功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)研究面临的主要挑战之一是不同被试者fMRI数据的异质性。一方面,多被试数据分析对于确定所生成结果跨被试的通用性和有效性至关重要。另一方面,分析多被试者fMRI数据需要在...功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)研究面临的主要挑战之一是不同被试者fMRI数据的异质性。一方面,多被试数据分析对于确定所生成结果跨被试的通用性和有效性至关重要。另一方面,分析多被试者fMRI数据需要在不同被试者的神经活动之间进行准确的解剖和功能校准,以提升最终结果的性能。然而,现有大多数功能校准研究都采用浅层模型来处理多被试者间的复杂关系,这严重束缚了多被试信息的建模能力。为此,提出了一种基于多视图自编码器的功能校准(Multi-view Auto-encoder Functional Alignment,MAFA)方法。具体地,该方法通过重构不同被试者的响应空间来学习节点嵌入,捕获不同被试者之间共享的特征表示,从而创建一个公共的响应空间。此外,通过引入自训练聚类目标,利用高置信度节点作为软标签来监督图聚类过程。在4个数据集上的实验结果表明,相比其他多被试者脑影像功能校准方法,所提方法在解码精度方面取得了最佳效果。展开更多
大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和...大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和知识图谱(knowledge graph,KG)协同的跨域异质数据查询框架,在LLM+KG的范式下给出跨域异质数据查询的一个治理方案.为确保LLM能够适应多场景中的跨域异质数据,首先采用适配器对跨域异质数据进行融合,并构建相应的知识图谱.为提高查询效率,引入线性知识图,并提出同源知识图抽取算法HKGE来实现知识图谱的重构,可显著提高查询性能,确保跨域异质数据治理的高效性.进而,为保证多域数据查询的高可信度,提出可信候选子图匹配算法Trust HKGM,用于检验跨域同源数据的置信度计算和可信候选子图匹配,剔除低质量节点.最后,提出基于线性知识图提示的多域数据查询算法MKLGP,实现LLM+KG范式下的高效可信跨域查询.该方法在多个真实数据集上进行了广泛实验,验证了所提方法的有效性和高效性.展开更多
文摘大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和知识图谱(knowledge graph,KG)协同的跨域异质数据查询框架,在LLM+KG的范式下给出跨域异质数据查询的一个治理方案.为确保LLM能够适应多场景中的跨域异质数据,首先采用适配器对跨域异质数据进行融合,并构建相应的知识图谱.为提高查询效率,引入线性知识图,并提出同源知识图抽取算法HKGE来实现知识图谱的重构,可显著提高查询性能,确保跨域异质数据治理的高效性.进而,为保证多域数据查询的高可信度,提出可信候选子图匹配算法Trust HKGM,用于检验跨域同源数据的置信度计算和可信候选子图匹配,剔除低质量节点.最后,提出基于线性知识图提示的多域数据查询算法MKLGP,实现LLM+KG范式下的高效可信跨域查询.该方法在多个真实数据集上进行了广泛实验,验证了所提方法的有效性和高效性.
