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一种基于GMM和Graph Cuts的图像分割方法 被引量:5
1
作者 陈超 《测绘工程》 CSCD 2014年第12期52-55,共4页
图像分割是图像处理中的基础问题。研究利用GMM构造T链的可行性,并探索一种可以兼顾精度与速度的确定GMM中K值的方法,结合GMM和Graph Cuts理论完成了对不同图像的分割实验。实验表明,文中的分割方法准确、有效。
关键词 图像分割 高斯混合模型 图割 图论 T链
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一种MAKLINK图多节点链路建模的路径规划研究
2
作者 孙培刚 张全禹 许春和 《电子设计工程》 2024年第4期140-143,148,共5页
针对传统MAKLINK图规划路径线路改变时,其最优化路径易与环境约束条件冲突的问题,提出了在MAKLINK图中各链路上增加节点数目的方法,以提高系统建模的适应性和鲁棒性。设计的多节点链路通过dijkstra算法得到更为理想的次优化路径,由蚁群... 针对传统MAKLINK图规划路径线路改变时,其最优化路径易与环境约束条件冲突的问题,提出了在MAKLINK图中各链路上增加节点数目的方法,以提高系统建模的适应性和鲁棒性。设计的多节点链路通过dijkstra算法得到更为理想的次优化路径,由蚁群算法进行迭代计算获得最优化路径,实现了在保证路径适应度的前提下,提高优化路径对环境约束条件的适应性。实验结果表明,与基本MAKLINK图路径规划算法相比,多节点链路的建模路径规划算法可有效提高次优路径的建模精度,最优路径的适应度值较单节点链路减小了1.43%,具有一定的建模优势。 展开更多
关键词 MAKlink 多节点链路 DIJKSTRA算法 蚁群算法
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A Computational Synthesis Approach of Mechanical Conceptual Design Based on Graph Theory and Polynomial Operation 被引量:2
3
作者 Lin Han Geng Liu +1 位作者 Xiaohui Yang Bing Han 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第1期60-74,共15页
The design synthesis is the key issue in the mechanical conceptual design to generate the design candidates that meet the design requirements.This paper devotes to propose a novel and computable synthesis approach of ... The design synthesis is the key issue in the mechanical conceptual design to generate the design candidates that meet the design requirements.This paper devotes to propose a novel and computable synthesis approach of mechanisms based on graph theory and polynomial operation.The graph framework of the synthesis approach is built firstly,and it involves:(1)the kinematic function units extracted from mechanisms;(2)the kinematic link graph that transforms the synthesis problem from mechanical domain into graph domain;(3)two graph representations,i.e.,walk representation and path representation,of design candidates;(4)a weighted matrix theorem that transforms the synthesis process into polynomial operation.Then,the formulas and algorithm to the polynomial operation are presented.Based on them,the computational flowchart to the synthesis approach is summarized.A design example is used to validate and illustrate the synthesis approach in detail.The proposed synthesis approach is not only supportive to enumerate the design candidates to the conceptual design of a mechanical system exhaustively and automatically,but also helpful to make that enumeration process computable. 展开更多
关键词 DESIGN SYNTHESIS CONCEPTUAL DESIGN graph theory POLYNOMIAL operation KINEMATIC link graph Weighted matrix theorem
