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融合用户属性的多层次对比学习知识感知推荐方法
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作者 曹春萍 温昕瑜 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期76-82,共7页
现有基于知识图谱的推荐模型在用户属性利用与高阶信息建模方面存在不足,易受到冗余信号干扰,从而影响推荐效果。针对上述问题,提出一种融合用户属性的对比学习推荐模型MACRec。首先,通过构建属性视图引入用户侧特征,提升节点表示的多... 现有基于知识图谱的推荐模型在用户属性利用与高阶信息建模方面存在不足,易受到冗余信号干扰,从而影响推荐效果。针对上述问题,提出一种融合用户属性的对比学习推荐模型MACRec。首先,通过构建属性视图引入用户侧特征,提升节点表示的多样性与准确性;其次,设计基于元图引导的领域构建策略,对高阶邻居进行筛选,以增强结构建模能力;再次,提出同阶与跨阶的对比机制,在协同信号与图谱信号之间实现平衡;最后,在MovieLens-1M与Book-Crossing两个公开数据集上开展实验。结果显示该模型在多项指标上均优于主流方法,证明了融合用户属性的对比学习方法在推荐准确性与泛化能力方面的有效性。 展开更多
关键词 推荐系统 知识图谱 对比学习 图神经网络
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基于知识图谱的抗菌包装研究进展与热点分析
2
作者 姜玉 常圆佳 +1 位作者 夏福建 王志超 《包装工程》 北大核心 2026年第1期102-110,共9页
目的探究抗菌包装领域研究的发展、研究热点及未来发展趋势,推动抗菌包装的发展。方法运用知识图谱与文献计量分析法,使用可视化分析软件CiteSpace对中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库中2000—2024年抗菌包装领域的文献进行可... 目的探究抗菌包装领域研究的发展、研究热点及未来发展趋势,推动抗菌包装的发展。方法运用知识图谱与文献计量分析法,使用可视化分析软件CiteSpace对中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库中2000—2024年抗菌包装领域的文献进行可视化分析。结论相关文献的年发文量在整体上呈现出增长的趋势,尤其是英文文献的发文量增加显著;中文文献的研究成果在期刊分布上更为集中,外文文献则更为分散且学科覆盖更广;作者合作网络较为松散,其中国际的合作分化更为显著;通过对关键词分析显示,目前对抗菌包装的研究热点主要聚焦于抗菌材料、抗菌性能、食品保鲜应用,在未来的抗菌包装的研究中,抗菌包装的性能、新型抗菌成分与材料的开发和微观机制仍是主要研究热点,同时智能包装如环境响应型抗菌材料的研究、利用可生物降解材料与抗菌剂协同开发绿色抗菌材料将是未来的研究趋势。 展开更多
关键词 抗菌包装 知识图谱 CITESPACE 可视化 文献计量法
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川滇地区人工智能地震预测模型应用
3
作者 孟令媛 胡峰 +7 位作者 臧阳 司旭 闫伟 田雷 赵小艳 张致伟 韩颜颜 王月 《地震研究》 北大核心 2026年第1期43-50,共8页
针对中国地震科学实验场的科学目标和主要科学问题,基于川滇地区地震目录和地球物理观测数据,在对川滇地区进行区域划分并建立图神经网络的基础上,构建了川滇地区地震预测模型。该模型综合考虑约3万条地震目录数据、基于地震目录的3种... 针对中国地震科学实验场的科学目标和主要科学问题,基于川滇地区地震目录和地球物理观测数据,在对川滇地区进行区域划分并建立图神经网络的基础上,构建了川滇地区地震预测模型。该模型综合考虑约3万条地震目录数据、基于地震目录的3种地震活动性参数,以及116台项地球物理观测数据,通过将传统经验预测指标方法与人工智能技术结合,给出了适用于川滇地区的多源异构数据图神经网络地震预测模型,实现了川滇地区不同数据源下短期与中期地震预测功能。模型应用结果显示,在CD2、CD8和CD10区域月尺度预测效果较好,年尺度无震预测有一定对应效果。 展开更多
