According to the characteristic and the requirement of multipath planning, a new multipath planning method is proposed based on network. This method includes two steps： the construction of network and multipath searc...According to the characteristic and the requirement of multipath planning, a new multipath planning method is proposed based on network. This method includes two steps： the construction of network and multipath searching. The construction of network proceeds in three phases： the skeleton extraction of the configuration space, the judgment of the cross points in the skeleton and how to link the cross points to form a network. Multipath searching makes use of the network and iterative penalty method （IPM） to plan multi-paths, and adjusts the planar paths to satisfy the requirement of maneuverability of unmanned aerial vehicle （UAV）. In addition, a new height planning method is proposed to deal with the height planning of 3D route. The proposed algorithm can find multiple paths automatically according to distribution of terrain and threat areas with high efficiency. The height planning can make 3D route following the terrain. The simulation experiment illustrates the feasibility of the proposed method.展开更多
针对知识推理模型在捕获实体之间的复杂语义特征方面难以捕捉多层次语义信息,同时未考虑单一路径的可解释性对正确答案的影响权重不同等问题,提出一种融合路径与子图特征的知识图谱(KG)多跳推理模型PSHAM(Hierarchical Attention Model ...针对知识推理模型在捕获实体之间的复杂语义特征方面难以捕捉多层次语义信息,同时未考虑单一路径的可解释性对正确答案的影响权重不同等问题,提出一种融合路径与子图特征的知识图谱(KG)多跳推理模型PSHAM(Hierarchical Attention Model fusing Path-Subgraph features)。PS-HAM将实体邻域信息与连接路径信息进行融合,并针对不同路径探索多粒度的特征。首先,使用路径级特征提取模块提取每个实体对之间的连接路径,并采用分层注意力机制捕获不同粒度的信息,且将这些信息作为路径级的表示;其次,使用子图特征提取模块通过关系图卷积网络(RGCN)聚合实体的邻域信息;最后,使用路径-子图特征融合模块对路径级与子图级特征向量进行融合,以实现融合推理。在两个公开数据集上进行实验的结果表明,PS-HAM在指标平均倒数秩(MRR)和Hit@k(k=1,3,10)上的性能均存在有效提升。对于指标MRR,与MemoryPath模型相比,PS-HAM在FB15k-237和WN18RR数据集上分别提升了1.5和1.2个百分点。同时,对子图跳数进行的参数验证的结果表明,PS-HAM在两个数据集上都在子图跳数在3时推理效果达到最佳。展开更多
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
传统的知识图谱表示学习模型主要聚焦于三元组内部的结构信息,而未能充分利用外部语义增强嵌入表征能力,如没有充分考虑实体间的多步关系路径信息以及不同路径的重要程度,且没有利用实体描述信息增强上下文感知能力。为提升知识图谱的...传统的知识图谱表示学习模型主要聚焦于三元组内部的结构信息,而未能充分利用外部语义增强嵌入表征能力,如没有充分考虑实体间的多步关系路径信息以及不同路径的重要程度,且没有利用实体描述信息增强上下文感知能力。为提升知识图谱的应用效果,提出融合多步关系路径和实体描述信息的知识图谱表示学习(MPDRL)模型。首先,对两实体间的路径信息进行编码,并使用自注意力机制计算路径权重,从而获得关系路径信息的表示;其次,使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型对实体描述信息进行编码,并利用双向注意力机制计算实体描述信息嵌入与三元组关系嵌入之间的注意力权重,从而增强实体的语义信息;最后,将关系路径信息嵌入、实体描述信息嵌入和三元组结构嵌入融合起来进行训练。为评估模型性能,在公开数据集上针对所提模型和基准模型进行链接预测和三元组分类的实验。结果表明:在链接预测任务中,与融合关系路径与实体描述信息的知识图谱表示学习方法(PDRL)、多跳关系路径模型Att-ConvBiLSTM以及融合实体描述与关系路径信息的知识图谱嵌入模型TPKGE相比,所提模型在FB15k-237数据集上的Hit@10指标分别提高了5.7、2.9、2.5个百分点;在三元组分类任务上,所提模型在FB15k-237和WN18RR数据集上的准确率较最优基准模型PDRL分别提升了2.81和0.90个百分点。展开更多
基金supported by the National High Technology Research and Development Program of China(2007AA12Z166)
文摘According to the characteristic and the requirement of multipath planning, a new multipath planning method is proposed based on network. This method includes two steps： the construction of network and multipath searching. The construction of network proceeds in three phases： the skeleton extraction of the configuration space, the judgment of the cross points in the skeleton and how to link the cross points to form a network. Multipath searching makes use of the network and iterative penalty method （IPM） to plan multi-paths, and adjusts the planar paths to satisfy the requirement of maneuverability of unmanned aerial vehicle （UAV）. In addition, a new height planning method is proposed to deal with the height planning of 3D route. The proposed algorithm can find multiple paths automatically according to distribution of terrain and threat areas with high efficiency. The height planning can make 3D route following the terrain. The simulation experiment illustrates the feasibility of the proposed method.
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。
文摘传统的知识图谱表示学习模型主要聚焦于三元组内部的结构信息,而未能充分利用外部语义增强嵌入表征能力,如没有充分考虑实体间的多步关系路径信息以及不同路径的重要程度,且没有利用实体描述信息增强上下文感知能力。为提升知识图谱的应用效果,提出融合多步关系路径和实体描述信息的知识图谱表示学习(MPDRL)模型。首先,对两实体间的路径信息进行编码,并使用自注意力机制计算路径权重,从而获得关系路径信息的表示;其次,使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型对实体描述信息进行编码,并利用双向注意力机制计算实体描述信息嵌入与三元组关系嵌入之间的注意力权重,从而增强实体的语义信息;最后,将关系路径信息嵌入、实体描述信息嵌入和三元组结构嵌入融合起来进行训练。为评估模型性能,在公开数据集上针对所提模型和基准模型进行链接预测和三元组分类的实验。结果表明:在链接预测任务中,与融合关系路径与实体描述信息的知识图谱表示学习方法(PDRL)、多跳关系路径模型Att-ConvBiLSTM以及融合实体描述与关系路径信息的知识图谱嵌入模型TPKGE相比,所提模型在FB15k-237数据集上的Hit@10指标分别提高了5.7、2.9、2.5个百分点;在三元组分类任务上,所提模型在FB15k-237和WN18RR数据集上的准确率较最优基准模型PDRL分别提升了2.81和0.90个百分点。