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Application of Contact Graph Routing in Satellite Delay Tolerant Networks 被引量:5
4
作者 ZHU Laitao LI Yong +3 位作者 ZHANG Junxiang WU Jing TAI Xiao ZHOU Jianguo 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期116-125,共10页
Satellite networks have many inherent advantages over terrestrial networks and have become an important part of the global network infrastructure.Routing aimed at satellite networks has become a hot and challenging re... Satellite networks have many inherent advantages over terrestrial networks and have become an important part of the global network infrastructure.Routing aimed at satellite networks has become a hot and challenging research topic.Satellite networks,which are special kind of Delay Tolerant Networks(DTN),can also adopt the routing solutions of DTN.Among the many routing proposals,Contact Graph Routing(CGR) is an excellent candidate,since it is designed particularly for use in highly deterministic space networks.The applicability of CGR in satellite networks is evaluated by utilizing the space oriented DTN gateway model based on OPNET(Optimized Network Engineering Tool).Link failures are solved with neighbor discovery mechanism and route recomputation.Earth observation scenario is used in the simulations to investigate CGR's performance.The results show that the CGR performances are better in terms of effectively utilizing satellite networks resources to calculate continuous route path and alternative route can be successfully calculated under link failures by utilizing fault tolerance scheme. 展开更多
关键词 SATELLITE Delay TOLERANT Networks(DTN) Space oriented DTN GATEWAY CONTACT graph Routing(CGR) link FAILURES
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Identify Implicit Communities by Graph Clustering
5
作者 YANG Nan MENG Xiaofeng 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2006年第5期1109-1113,共5页
How to find these communities is an important research work. Recently, community discovery are mainly categorized to HITS algorithm, bipartite cores algorithm and maximum flow/minimum cut framework. In this paper, we ... How to find these communities is an important research work. Recently, community discovery are mainly categorized to HITS algorithm, bipartite cores algorithm and maximum flow/minimum cut framework. In this paper, we proposed a new method to extract communities. The MCL algorithm, which is short for the Markov Cluster Algorithm, a fast and scalable unsupervised cluster algorithm is used to extract communities. By putting mirror deleting procedure behind graph clustering, we decrease comparing cost considerably. After MCL and mirror deletion, we use community member select algorithm to produce the sets of community candidates. The experiment and results show the new method works effectively and properly. 展开更多