关键词 中国地震科学实验场 多源异构数据 图神经网络 地震预测模型 川滇地区
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药用植物栽培学课程知识图谱构建与应用
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作者 乔永刚 宋芸 +2 位作者 申少斐 李丽 崔丽艳 《高教学刊》 2026年第2期100-103,共4页
针对药用植物栽培学课程传统教学体系中知识碎片化、实践关联性弱等问题,通过构建课程知识图谱实现学科知识体系的结构化重组。结合MOOC与SPOC混合式教学模式,探索知识图谱在教学设计、资源整合及智能导学中的应用路径。实践表明,基于... 针对药用植物栽培学课程传统教学体系中知识碎片化、实践关联性弱等问题,通过构建课程知识图谱实现学科知识体系的结构化重组。结合MOOC与SPOC混合式教学模式,探索知识图谱在教学设计、资源整合及智能导学中的应用路径。实践表明,基于知识图谱的教学改革可有效提升学习者的知识建构效率,提升课程教学效果。 展开更多
关键词 药用植物栽培学 知识图谱 混合式教学 慕课 教学研究
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在线健康社区用户情感认知图谱构建研究
5
作者 纪雪梅 亓富加 《现代情报》 北大核心 2026年第1期137-150,共14页
[目的/意义]在线健康社区用户情感认知图谱能够揭示用户情感产生的认知机制,为深入分析用户情感需求、优化社区情感支持服务以及制定健康干预策略提供参考。[方法/过程]基于OCC情感认知模型设计在线健康社区用户情感认知图谱的结构;通过... [目的/意义]在线健康社区用户情感认知图谱能够揭示用户情感产生的认知机制,为深入分析用户情感需求、优化社区情感支持服务以及制定健康干预策略提供参考。[方法/过程]基于OCC情感认知模型设计在线健康社区用户情感认知图谱的结构;通过LSTM模型结合自定义情感词典抽取用户情感类型及情感词,同时,通过BERT-CRF模型实现事件结果、主体行为和对象特征等情感诱因及其关系抽取;对抽取后的实体及实体关系进行融合后构建情感认知图谱。以糖尿病社区用户评论数据为例构建用户情感认知图谱并分析其功能。[结果/结论]情感认知图谱从认知科学角度将情感进行细粒度划分,不仅能够应用于用户的情感状况分析,还能够揭示事件结果、主体行为和对象特征等情感诱发因素。情感认知图谱的构建能够进一步完善用户情感分析的理论与方法,同时弥补了知识图谱在情感认知分析方面的不足。 展开更多
关键词 OCC模型 情感分析 情感诱因 认知图谱 在线健康社区
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融合多关系异构图和语义特征的核心专利预测方法
6
作者 邓娜 纪媛琳 胡云川 《情报杂志》 北大核心 2026年第1期83-90,共8页
[目的]随着专利数量的爆发式增长,专利间关系日益复杂,现有核心专利预测方法仅依赖单一专利关系网络,难以有效捕捉专利间的多维关联,且未能综合专利的文本信息。因此,实现一种能融合多维度特征的核心专利预测方法具有重要意义。[方法]... [目的]随着专利数量的爆发式增长,专利间关系日益复杂,现有核心专利预测方法仅依赖单一专利关系网络,难以有效捕捉专利间的多维关联,且未能综合专利的文本信息。因此,实现一种能融合多维度特征的核心专利预测方法具有重要意义。[方法]提出一种融合多关系异构图与语义特征的核心专利预测方法。通过构建多关系异构图整合专利间技术共现、共享发明人以及权利要求语义相似多维度关系,并融合XLnet提取的专利摘要语义特征,最终利用MLP分类器实现核心专利预测。[结果/结论]实验结果表明,在通信产业领域的专利数据集上,方法的Precision、Recall、Macro F1以及AUC分数分别达到0.8562、0.8210、0.8059、0.8260,超越了其他4个对比方法,证明了方法的有效性,能为核心专利预测提供新的参考和思路。 展开更多
