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大学计算机《自然语言处理》课程思政元素挖掘与实践研究 被引量:19
1
作者 廖健 王素格 齐姗 《黑龙江高教研究》 北大核心 2022年第9期156-160,共5页
专业课程是大学教育核心内容组成,专业课程思政建设既是推进“三全育人”模式、全面落实立德树人教育任务的重要抓手,也是大学课程教学改革的核心要求。结合《自然语言处理》课程特点挖掘思政元素,归纳形成“学现状而强自信”“学发展... 专业课程是大学教育核心内容组成,专业课程思政建设既是推进“三全育人”模式、全面落实立德树人教育任务的重要抓手,也是大学课程教学改革的核心要求。结合《自然语言处理》课程特点挖掘思政元素,归纳形成“学现状而强自信”“学发展而懂艰辛”“学前贤而知奋进”“学知识而报国家”等四个思政教育主题。在教学实施中,应着力强化思政元素的提炼与转化、思政渗透教学、全员价值共享以及多元化评价。 展开更多
关键词 课程思政 三全育人 计算机专业课程
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计算机辅助射击训练分析系统的研究与实现 被引量:5
2
作者 秦爱红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第7期147-149,共3页
文中介绍了一个利用VFWSDK和数字图像技术的辅助射击训练分析系统 ,该系统能够更科学的发现、纠正射击运动员不正确的动作和分析击发的最佳时机。该系统实时采集射击运动员在训练过程中的连续瞄准点变换图像 ,基于多线程技术 ,采用投影... 文中介绍了一个利用VFWSDK和数字图像技术的辅助射击训练分析系统 ,该系统能够更科学的发现、纠正射击运动员不正确的动作和分析击发的最佳时机。该系统实时采集射击运动员在训练过程中的连续瞄准点变换图像 ,基于多线程技术 ,采用投影法并辅助于运动估计和隔行扫描技术的方法 ,可以准确、快速、并行地确定每帧图像的瞄准点位置。拟合连续多帧图像的瞄准位置可再现枪实际瞄准轨迹和运动员的瞄准过程。事实证明此系统能达到实时化要求 ,并具有很强的鲁棒性 。 展开更多
关键词 数字图像处理 运动估计 投影法 隔行扫描
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新一代人工智能背景下粒计算研究现状与展望
3
作者 张超 丁雨欣 +1 位作者 李文涛 徐伟华 《南京理工大学学报》 北大核心 2025年第3期265-277,共13页
新一代人工智能以大数据驱动为核心,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控等新特征。然而,海量数据处理、多模态语义融合、模型可解释性以及隐私保护等问题亟需坚实的方法论支撑。作为人工智能的重要分支,粒计算从... 新一代人工智能以大数据驱动为核心,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控等新特征。然而,海量数据处理、多模态语义融合、模型可解释性以及隐私保护等问题亟需坚实的方法论支撑。作为人工智能的重要分支,粒计算从多层次与多视角等维度建模。采用粒度粗化与粒度细化策略,粒计算通过以满意近似解替代精确解的方式为新一代人工智能背景下问题的分解与处理提供理论框架。首先,系统梳理粒计算的发展历程与核心概念。其次,对模糊集、粗糙集、三支决策、商空间、概念认知学习以及粒球计算等模型进行总结。然后,通过文献计量法,分析粒计算相关文献的发表数量、研究领域以及关键词共现叠加等。最后,对粒计算在新一代人工智能背景下所面临的机遇进行展望。 展开更多
关键词 粒计算 新一代人工智能 模糊集 粗糙集 三支决策 商空间 概念认知学习 粒球计算
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Monte Carlo方法在聚合物共混体系界面性质计算机模拟中的应用
4
作者 杨浩 杨陟卓 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期141-144,共4页
主要综述了Monte Carlo方法在均聚物共混界面性质、嵌段共聚物与其它聚合物共混界面性质、接枝共聚物与其它聚合物共混界面性质计算机模拟中的应用研究进展。增容剂与共混组分之间的相互作用在很大程度上影响着共混材料的相容性,合适的... 主要综述了Monte Carlo方法在均聚物共混界面性质、嵌段共聚物与其它聚合物共混界面性质、接枝共聚物与其它聚合物共混界面性质计算机模拟中的应用研究进展。增容剂与共混组分之间的相互作用在很大程度上影响着共混材料的相容性,合适的界面性质有助于共混材料应用性能,利用Mente Carlo方法对共混体系中的界面性质进行研究,可以大大简化研究过程,探寻最佳共混条件。 展开更多
关键词 聚合物共混 界面性质 二元共混 三元共混 Mente CARLO方法