关键词 Web community link analysis graph clustering MCL
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MS Graph在VFP中的OLE自动化技术 被引量:1
6
作者 何国龙 《浙江师大学报(自然科学版)》 1998年第1期34-40,共7页
本文研究MSGraph在VisualFoxPro中的OLE自动化技术.采用对OLE绑定型控制对象动态编程.结合MSGraph的自动套用格式,给出由源数据到MSGraph图形格式BIFF5的转换方法.从而全面实现自动化程度更高.灵活性更大的图形输出。
关键词 图形 自动化 组合对象模型 MSgraph VFP OLE
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Identifying Composite Crosscutting Concerns with Scatter-Based Graph Clustering
7
作者 HUANG Jin BETEV Latchezar +2 位作者 CARMINATI Federico ZHU Jianlin LU Yansheng 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2012年第2期114-120,共7页
Identifying composite crosscutting concerns(CCs) is a research task and challenge of aspect mining.In this paper,we propose a scatter-based graph clustering approach to identify composite CCs.Inspired by the state-o... Identifying composite crosscutting concerns(CCs) is a research task and challenge of aspect mining.In this paper,we propose a scatter-based graph clustering approach to identify composite CCs.Inspired by the state-of-the-art link analysis tech-niques,we propose a two-state model to approximate how CCs tangle with core modules.According to this model,we obtain scatter and centralization scores for each program element.Espe-cially,the scatter scores are adopted to select CC seeds.Further-more,to identify composite CCs,we adopt a novel similarity measurement and develop an undirected graph clustering to group these seeds.Finally,we compare it with the previous work and illustrate its effectiveness in identifying composite CCs. 展开更多
关键词 software engineering aspect mining link analysis undirected graph clustering
原文传递
基于双注意力图神经网络的链路预测 被引量:2
8
作者 杨真真 林泽龙 杨永鹏 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期106-114,共9页
链路预测是在图结构中预测未知或潜在的边,对挖掘图中的隐含信息、补全图中的缺失数据和发现图中的新知识都具有重要意义。图神经网络(Graph Neural Network,GNN)已被广泛应用于链路预测,然而,现有基于GNN的链路预测方法存在一些问题:(1... 链路预测是在图结构中预测未知或潜在的边,对挖掘图中的隐含信息、补全图中的缺失数据和发现图中的新知识都具有重要意义。图神经网络(Graph Neural Network,GNN)已被广泛应用于链路预测,然而,现有基于GNN的链路预测方法存在一些问题:(1)大多数基于GNN的方法往往容易忽略为链路预测提供额外帮助的边信息的重要性;(2)大多数基于GNN的方法都仅捕获表示图的邻居节点间相似性的低频信息,忽略了表示邻居节点间差异性的高频信息;(3)大多数基于GNN的方法都未考虑输入特征矩阵的节点维度和特征维度两个维度,只关注其中一个维度。针对这些问题,提出了一种基于双注意力图神经网络(Dual Attention Graph Neural Network,DAGNN)的链路预测方法,该方法包含两条路径,以不同的角度更新节点表示。其中一条是基于图神经网络的路径,采用含边信息的频率自适应图注意力网络(Frequency Adaptive Graph Attention Network with Edge Information,FAGAT⁃EI)作为基础模型,有效地利用边信息增强节点之间的关系,并利用频率自适应机制平衡高低频率邻居信息的权重,从而缓解GNN的过度平滑问题;另一条是基于通道注意力网络的路径,提出了一种新的压缩-激励通道注意力模块(Squeeze and Excitation⁃Channel At⁃tention Module,SE⁃CAM)作为基础模型,充分考虑输入特征矩阵的节点维度和特征维度,并自动学习和调整每个节点的不同特征权重,从而得到更有意义的节点表示。最后在两个基准数据集上进行了实验,实验结果表明,提出的链路预测方法在Last⁃FM和Book⁃Crossing两个数据集上的AUC和ACC指标均优于其他基线模型,展现出了卓越的链路预测性能。 展开更多