关键词 核心专利预测 多关系异构图 特征融合 RGCN XLnet
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近20年我国学习共同体研究现状与展望——基于2004—2024年CNKI文献知识图谱分析
7
作者 迟爽 《陇东学院学报》 2026年第1期117-122,共6页
运用可视化工具CiteSpace,对2004—2024年刊载在CNKI北大核心期刊和CSSCI来源期刊上的2316篇以学习共同体为主题的研究文献进行分析,对其年发文量、作者及研究机构、结合高频率关键词聚类,分析我国学习共同体研究的热点主题,主要涉及教... 运用可视化工具CiteSpace,对2004—2024年刊载在CNKI北大核心期刊和CSSCI来源期刊上的2316篇以学习共同体为主题的研究文献进行分析,对其年发文量、作者及研究机构、结合高频率关键词聚类,分析我国学习共同体研究的热点主题,主要涉及教师专业发展、网络学习共同体、专业学习共同体研究等三个方面。提出未来学习共同体研究应注重团队协作、互通互鉴,培养跨学科研究视角;深挖内涵、拓展外延,丰富实证性研究成果;数智引领、虚实结合,构建多模态研究范式等建议。 展开更多
关键词 学习共同体 可视化 知识图谱
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不含3-圈和4-圈的IC-平面图的均匀染色问题
8
作者 黄丹君 吴弦禧 《浙江师范大学学报(自然科学版)》 2026年第1期26-32,共7页
图G的均匀k-染色是图G的一个正常k-点染色,且满足对任意i,j∈{1,2,…,k},有||V_(i)|-|V_(j)||≤1,其中V_(i)(1≤i≤k)表示染颜色i的顶点集.基于已有的研究结果,研究了不含3-圈和4-圈的IC-平面图,运用反证法证明得到了:Δ(G)≥7且不含3-... 图G的均匀k-染色是图G的一个正常k-点染色,且满足对任意i,j∈{1,2,…,k},有||V_(i)|-|V_(j)||≤1,其中V_(i)(1≤i≤k)表示染颜色i的顶点集.基于已有的研究结果,研究了不含3-圈和4-圈的IC-平面图,运用反证法证明得到了:Δ(G)≥7且不含3-圈和4-圈的IC-平面图是均匀Δ(G)-可染的,其中Δ(G)是图G的最大度. 展开更多
关键词 均匀染色 IC-平面图 最大度
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人体动作姿态识别方法研究综述
9
作者 梁本来 《信息记录材料》 2026年第1期18-20,26,共4页
人体动作识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向。本文综述了当前主流的人体动作姿态识别方法,包括基于图像的姿态估计、基于视频的时序分析、三维空间姿态重建及基于骨架的动作识别等方法,通过对比分析各类方法在计算复杂度、场景适... 人体动作识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向。本文综述了当前主流的人体动作姿态识别方法,包括基于图像的姿态估计、基于视频的时序分析、三维空间姿态重建及基于骨架的动作识别等方法,通过对比分析各类方法在计算复杂度、场景适应性和性能表现(准确性、实时性、鲁棒性等)等方面的特点,揭示了该技术领域面临的三维标注数据获取困难、复杂环境泛化能力不足及实时性与精度难以兼顾等核心挑战。针对未来发展趋势,本文探讨了轻量化模型设计、多模态融合、弱监督与自监督学习、三维时空建模、Transformer架构应用及领域自适应等关键研究方向,旨在为后续相关研究提供思路与借鉴。 展开更多
关键词 人体动作姿态识别 深度学习 计算机视觉 时空图卷积网络
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基于拓扑图动力学模型的电力系统故障自动化检测系统
10
作者 张锐 《电子设计工程》 2026年第1期59-65,共7页