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融合高阶组结构信息的节点分类算法
5
作者 郑文萍 韩艺恒 刘美麟 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期107-115,共9页
节点的局部邻域内通常存在具有特定局部连接模式且频繁出现的高阶组结构,这些组结构可以更准确地刻画节点拓扑特征,有助于理解网络的结构特征及节点间的交互模式。基于此,利用节点局部邻域内的高阶组结构特征计算节点间的结构相似性,并... 节点的局部邻域内通常存在具有特定局部连接模式且频繁出现的高阶组结构,这些组结构可以更准确地刻画节点拓扑特征,有助于理解网络的结构特征及节点间的交互模式。基于此,利用节点局部邻域内的高阶组结构特征计算节点间的结构相似性,并提出了一种融合高阶组结构信息的节点分类算法NHGS(Node Classification Algorithm Fusing High-order Group Structure Information)。该算法将k元组内形成的不同构的导出子图作为其初始组标签,利用Weisfeiler-Lehman(WL)算法迭代地聚合其邻域k元组的标签信息以更新k元组标签;节点在不同k元组标签中的出现次数构成了节点的特征向量,利用节点间特征向量的相似性表示节点间的结构相似性;结合节点的属性信息,并通过自编码器神经网络得到节点嵌入,进而对网络中的节点进行分类。NHGS将节点局部邻域内的k元节点组结构信息与节点的属性信息相结合,得到了包含高阶结构信息的节点表示。在真实属性网络上的实验表明,所提方法能有效计算出节点间的结构相似性,提升了节点分类任务的性能。 展开更多
关键词 节点分类 高阶结构 结构相似性 网络表示 图神经网络
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基于TPCM可信根的双体系可信终端计算架构 被引量:2
6
作者 黄坚会 张江江 +1 位作者 沈昌祥 张建标 《通信学报》 北大核心 2025年第4期1-14,共14页
冯诺依曼计算机体系由于时代局限性未能考虑到现代的安全环境,计算结构中缺少基于硬件可信根的独立防护部件。基于国家标准GB/T 40650-2021可信平台控制模块(TPCM)可信根的可信终端架构被提出。该架构采用双体系结构实现了基于可信根的... 冯诺依曼计算机体系由于时代局限性未能考虑到现代的安全环境,计算结构中缺少基于硬件可信根的独立防护部件。基于国家标准GB/T 40650-2021可信平台控制模块(TPCM)可信根的可信终端架构被提出。该架构采用双体系结构实现了基于可信根的渐进式并行可信执行环境架构,从硬件可信根芯片和底层基础软件角度出发解决终端设备源头、平台执行环境及终端设备可信管理的问题。该方法确保终端设备的TPCM可信根芯片和被测基础部件首先上电,完成对CPU执行环境可信度量,并控制CPU电源及设备初始化配置,逐步在计算机启动过程中进行可信扩散。该方法可以在保证设备本体安全可信的基础上实现可靠可信的网络应用,实现设备数据的隐私、安全保障及网络安全。 展开更多
关键词 国标GB/T 40650-2021 可信根 可信平台控制模块 态度量 可信执行环境
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多尺度信息系统下基于证据理论的三支多属性决策建模
7
作者 李瑞 张超 李德玉 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第9期2082-2089,共8页
多尺度信息系统为智能决策提供多个粒度层次的数据信息.本文旨在克服单尺度信息系统的局限,改进三支决策的主观性缺陷,并解决D-S证据理论在处理高度冲突证据时的矛盾问题,进而探索三支多属性决策方法.首先,提出基于熵权法的多尺度信息... 多尺度信息系统为智能决策提供多个粒度层次的数据信息.本文旨在克服单尺度信息系统的局限,改进三支决策的主观性缺陷,并解决D-S证据理论在处理高度冲突证据时的矛盾问题,进而探索三支多属性决策方法.首先,提出基于熵权法的多尺度信息系统融合模型,以综合考虑各尺度的重要性.其次,将灰色关联度融入TOPSIS法,获取备选方案的评价值,并作为三支决策的条件概率.然后,利用D-S证据理论和信息散度融合三支决策的多组阈值,以获得最终决策结果.最后,通过高等教育综合评估数据集验证该方法在人才评价中的可行性与有效性.本文模型丰富了多尺度信息系统、三支决策、证据理论和信息散度的理论,并有效降低了多属性决策的风险. 展开更多
关键词 粒计算 多尺度信息系统 三支决策 D-S证据理论 信息散度
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融合空间-傅里叶域信息的机器人低光环境抓取检测
8
作者 陈路 王怀瑶 +2 位作者 刘京阳 闫涛 陈斌 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1686-1693,共8页