关键词 链路预测 图神经网络 注意力机制 压缩-激励模块 频率自适应
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古籍文献通用知识模型研究与设计 被引量:3
9
作者 陈涛 赵晓飞 +1 位作者 杨鑫 林立信 《信息资源管理学报》 2025年第1期139-153,共15页
我国拥有卷帙浩繁的古籍文献,传统的古籍组织与管理方式实现了古籍资源从“藏”到“用”的转变,但“裸资源”越来越难满足数智时代的古籍利用需要。文章考察分析了古籍文献知识组织可复用本体模型,并梳理了古籍文献知识建模视角与思路,... 我国拥有卷帙浩繁的古籍文献,传统的古籍组织与管理方式实现了古籍资源从“藏”到“用”的转变,但“裸资源”越来越难满足数智时代的古籍利用需要。文章考察分析了古籍文献知识组织可复用本体模型,并梳理了古籍文献知识建模视角与思路,从形式特征和内容特征两个维度提出了古籍文献通用知识模型五层框架结构。为验证模型可用性,文章以《永乐大典》“湖”字册为例,构建关联数据集,探索融合关联数据的古籍文献知识图谱,实现了知识聚合与知识发现。本文立足古籍整体,构建了古籍文献通用知识组织模型,为古籍知识的关联呈现、传播共享和智慧应用提供了可选路径。 展开更多
关键词 古籍 本体构建 知识图谱 关联数据 永乐大典
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基于多特征提取和对比学习的知识图谱链接预测
10
作者 李华昱 李海洋 +1 位作者 王翠翠 满笑军 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期530-538,共9页
针对传统知识图谱链接预测方法提取图谱节点特征角度单一,且在训练过程中较少考虑节点间复杂的交互作用,构建的负例三元组质量较低等问题,提出了一种链接预测方法,旨在充分利用知识图谱节点间的相互作用和图结构蕴含的交互信息,考虑从... 针对传统知识图谱链接预测方法提取图谱节点特征角度单一,且在训练过程中较少考虑节点间复杂的交互作用,构建的负例三元组质量较低等问题,提出了一种链接预测方法,旨在充分利用知识图谱节点间的相互作用和图结构蕴含的交互信息,考虑从多特征角度识别出三元组中的缺失事实。首先,通过不同的节点特征提取方式从不同角度获得节点的嵌入表示,并聚合邻居节点特征以增强其实体语义信息;其次,用多个卷积操作提取实体和关系之间的全局关系和过渡特征,通过深度特征提取的方式处理实体和关系的信息交互;最后,通过引入对比学习,干预负例三元组的构建,同时增强负例三元组的特征,提高所构建三元组的质量,最终通过计算余弦相似度筛选出预测实体。实验结果表明,提出的方法在知识图谱链接预测任务中的多个评价指标相比对比模型均有提高,同时验证了所提方法在处理多关系的复杂知识图谱时的有效性。 展开更多
关键词 知识图谱 链接预测 图结构 对比学习 负采样
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聚合全局交互与局部交互的知识图谱补全
11
作者 冯勇 栾超杰 +2 位作者 王嵘冰 徐红艳 张永刚 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第7期1909-1917,共9页
知识图谱的不完整性严重影响了下游任务的应用与发展,因此,有必要对其进行改进以补充缺失值,即知识图谱补全。现有的知识图谱补全模型大多重组实体关系嵌入表示以捕获局部交互。但这种方法破坏了三元组的原有结构,只能利用单一的局部交... 知识图谱的不完整性严重影响了下游任务的应用与发展,因此,有必要对其进行改进以补充缺失值,即知识图谱补全。现有的知识图谱补全模型大多重组实体关系嵌入表示以捕获局部交互。但这种方法破坏了三元组的原有结构,只能利用单一的局部交互而忽略了实体关系间全局交互的影响。为此,提出一种聚合全局交互与局部交互的知识图谱补全方法AGILI。该方法首先引入自注意力机制获取头实体和关系间的信息关联程度,生成融入全局交互信息的嵌入表示,再采用卷积神经网络从新嵌入表示中提取局部交互信息,设计基于关系权重的可学习交互聚合器,在将全局交互与局部交互进行特征融合时,可以根据关系类别自适应地调整两种交互的重要程度,提高方法在多关系知识图谱上的表达能力。在公开数据集FB15k-237、WN18RR和Kinship上通过链接预测任务进行实验验证,实验结果表明,与最新的基于卷积神经网络的模型ConvD相比,所提出的方法在FB15k-237数据集上Hits@1、Hits@3指标分别提高了6.9%、5.3%,证明了所提出方法的优越性。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱补全 链接预测 自注意力机制 卷积神经网络
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QuatCNNEx:一种面向多关系模式的知识图谱嵌入模型
12
作者 熊伟 陈浩 苏鸿宇 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期124-135,共12页
