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基于图嵌入与集成分类算法的内容特征缺失网页多分类预测方法
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作者 张陶 廖彬 于炯 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第20期8604-8614,共11页
由于噪声(如广告)、权限不足、隐私保护或恶意伪装等原因,造成大量网页显式内容特征不能被及时、全面的获取。在此背景下,为解决在网页内容特征严重缺失情况下如何对网页有效分类的问题,提出一种基于图嵌入与集成分类算法XGBoost(extrem... 由于噪声(如广告)、权限不足、隐私保护或恶意伪装等原因,造成大量网页显式内容特征不能被及时、全面的获取。在此背景下,为解决在网页内容特征严重缺失情况下如何对网页有效分类的问题,提出一种基于图嵌入与集成分类算法XGBoost(extreme gradient boosting)利用网页链接网络中隐含关系特征进行网页多分类的方法。首先,利用网页及网页间的超链接关系,构造出网页链接网络;然后,通过图嵌入模型抽取节点(网页)在链接网络中的隐含关系特征;其次,提取节点的集聚系数、PageRank值等统计学结构特征,共同构成节点的稠密特征向量;最后,利用基于XGBoost等集成学习模型构建节点分类预测模型对网页进行分类预测。在真实维基百科网页链接数据集上的实验结果表明:在完全缺乏网页显式内容特征情况下,所提出的Struct2Vec*+XGBoost组合方案实现了良好的网页分类效果,在准确率、精准率、查全率及F_(1)值4项指标上分别达到0.9875、0.9659、0.9713和0.9641。 展开更多
关键词 内容特征缺失 图嵌入 网页链接网络 网页多分类
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图神经网络节点分类任务基准测试及分析 被引量:1
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作者 张陶 廖彬 +2 位作者 于炯 李敏 孙瑞娜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期132-150,共19页
图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型由于采用端到端的模型架构,在训练过程中能够更好地将节点隐藏特征的学习和分类目标协同起来,相比图嵌入(Graph Embedding)的方法,其在节点分类等任务上得到了较大的性能提升。但是,已有图神... 图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型由于采用端到端的模型架构,在训练过程中能够更好地将节点隐藏特征的学习和分类目标协同起来,相比图嵌入(Graph Embedding)的方法,其在节点分类等任务上得到了较大的性能提升。但是,已有图神经网络模型实验对比阶段普遍存在的数据集类型单一、样本量不足、数据集切分不规范、对比模型规模及范围有限、评价指标单一、缺乏模型训练耗时对比等问题。为此,文中选取了包括cora,citeseer,pubmed,deezer等在内的来自不同领域(引文网络、社交网络及协作网络等)的共计20种数据集,以准确率、精确率、召回率、F-score值及模型训练耗时为多维评价指标,在FastGCN,PPNP,ChebyNet,DAGNN等17种主流图神经网络模型上,进行了全面且公平的节点分类任务基准测评,进而为真实业务场景下的模型选择提供了决策参考。通过基准测试实验发现,一方面,影响模型训练速度的因素排名依次是节点属性维度、图节点规模及图边的规模;另一方面,并不存在赢者通吃的模型,即不存在在所有数据集下全都表现优异的模型,特别是在公平的基准测试配置环境下,结构简洁的模型反而比复杂的GNN模型有着更好的性能表现。 展开更多
关键词 图神经网络 基准测试 节点分类 性能评估 模型选择
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NLGAE:一种基于改进网络结构及损失函数的图自编码器节点分类模型
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作者 廖彬 张陶 +1 位作者 于炯 李敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期234-246,共13页
利用图嵌入方法将图的拓扑结构、节点属性等高维异构信息映射到稠密的向量空间,是解决图数据由非欧空间性带来的计算不友好、邻接矩阵的高度空间复杂性等问题的主流方法。在对经典图自编码器模型GAE与VGAE所存在的问题进行分析的基础上... 利用图嵌入方法将图的拓扑结构、节点属性等高维异构信息映射到稠密的向量空间,是解决图数据由非欧空间性带来的计算不友好、邻接矩阵的高度空间复杂性等问题的主流方法。在对经典图自编码器模型GAE与VGAE所存在的问题进行分析的基础上,尝试从编码器、解码器及损失函数3个方面对基于图自编码器的图嵌入方法进行改进,提出一种基于改进网络结构及损失函数的图自编码器模型NLGAE。首先,在模型结构设计上,一方面将编码器中堆叠的图卷积层倒置,以解决GAE与VGAE中无参Decoder缺乏灵活性并且表达能力不足的问题,另一方面引入注意力机制的图卷积网络GAT来解决节点之间的权重系数固化的问题;其次,重新设计的损失函数能够同时考虑到图结构与节点特征属性两部分信息。对比实验结果表明:NLGAE作为一种无监督模型,能够学习到高质量的节点嵌入特征,在下游节点分类任务上优于DeepWalk,GAE,GrpahMAE,GATE等经典无监督模型,并且在选择合适分类模型的情况下,甚至优于GAT和GCN等有监督的图神经网络模型。 展开更多