针对现有抓取检测方法无法有效感知稀疏、微弱特征,导致低光环境下机器人抓取检测性能下降的问题,提出一种融合空间-傅里叶域信息的机器人低光环境抓取检测方法。首先,该方法的骨干网络采用编-解码器结构,在网络深层特征与浅层特征融合... 针对现有抓取检测方法无法有效感知稀疏、微弱特征,导致低光环境下机器人抓取检测性能下降的问题,提出一种融合空间-傅里叶域信息的机器人低光环境抓取检测方法。首先,该方法的骨干网络采用编-解码器结构,在网络深层特征与浅层特征融合过程中进行空间域-傅里叶域的特征提取。具体地,在空间域中通过水平和垂直方向的条带卷积捕获全局上下文信息,提取对抓取检测任务敏感的特征;在傅里叶域中分别调整振幅和相位,实现对图像细节和纹理特征的恢复。其次,引入R-CoA(Row-Column Attention)模块平衡图像全局与局部信息,并对图像进行行、列相对位置编码以强化与抓取任务相关的位置信息。最后,在低光Cornell、低光Jacquard以及所构建的低光C⁃Cornell数据集上分别进行验证,所提低光抓取检测方法最高准确率分别达到96.62%、92.01%和95.50%。在低光Cornell数据集(高斯噪声且γ=1.5)上,与GR-ConvNetv2(Generative Residual Convolutional Neural Network v2)、SE⁃ResUNet(Squeeze-and-Excitation ResUNet)相比,所提方法的准确率分别提升2.24个百分点和1.12个百分点。所提方法能够在低光环境下有效提升抓取检测的鲁棒性和准确性,为机器人在低光照条件下的抓取任务提供支持。 展开更多
关键词 机器人 抓取检测 空间-傅里叶域 注意力机制 深度神经网络
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非完备信息系统的相容类快速计算 被引量:6
9
作者 王锋 梁吉业 钱宇华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第27期133-136,共4页
经典粗糙集理论是建立在完备信息基础上的,然而现实中,由于各种原因,很多信息系统是非完备的。相容关系是非完备信息系统的核心概念之一,如何高效地计算相容类对提高各相关算法的性能至关重要。针对非完备信息系统中求解相容类计算耗时... 经典粗糙集理论是建立在完备信息基础上的,然而现实中,由于各种原因,很多信息系统是非完备的。相容关系是非完备信息系统的核心概念之一,如何高效地计算相容类对提高各相关算法的性能至关重要。针对非完备信息系统中求解相容类计算耗时过大的缺陷,提出了一种求解相容类的快速计算方法。实验结果也进一步表明,该方法能够有效地降低计算耗时,在效率上较现有方法有显著提高。 展开更多
关键词 非完备信息系统 相容类 基数排序 快速方法
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融合二连通模体结构信息的节点分类算法 被引量:1
10
作者 郑文萍 葛慧琳 +1 位作者 刘美麟 杨贵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1464-1470,共7页
节点表示学习将图结构数据信息编码到低维的潜在空间中,在节点分类、聚类、链路预测等机器学习任务中被广泛应用。在复杂网络中,节点与节点之间不仅存在直接相连的低阶结构,也存在以特殊连接模式形成的高阶结构,称为模体。提出一种融合... 节点表示学习将图结构数据信息编码到低维的潜在空间中,在节点分类、聚类、链路预测等机器学习任务中被广泛应用。在复杂网络中,节点与节点之间不仅存在直接相连的低阶结构,也存在以特殊连接模式形成的高阶结构,称为模体。提出一种融合二连通模体结构信息的节点分类算法(FMI),利用节点间高阶二连通模体信息学习节点表示,完成节点分类任务。首先,统计网络中的二连通模体,利用其中信息提出一个节点重要性的度量指标——模体比值。根据模体比值计算采样概率进行邻域采样;构造一个带权辅助图以融合网络节点连接的低阶关系与高阶关系,对节点进行加权邻域聚合以得到节点表示。在5个数据集Cora、Citeseer、Pubmed、Wiki和DBLP上执行节点分类任务,与5种经典基准算法进行对比,所提算法FMI在准确度和F1-分数等指标上表现良好。 展开更多
关键词 节点表示 二连通模体 邻域采样 邻域聚合 节点分类
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融入模体信息的多层网络社区发现算法
11
作者 赵兴旺 张超 梁吉业 《南京大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第6期954-969,共16页