为了及时对电力系统故障进行修复,设计了基于拓扑图动力学模型的电力系统故障自动化检测系统。所提系统以DSP为核心设计数据采集器,连接电力系统零序电流传感器采集实时电流。通过模数转换模块将电流信号数字化,并由ARM处理器存储和传... 为了及时对电力系统故障进行修复,设计了基于拓扑图动力学模型的电力系统故障自动化检测系统。所提系统以DSP为核心设计数据采集器,连接电力系统零序电流传感器采集实时电流。通过模数转换模块将电流信号数字化,并由ARM处理器存储和传输数据。故障诊断单元利用拓扑动力学模型生成电力系统拓扑图,并基于此建立多种故障检测模型,对输入的电流数据进行分析,识别不同类型的电力系统故障。实验结果表明,所提方法在小型、中型、大型配电网中的故障检测率均不低于90%,远高于其他方法。所提系统具备较为准确的电力系统电流信号模数转换能力,同时可有效生成电力系统拓扑图,并可自动化检测出当前电力系统不同故障类型,能够为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。 展开更多
关键词 拓扑图 动力学模型 电力系统 自动化检测 模数转换单元 电流幅值
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手腕运动下的动态肌电解码研究
11
作者 杨心昊 徐宝国 宋爱国 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期1-10,共10页
手腕是人体最灵活的部位之一,通过对表面肌电信号(Surface Electromyography,s EMG)进行分解能够有效地解码出人体运动的深层次神经驱动.目前关于手腕力矩的研究大多集中在等长收缩下,动态下的神经驱动解码依然欠缺.本文研究了手腕在不... 手腕是人体最灵活的部位之一,通过对表面肌电信号(Surface Electromyography,s EMG)进行分解能够有效地解码出人体运动的深层次神经驱动.目前关于手腕力矩的研究大多集中在等长收缩下,动态下的神经驱动解码依然欠缺.本文研究了手腕在不同阻力下运动时的运动单元(Motor Unit,MU)分解,具体来说,通过磁流变阻尼器来设置不同的阻力水平,将采集到的完整肌电信号划分成运动单元动作电位(Motor Unit Action Potential,MUAP)变化微小的短区间,再在每个短区间上使用静态分解算法来获得运动单元尖峰序列(Motor Unit Spike Train,MUST),并通过短区间的重叠部分对MU进行追踪,从而得到完整的发放序列.本文研究了在20%最大自愿收缩力(Maximum Voluntary Contraction,MVC)、40%MVC、60%MVC三种阻力下,腕部伸展和屈曲时的运动单元分解.结果表明,三种阻力下,本文的动态分解算法能够有效地从小臂肌电信号中分解出MU,随着阻力的增加,分解出的MU数目有所下降.手腕伸展过程最多能分解出10±1个MU,脉冲信噪比(Pulse-to-Noise Ratio,PNR)和轮廓系数(Silhouette Coefficient,SIL)分别能够达到19.87±1.42 d B和0.91±0.03,屈曲过程最多能分解出22±3个MU,PNR和SIL值分别能够达到20.69±2.14 dB和0.92±0.03.本研究表明不同阻力下对手腕运动的肌电信号进行神经解码是可行的,对高密度肌电的动态应用有着重要意义. 展开更多
关键词 高密度肌电 手腕运动 运动解码 动态分解 神经驱动
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基于GMM-HMMs与Viterbi回溯的连续手势肌电信号预测与识别
12
作者 杨进兴 刘帅 李俊 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期11-17,共7页