关键词 图表示学习 图自编码器 注意力机制 节点分类
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有限混合费希尔分布极值密度函数的渐近性质
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作者 韦杰 曾萍 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期14-23,共10页
设有限混合费希尔分布的分布函数由F(x)=∑_(k=1)^(r)p_(k)F_(k)(x)确定,通过对有限混合费希尔分布尾部表达式的精确展开,判断了在线性赋范和幂赋范条件下的极值分布类型分别为F∈D_(l)(Φ_(v_(1)/2))和F∈D_(p)(Φ_(1)).基于有限混合... 设有限混合费希尔分布的分布函数由F(x)=∑_(k=1)^(r)p_(k)F_(k)(x)确定,通过对有限混合费希尔分布尾部表达式的精确展开,判断了在线性赋范和幂赋范条件下的极值分布类型分别为F∈D_(l)(Φ_(v_(1)/2))和F∈D_(p)(Φ_(1)).基于有限混合费希尔分布极值分布的渐近展开式,推导出在线性赋范和幂赋范两种不同条件下极值密度函数收敛的高阶渐近展开式,得到有限混合费希尔分布极大值密度收敛到Fréchet极值分布密度的结论. 展开更多
关键词 有限混合 费希尔分布 渐近展开 密度函数 极值
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基于新英格兰杂志舌图的中西医诊断研究
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作者 宋晓慧 尹继瑶 +7 位作者 刘子琛 刘国全 郭壮 邱士庆 许家杰 焦宏官 张卫军 王俊文 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2024年第5期1354-1360,共7页
目的从西医临床典型病例的舌图入手,探索中西医对于舌象认识的联系。方法搜集新英格兰杂志(The New England Journal of Medicine,NEJM)发表在临床影像专栏中附有舌图的文献,提取文献中所记载的舌的症状、体征以及西医疾病信息后,以中... 目的从西医临床典型病例的舌图入手,探索中西医对于舌象认识的联系。方法搜集新英格兰杂志(The New England Journal of Medicine,NEJM)发表在临床影像专栏中附有舌图的文献,提取文献中所记载的舌的症状、体征以及西医疾病信息后,以中医舌诊方法,从舌质、舌苔、舌下络脉3个方面对舌图进行诊断,并判断舌的症状、体征是否与某一诊断结果相对应,并对所得结果进行分析。结果共纳入病例48例,其中舌动态异常6例,均可与中医异常舌态相对应;舌形状异常34例,12例可以做出相应的中医舌象诊断,包括7例舌形异常、5例苔质异常,其余22例为继发性舌体结构改变;舌颜色异常8例,其中舌色异常1例、舌下络脉异常1例、苔色异常6例。结论基于舌的形态和功能探求中医、西医对舌象认识联系,为后期采用比色卡、舌面仪等中医诊断装备提取舌象参数提供参考,以此推动中医舌诊客观化与规范化。 展开更多
关键词 舌象 NEJM 中医 中西医结合
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费希尔分布最大值分布的渐近展开 被引量:2
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作者 韦杰 曾萍 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2019年第8期237-242,共6页
通过费希尔分布的概率密度函数,推导出该分布的尾部表达式和米尔率,判断该分布的极值分布类型,确定最优规范化常数。在最优规范化常数条件下,通过对尾部表达式的精确展开,得到费希尔分布规范化最大值的极限分布的渐近展开。由该分布渐... 通过费希尔分布的概率密度函数,推导出该分布的尾部表达式和米尔率,判断该分布的极值分布类型,确定最优规范化常数。在最优规范化常数条件下,通过对尾部表达式的精确展开,得到费希尔分布规范化最大值的极限分布的渐近展开。由该分布渐近展开式得到费希尔分布的最大值分布收敛到极值分布的逐点收敛速度。 展开更多
关键词 极值分布 费希尔分布 渐近展开 最大值 米尔率
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NHPP类开源软件可靠性增长模型的极大似然估计 被引量:2
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作者 陈静 杨剑锋 +1 位作者 王喜宾 李华 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第1期174-184,共11页
为了提高开源软件产品的可靠性,针对软件测试过程中常见的不分组失效数据和分组失效数据,提出非齐次泊松过程(NHPP)类开源软件可靠性增长模型极大似然估计的一般形式;对GO模型、DSS模型、GGO模型、ISS模型和Ohba模型进行讨论,给出这5类... 为了提高开源软件产品的可靠性,针对软件测试过程中常见的不分组失效数据和分组失效数据,提出非齐次泊松过程(NHPP)类开源软件可靠性增长模型极大似然估计的一般形式;对GO模型、DSS模型、GGO模型、ISS模型和Ohba模型进行讨论,给出这5类可靠性模型的似然函数和似然方程;利用开源软件Apache Tomcat 5的真实失效数据,对这5类可靠性模型进行性能对比分析。结果表明:GGO模型具有较好的拟合与预测效果,而GO模型的拟合效果较差。 展开更多
关键词 开源软件 极大似然估计 非齐次泊松过程 软件可靠性增长模型
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