多层网络社区发现算法旨在揭示复杂网络中蕴含的社区结构,近年来得到了广泛关注,然而现有算法在度量节点相似度的过程中往往只关注网络中的低阶结构信息,忽略了高阶结构信息,而且,在对不同层网络进行融合的过程中也没有考虑不同层之间... 多层网络社区发现算法旨在揭示复杂网络中蕴含的社区结构,近年来得到了广泛关注,然而现有算法在度量节点相似度的过程中往往只关注网络中的低阶结构信息,忽略了高阶结构信息,而且,在对不同层网络进行融合的过程中也没有考虑不同层之间的差异性.针对以上问题,提出一种融入模体信息的多层网络社区发现算法.首先,各层分别计算融入模体的高阶邻接矩阵,通过与低阶邻接矩阵融合得到重构矩阵,进而基于邻居重要性对重构矩阵进行提升,得到节点相似度矩阵;其次,基于重构矩阵计算各层网络的重要性,再加权融合得到统一的相似度矩阵;最后,基于统一的相似度矩阵得到节点的影响力,通过节点嵌入表示方法,对节点的向量表示进行迭代更新,得到节点的最终嵌入表示.与已有的传统多层网络社区发现算法进行了对比实验,结果表明,提出的算法的多层模块度和标准化互信息等评价指标均优于已有算法. 展开更多
关键词 多层网络 社区发现 高阶信息 节点相似度 嵌入表示
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基于信息共享策略的加权逐点预测动态多目标优化
12
作者 包全磊 陈红星 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期273-281,共9页
为了有效实现Pareto最优解,并且提升对于输入误差的鲁棒性,提出一种基于信息共享策略的加权逐点预测动态多目标优化算法。引入一种信息共享策略,该策略允许每个点利用其相邻解决方案中的信息有效提升模型的鲁棒性。引入一个相似性度量,... 为了有效实现Pareto最优解,并且提升对于输入误差的鲁棒性,提出一种基于信息共享策略的加权逐点预测动态多目标优化算法。引入一种信息共享策略,该策略允许每个点利用其相邻解决方案中的信息有效提升模型的鲁棒性。引入一个相似性度量,并对其与一些常用的相似性度量进行对比分析,进一步提出一种加权逐点预测方法,逐点特性极大增强了捕捉各种模式的能力。在EC2018 DMO测试套件上的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 信息共享 鲁棒性 多目标优化 加权逐点预测
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一种基于编译技术的可信赖计算方法的设计与实现 被引量:2
13
作者 巩宁平 高太平 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第1期46-48,共3页
针对建设工程招投标过程中招标、投标和评标方在审核验算工程造价中的工程量计算问题,提出了一种基于编译技术的可信赖计算方法的设计和实现过程。
关键词 招投标 审核验算 编译技术 可信赖计算
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融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法 被引量:1
14
作者 闫智超 李茹 +4 位作者 苏雪峰 李欣杰 柴清华 韩孝奇 赵云肖 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期86-96,共11页
框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,... 框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,且在建模时未考虑不同词性目标词在句法和语义结构上的差异。针对这些不足,该文提出了一种融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法,该方法使用BERT和GCN分别对不同词性目标词的上下文信息和融合PropBank语义角色或依存句法结构信息的目标词进行建模,然后得到融合序列和结构信息的目标词表示。另外,该文分析了不同词性目标词依存信息的结构差异,采用一种集成学习方法克服了单一模型在此方面的不足。最后,在FN1.7和CFN数据集上的实验结果表明,融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法在性能上优于当前最好模型。 展开更多
关键词 框架识别 语义角色 依存句法 BERT GCN
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基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法研究 被引量:2
15
作者 李嘉莹 梁宇栋 +2 位作者 李少吉 张昆鹏 张超 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期197-205,共9页