针对基于表面肌电信号(sEMG)的连续手势识别任务中,存在实时性较差和预测能力不足的问题,提出一种基于GMM-HMMs(高斯混合-隐马尔可夫模型)和Viterbi回溯的连续手势动作识别方法.采用滑动窗口对8通道肌电信号进行分窗,通过GMM-HMMs建立... 针对基于表面肌电信号(sEMG)的连续手势识别任务中,存在实时性较差和预测能力不足的问题,提出一种基于GMM-HMMs(高斯混合-隐马尔可夫模型)和Viterbi回溯的连续手势动作识别方法.采用滑动窗口对8通道肌电信号进行分窗,通过GMM-HMMs建立手势的空闲、上升、稳定和下降4个动作状态,提出改进的Viterbi滑动窗口边缘化策略,建立滑动窗口长期约束,实现连续手势动作状态预测.最终引入最大似然法动态阈值模型以区分手势类别.在由8位实验者完成的包含4种手势的12个连续两手势动作任务中,该方法的平均识别率为98.1%,预测时间为71 ms,明显优于LSTM模型(94.2%,309 ms)和GRU模型(93.8%,300 ms). 展开更多
关键词 模式识别 连续手势 GMM-HMMs Viterbi回溯 表面肌电信号
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面向非同配图的非对称自监督学习方法
13
作者 秦佳雯 黄鹏峰 +2 位作者 孙庆赟 周号益 李建欣 《计算机研究与发展》 北大核心 2026年第1期176-188,共13页
自监督学习已逐渐成为解决传统图神经网络模型因为过度依赖标签而导致模型泛化性能差的一种新的学习范式,该方法利用数据的固有结构和属性来生成监督信息,而不依赖于标记数据。然而,大多数现有的自监督学习方法的前提假设是图具有同配性... 自监督学习已逐渐成为解决传统图神经网络模型因为过度依赖标签而导致模型泛化性能差的一种新的学习范式,该方法利用数据的固有结构和属性来生成监督信息,而不依赖于标记数据。然而,大多数现有的自监督学习方法的前提假设是图具有同配性,不能较好地推广到异配性强的图,即连接的节点具有不同的类别和不同的特征。研究非同配图的自监督学习,不依赖图的同配性假设,设计了一种非对称自监督学习框架MIRROR,通过捕获节点1阶邻域信息和自适应选择高阶邻域信息来学习节点的自监督信息。根据预测邻域上下文信息和估计的高阶互信息进行联合优化。模型在多个同配图数据集和非同配图数据集上进行了大量实验,与最新的基线相比都取得了较优的效果,在多个下游任务上的优越性也表明了提出的框架具有较好的泛化性能。 展开更多
关键词 图神经网络 自监督学习 深度学习 图表示学习 非同配图
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基于传播图主题解耦的微博谣言集成式检测方法
14
作者 徐建民 王淇 张雄涛 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期43-52,共10页
近期的微博谣言检测研究虽通过结合结构化信息学习微博传播过程来增强微博表示,却忽略了微博传播过程在不同主题中的差异,致使微博传播过程学习不准确,进而影响检测效果。针对上述问题,提出了一种基于传播图主题解耦的微博谣言集成式检... 近期的微博谣言检测研究虽通过结合结构化信息学习微博传播过程来增强微博表示,却忽略了微博传播过程在不同主题中的差异,致使微博传播过程学习不准确,进而影响检测效果。针对上述问题,提出了一种基于传播图主题解耦的微博谣言集成式检测方法。首先,依据微博的转发关系构建微博传播图,并基于文本内容和用户信息进行传播图初始化;其次,采用变分自编码器主题模型对微博传播图进行主题解耦,并引入自注意力图池化对微博传播图进行学习,以生成主题层面的微博传播图表示;最后,设计层次化集成机制从局部和全局两个层次对微博谣言进行集成式检测。实验采用公开的微博数据集对所提方法的有效性和合理性进行验证。相较于BiGCN、MGLAN、FGCN等主流基准方法,所提方法在准确率、召回率和F 1值三项指标上均有显著提升。实验结果验证了该方法在谣言检测任务中的有效性。 展开更多
关键词 微博谣言 传播图 主题解耦 图表示学习 集成式检测
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基于语义图增强注意力网络的症状属性分类方法
15