在大数据时代,快速的数据增长引发了信息过载的问题。一方面,在海量的数据中人们难以快速获取自己想要的内容;另一方面,一些用户虽然知道自己想要什么,但在不知道如何描述时,搜索引擎往往不能提供帮助。因此如何更加有效地表达和获取有... 在大数据时代,快速的数据增长引发了信息过载的问题。一方面,在海量的数据中人们难以快速获取自己想要的内容;另一方面,一些用户虽然知道自己想要什么,但在不知道如何描述时,搜索引擎往往不能提供帮助。因此如何更加有效地表达和获取有价值的信息是一个挑战。知识图谱是一种被广泛使用的知识模型,可以保存大量节点和边形式的知识。知识图谱嵌入可以通过向量表示知识的语义信息,因此采用知识图谱嵌入模型可以利用图谱中的知识辅助提升人们获取信息的效率。知识图谱嵌入的主要思想是通过连续的向量空间表示知识图谱中实体和关系的语义联系。这种技术在链接预测、问答系统、推荐系统以及自然语言处理领域等知识图谱其他下游任务方面展现出较好的能力。现有的知识图谱嵌入方法主要有基于距离的模型、语义匹配模型、神经网络模型等。这些模型或者没有充分利用实体和关系的交互特征信息,或者组合关系的建模能力较弱。因此,这些方法对知识图谱中多关系模式的三元组表示能力不足。要有效解决多关系模式的建模问题,需要结合上述模型。论文提出将四元数和卷积神经网络结合的嵌入模型QuatCNNEx。该模型借鉴了QuatE的建模思想和CNN的特征提取能力。将建模过程由复数空间扩展至四元数空间,进一步提高嵌入模型的表达能力。QuatCNNEx将嵌入实体和关系的四元数作为CNN模型的输入。该模型使用四元数表达实体和关系更丰富的特征,从而具有建模多关系模式的能力。在此基础上,利用特征嵌入与头实体嵌入的Hadamard积使得头实体嵌入得到关系嵌入的特征。然后,再通过关系嵌入与头实体嵌入的Hamilton积实现头实体在四元数空间中的旋转,得到尾实体的嵌入表示。从而使用Hadamard积和Hamilton积的组合运算,通过迭代优化得到三元组的嵌入表示。通过链接预测实验,论文提出的方法与现有的主要模型在MRR、Hit@3、Hit@1指标上进行了对比。实验结果表明,本文方法在关系数量更多的基准测试集上取得了最优结果。与神经网络模型ConEx和基于四元数的模型QuatE相比,QuatCNNEx在MRR、Hit@3、Hit@1三个指标上分别提高0.3%和0.3%、0.5%和1%、0.4%和0.4%,这表明该模型能够有效利用实体和关系的交互特征信息表示知识图谱中的多关系模式。 展开更多
关键词 知识图谱 链接预测 嵌入表示 四元数 卷积神经网络
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面向知识图谱归纳链接预测的负采样方法
13
作者 刘洪波 陈越 +2 位作者 杨奎武 吴皓 张潮 《信息工程大学学报》 2025年第2期142-147,160,共7页
知识图谱归纳链接预测模型在训练过程中需要使用正例三元组和负例三元组,而当前的随机负采样方法容易产生低质量的负例三元组,影响模型的特征学习能力。针对该问题,提出一种基于相似性的负采样方法。首先,获取被替换实体周围的k跳邻居... 知识图谱归纳链接预测模型在训练过程中需要使用正例三元组和负例三元组,而当前的随机负采样方法容易产生低质量的负例三元组,影响模型的特征学习能力。针对该问题,提出一种基于相似性的负采样方法。首先,获取被替换实体周围的k跳邻居节点集合;其次,从该集合中挑选相似度高的实体替换原三元组中头实体或者尾实体,从而生成负例三元组;最后,将该方法应用在归纳链接预测模型中,并在WN18RR和FB15K-237数据集上进行归纳链接预测实验。实验结果表明,相比其他模型,该方法在MRR指标最高提升10.47个百分点,在Hits@10指标最高提升16.02个百分点。通过负样本质量分析,进一步说明该负采样方法生成高质量的负例三元组,提升模型的性能。 展开更多
关键词 知识图谱 归纳链接预测 负采样 k跳邻居 相似性计算
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基于互联网数据和图自编码器链路预测的科技发展机会发现研究
14
作者 任海英 崔士博 《情报杂志》 北大核心 2025年第11期125-135,共11页
[研究目的]针对科技战略层面的机会识别主要依赖经验的问题,提出科技发展机会的概念和定量发现方法。[研究方法]在机会识别阶段,从国内权威媒体和相关企业的网站上抽取焦点领域科技发展的相关文本信息,构建领域关键词共词网络,运用基于... [研究目的]针对科技战略层面的机会识别主要依赖经验的问题,提出科技发展机会的概念和定量发现方法。[研究方法]在机会识别阶段,从国内权威媒体和相关企业的网站上抽取焦点领域科技发展的相关文本信息,构建领域关键词共词网络,运用基于图自编码器的链路预测算法识别新的科技发展机会;在机会分析阶段,针对潜在机会数量庞大和含义模糊的问题,建立宏观因素类别和微观关键词两个层次的指标,筛选并解读科技发展机会。[研究结果/结论]量子科技领域的实证研究表明,图自编码器链路预测模型相较于经典模型表现出了更好的性能;提出的机会筛选和解读方法能够明确科技发展机会的具体含义;我国量子领域科技发展的类别层机会包括加强对量子企业的政策支持、提高产业链活力,以及强化产学研合作;关键词层机会包括量子保密通信、量子超级计算机和量子科技产业金融一体化等。实证研究结果验证了所提出方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 科技发展机会 图自编码器 链路预测 文本挖掘 机会解读 量子科技
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知识图谱嵌入方法的链接预测研究综述 被引量:1
15
作者 刘海超 柳林 +2 位作者 王海龙 赵巍伟 刘静 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期17-34,共18页
知识图谱中普遍存在实体和关系缺失等不足,知识图谱补全能够有效解决上述不足被研究者广泛关注。知识图谱嵌入方法的链接预测作为知识补全的重要研究方向,能够预测出知识图谱中缺失的实体或关系,来补全知识图谱并增强其完整性。阐述了... 知识图谱中普遍存在实体和关系缺失等不足,知识图谱补全能够有效解决上述不足被研究者广泛关注。知识图谱嵌入方法的链接预测作为知识补全的重要研究方向,能够预测出知识图谱中缺失的实体或关系,来补全知识图谱并增强其完整性。阐述了知识图谱链接预测的研究背景、意义和定义;以嵌入单位的实体个数为分类标准,将知识图谱嵌入的链接预测模型划分为双实体嵌入链接预测模型和多实体嵌入链接预测模型,详细阐述模型构建思路,分析实验结果并总结各类模型优缺点。最后,展望知识图谱嵌入链接预测现状以及未来研究方向,为后续的发展提供启示和指导。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱嵌入 链接预测 知识图谱补全
