
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于知识图谱与BERT的安全领域汉字文本纠错模型
王子斌
张全
谢聪
余沛
余泓江
李沣庭
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
已选择
0
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