深度图像信息是三维场景信息的重要组成部分,然而,由于采集设备的局限性和成像环境的多样性,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,限制了其在各种计算机视觉任务中的进一步应用。深度图超分辨率试图提高深度图的分辨... 深度图像信息是三维场景信息的重要组成部分,然而,由于采集设备的局限性和成像环境的多样性,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,限制了其在各种计算机视觉任务中的进一步应用。深度图超分辨率试图提高深度图的分辨率,是一项实用而有价值的任务。同一场景下的RGB图像分辨率高,纹理信息丰富,部分深度图超分辨率算法通过引入来自同一场景下的RGB图像提供指导信息,实现了算法性能的显著提升。然而,由于RGB图像和深度图之间的模态不一致,如何充分、有效地利用RGB信息辅助深度图像进行图像超分辨率重建仍然极具挑战。为此,提出了一种基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法。具体地,设计了一个高频特征提取模块来自适应地学习彩色图像中的高频信息,以指导深度图边缘的重建。另外,设计了一个特征自注意力模块来获取特征之间的全局依赖,同时提取更深层次的特征,以帮助深度图细节信息的恢复。经过跨模态融合,重组深度图像特征和彩色图像引导特征,并使用多尺度特征融合模块融合不同尺度特征之间的空间结构信息,获取包含多级感受野的重建信息。最后,通过深度重建模块,恢复相应的高分辨率深度图。公开数据集上的实验结果表明所提方法在定量和定性两方面均优于对比方法,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 深度图超分重建 深度学习 跨模态特征融合 高频信息 自注意力机制
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基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法 被引量:2
16
作者 张越 王长征 +4 位作者 苏雪峰 闫智超 张广军 邵文远 李茹 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期413-421,共9页
在少样本命名实体识别方法中,目前广泛应用的方法是基于原型网络的两阶段模型。但是,该方法未充分利用实体标签中的语义信息,且在距离计算中过度依赖实体类型原型向量,导致模型泛化能力差。针对这些问题,提出一种基于标签语义信息感知... 在少样本命名实体识别方法中,目前广泛应用的方法是基于原型网络的两阶段模型。但是,该方法未充分利用实体标签中的语义信息,且在距离计算中过度依赖实体类型原型向量,导致模型泛化能力差。针对这些问题,提出一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。该方法是一种先进行实体跨度检测,再判断实体类型的两阶段方法。在构建实体类型原型向量时,将对应实体类型包含的语义信息考虑在内,通过维度转换层将其与原型向量相融合。在对新样本进行实体识别时,将实体类型的正负样本与实体类型原型向量组成实体类型三元组,依据样本到三元组的距离对其进行分类。在多个数据集上的实验结果证明,该模型的性能比以往的模型有较大的提升。 展开更多
关键词 少样本命名实体识别 标签语义信息感知 实体类型三元组 原型网络
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融合描述信息和结构特征的知识图谱链接预测 被引量:1
17
作者 陈加兴 胡志伟 +3 位作者 李茹 韩孝奇 卢江 闫智超 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第2期486-495,共10页
知识图谱普遍存在知识不完整的问题,这使得链接预测成为知识图谱的重要研究内容。现有模型仅关注三元组的嵌入表示,一方面,在模型的输入仅对实体和关系的嵌入表示进行随机初始化,并未融入实体及关系的描述信息,会缺失语义信息;另一方面... 知识图谱普遍存在知识不完整的问题,这使得链接预测成为知识图谱的重要研究内容。现有模型仅关注三元组的嵌入表示,一方面,在模型的输入仅对实体和关系的嵌入表示进行随机初始化,并未融入实体及关系的描述信息,会缺失语义信息;另一方面,在解码时忽略三元组自身结构特征对链接预测结果的影响。针对上述问题,提出一种融合描述信息与结构特征的知识图谱链接预测模型BFGAT。BFGAT模型利用BERT预训练模型编码实体和关系的描述信息,并将描述信息融入到实体与关系的嵌入表示中,解决缺失语义信息的问题;在编码过程使用图注意力机制聚合邻接节点的信息,解决目标节点获得更为丰富信息的问题;在解码过程把三元组的嵌入表示拼接成矩阵,采用基于CNN卷积池化的方法,解决三元组结构特征的问题。该模型在公开数据集FB15k-237和WN18RR上进行了详细的实验,实验表明BFGAT模型能有效提高知识图谱链接预测的效果。 展开更多
关键词 知识图谱 链接预测 BERT 卷积神经网络(CNN)
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融合属性偏好和多阶交互信息的可解释评分预测研究 被引量:1