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结合图卷积模型和共享编码的知识图谱问答方法 被引量:1
16
作者 田侃 曹新汶 +3 位作者 张浩然 先兴平 吴涛 宋秀丽 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期233-244,共12页
知识图谱问答技术正广泛应用于智能对话和个性化推荐等智慧信息服务中,它通过图结构明确表示和建模知识,实现实体链接和答案推理具有良好的可控度和解释性。然而,当前的实体链接方法具有准确率不高、忽略邻居信息等不足。同时,答案推理... 知识图谱问答技术正广泛应用于智能对话和个性化推荐等智慧信息服务中,它通过图结构明确表示和建模知识,实现实体链接和答案推理具有良好的可控度和解释性。然而,当前的实体链接方法具有准确率不高、忽略邻居信息等不足。同时,答案推理方法缺乏高效的面向问句与图谱的信息编码机制。针对上述挑战,提出了一种基于图卷积网络和关系匹配聚合、可聚合邻居信息且不依赖外部工具的实体链接方法,并设计了一种基于共享编码和协同注意力的、促进问句与图谱信息进行高效匹配的答案推理方法。与传统方法主要关注答案推理任务、基于工具实现实体链接不同,提出的知识图谱问答方法能够同时处理实体链接和答案推理任务。实验结果表明,所提方法的性能均优于传统模型。此外,通过图谱信息的重要性分析实验,揭示了各类图谱信息对于实体链接和答案推理任务的重要性。 展开更多
关键词 知识图谱问答 实体链接 答案推理 图神经网络
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Representation Learning for Knowledge Graph with Dynamic Step
17
作者 Yongfang Li Liang Chang +3 位作者 Guanjun Rao Phatpicha Yochum Yiqin Luo Tianlong Gu 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2018年第1期29-29,共1页
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一类图的Tutte多项式
18
作者 王树新 刘艳梅 +1 位作者 姜蕾 王佳琦 《高师理科学刊》 2025年第1期13-16,39,共5页
正符号图与交错链环具有确定的对应关系,一般利用拆接关系计算交错链环的琼斯多项式,但相应计算量较大,计算过程繁杂.利用Tutte多项式的定义,计算了一类正符号图的Tutte多项式.根据图的Tutte多项式与交错链环琼斯多项式的关系,运用所得... 正符号图与交错链环具有确定的对应关系,一般利用拆接关系计算交错链环的琼斯多项式,但相应计算量较大,计算过程繁杂.利用Tutte多项式的定义,计算了一类正符号图的Tutte多项式.根据图的Tutte多项式与交错链环琼斯多项式的关系,运用所得结果可简化一类多交叉点交错链环的琼斯多项式的计算. 展开更多
关键词 Tutte多项式 正符号图 交错链环
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基于脉冲神经网络优化的动态图链路预测 被引量:1
19
作者 闫钦与 卜凡亮 王一帆 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第4期1522-1528,共7页
动态图链路预测通过图上的历史交互预测未来节点间链路的形成或消失。为减少基于循环神经网络建模网络动态的方法在细粒度时间的动态图上具有较高能耗的问题,提出一种基于脉冲神经网络优化的动态图链路预测模型,通过融合脉冲神经网络的... 动态图链路预测通过图上的历史交互预测未来节点间链路的形成或消失。为减少基于循环神经网络建模网络动态的方法在细粒度时间的动态图上具有较高能耗的问题,提出一种基于脉冲神经网络优化的动态图链路预测模型,通过融合脉冲神经网络的节点记忆更新模块,脉冲化节点记忆的更新过程,训练图神经网络学习动态图的演化动态并实现链路预测。在3个公开经典数据集上的结果表明,模型在运行速度上得到提升,并保留了准确性,在动态图链路预测任务中具有较好的性能表现。 展开更多
关键词 动态图 链路预测 图神经网络 脉冲神经网络
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结合层次化关系注意力与联合嵌入的知识表示方法
20
作者 毛典辉 李瑞璇 +1 位作者 王可浩 赵志华 《计算机技术与发展》 2025年第6期108-115,共8页
知识表示学习旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维连续向量空间,使得计算机能够处理结构化知识。然而,现有基于图卷积网络的知识表示学习模型通常采用固定权重的聚合策略,未能充分考虑不同关系类型对中心实体的异质性影响。为此,提... 知识表示学习旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维连续向量空间,使得计算机能够处理结构化知识。然而,现有基于图卷积网络的知识表示学习模型通常采用固定权重的聚合策略,未能充分考虑不同关系类型对中心实体的异质性影响。为此,提出了一种结合层次化关系注意力与联合嵌入的知识表示学习模型(HRE-JEM)。该模型通过自注意机制动态更新中心实体的向量表示,并捕获不同关系类型对中心实体的异质性影响。编码器将实体和关系进行联合嵌入学习,并利用ConvE作为解码器分析三元组的空间结构特征。在WN18RR和FB15k-237数据集上的对比实验和消融实验表明,该模型在多个指标上均优于基准模型,验证了该模型在知识表示学习领域的有效性与实用性。此外,还讨论了注意力头个数变化对模型性能的影响。 展开更多
关键词 知识表示学习 层次化关系注意力 联合嵌入 图卷积网络 链接预测
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