18
作者 郑建兴 李沁文 +1 位作者 王素格 李德玉 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2231-2244,共14页
已有推荐系统主要基于用户-项目交互矩阵来学习用户和项目的向量表示,而当交互矩阵稀疏时,推荐系统的精度较低,推荐的结果缺乏可解释性.考虑到用户-项目交互行为中的评分标签信息,提出了一种融合属性偏好和多阶交互信息的可解释评分预... 已有推荐系统主要基于用户-项目交互矩阵来学习用户和项目的向量表示,而当交互矩阵稀疏时,推荐系统的精度较低,推荐的结果缺乏可解释性.考虑到用户-项目交互行为中的评分标签信息,提出了一种融合属性偏好和多阶交互信息的可解释评分预测方法,并根据属性偏好对推荐结果进行解释.首先,基于注意力机制分析了用户和项目属性信息与评分标签的关系,建模了节点的属性偏好特征表示;然后,聚合了用户-项目交互矩阵中节点自身、交互邻居和评分标签信息,通过图神经网络学习了节点的多阶交互行为特征表示;最后,融合了节点的属性偏好特征和交互行为特征,在异质类型信息空间下学习了用户和项目的语义特征表示,利用多层感知机实现了评分预测,并在MovieLens和Douban数据集上验证了方法的有效性.实验结果表明,所提方法在平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)和均方根误差(Root mean square error,RMSE)指标上有效提高了推荐系统的精度,缓解了数据稀疏场景下推荐模型性能较低的问题,提升了推荐结果的可解释性. 展开更多
关键词 属性偏好 多阶交互信息 注意力机制 可解释推荐
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面向动态混合数据的多粒度增量特征选择算法 被引量:2
19
作者 王锋 姚珍 梁吉业 《软件学报》 北大核心 2025年第3期1186-1201,共16页
在大数据时代,样本规模以及维数的动态更新和变化极大地增加了计算负担,在这些动态数据中,大多的数据样本并不以单一的数据取值形式存在,而是同时包含符号型数据和数值型数据的混合型数据.为此,学者们提出了许多关于混合数据的特征选择... 在大数据时代,样本规模以及维数的动态更新和变化极大地增加了计算负担,在这些动态数据中,大多的数据样本并不以单一的数据取值形式存在,而是同时包含符号型数据和数值型数据的混合型数据.为此,学者们提出了许多关于混合数据的特征选择算法,但现有的算法大多只适用静态数据或者小规模的增量数据,无法处理大规模动态变化的数据,尤其是数据分布不断变化的大规模增量数据集.针对这一局限性,通过分析动态数据中粒空间以及粒结构的变化和更新,基于信息融合机制,提出了一种面向动态混合数据的多粒度增量特征选择算法.该算法重点讨论了动态混合数据中的粒空间构建机制、多数据粒结构的动态更新机制以及面向数据分布变化信息融合机制.最后,通过与其他算法在UCI数据集上的实验结果进行对比,进一步验证了所提算法的可行性和高效性. 展开更多
关键词 动态混合数据 数据分布变化 多粒度计算 信息融合
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时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法 被引量:1
20
作者 郭虎升 刘正琪 +1 位作者 刘艳杰 王文剑 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期60-70,共11页
多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object... 多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object tracking method with spatial-temporal feature enhancement and perception,STFEP)。一方面,该方法使用Transformer进行搜索区域与时间上下文特征的提取与融合,以得到全局特征信息,通过设计的局部卷积神经网络,提取目标的局部特征信息,并与目标的全局特征信息相关联,进一步强化目标的特征表示。另一方面,提出了时空特征感知机制,对不同时刻的特征信息进行可靠性和必要性分析,构建动态模板以感知更丰富的时空信息,使模型适应目标及场景的复杂变化。在TrackingNet、GOT-10k、LaSOT、UAV123多个数据集上的实验结果表明,研究所提方法能够准确鲁棒的对目标进行跟踪,并在GOT-10k数据集上取得了最优的结果,AO、SR 0.5以及SR 0.75分别达到了73.7%、83.8%、70.6%。 展开更多
关键词 视觉目标跟踪 时空特征强化 全局-局部信息关联 时空特征感知 动态模板
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