作者 贾鹤鸣 李伟 +1 位作者 李波 张志东 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期53-59,共7页
医疗对话中的症状属性分类是实现自动诊断系统的关键任务之一,旨在识别对话文本中描述的症状所对应的属性类别。然而,现有方法在处理长文本对话时普遍存在上下文建模能力不足、语义依赖捕捉不充分等问题,导致整体分类性能受限,尤其在少... 医疗对话中的症状属性分类是实现自动诊断系统的关键任务之一,旨在识别对话文本中描述的症状所对应的属性类别。然而,现有方法在处理长文本对话时普遍存在上下文建模能力不足、语义依赖捕捉不充分等问题,导致整体分类性能受限,尤其在少数类样本上的表现欠佳。针对上述挑战,提出一种基于语义图增强注意力网络的症状属性分类方法。该方法通过构建症状关联的文本分割方法、融合编码策略以及基于依存树的关系图注意力网络,在多个层次上增强模型对症状上下文信息的建模能力。实验结果表明,所提方法在CHIP-MDCFNPC数据集上取得了72.13%的F 1(+1.76%)和77.94%的宏平均F 1值(+1.77%)。所提方法能够显著提升长文本医疗对话中症状属性分类的效果,尤其在少数类样本上的表现更为突出,为构建高效可靠的自动诊断系统提供了有益借鉴。 展开更多
关键词 症状属性分类 文本分割 关系图注意力机制
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基于矫正星历偏差的RSO/INS紧组合导航算法
16
作者 房旭澄 王融 +1 位作者 赵静欣 熊智 《电光与控制》 北大核心 2026年第1期8-13,共6页
针对现有利用近地轨道空间物体(RSO)导航的RSO星历位置存在较大偏差的问题,结合惯性导航系统(INS)提出了一种基于矫正RSO位置偏差的RSO/INS紧组合因子图导航算法。首先,将RSO位置和RSO位置偏差扩充到状态变量中;然后,推导了RSO观测和RS... 针对现有利用近地轨道空间物体(RSO)导航的RSO星历位置存在较大偏差的问题,结合惯性导航系统(INS)提出了一种基于矫正RSO位置偏差的RSO/INS紧组合因子图导航算法。首先,将RSO位置和RSO位置偏差扩充到状态变量中;然后,推导了RSO观测和RSO位置矫正的量测方程,并构建了因子节点;最后,利用因子图的最大后验概率估计算法对变量进行优化。仿真结果表明,未矫正RSO星历位置偏差时的RSO/INS组合算法的位置误差随时间较快发散,而所提算法在同等条件下位置精度显著提升。 展开更多
关键词 近地轨道空间物体 天文导航 因子图 紧组合
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一种基于图同构时空网络的交通流预测模型
17
作者 张伟阳 陈宏敏 林兵 《福建师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
准确的交通流预测对于智能交通系统的有效运作至关重要,为此提出了图同构时空网络(graph isomorphism spatio-temporal network,GISTN)模型,旨在提高交通流预测的准确性。GISTN将图同构网络应用于交通流预测任务,并创新性地与双尺度时... 准确的交通流预测对于智能交通系统的有效运作至关重要,为此提出了图同构时空网络(graph isomorphism spatio-temporal network,GISTN)模型,旨在提高交通流预测的准确性。GISTN将图同构网络应用于交通流预测任务,并创新性地与双尺度时间卷积网络和门控循环单元相结合,有效捕捉了交通数据中的复杂非线性空间依赖关系和不同尺度时间特征。基于3个公开数据集上的实验结果表明,GISTN在不同预测时间尺度下的性能均优于经典基线模型。GISTN为交通流预测提供了一个新颖且高效的解决方案,对于提高智能交通系统的性能和效率具有重要意义。 展开更多
关键词 交通流预测 图神经网络 图同构网络 时空建模 智能交通系统
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基于知识图谱的舰船问答系统
18
作者 陈琨 陈思源 +3 位作者 张舵 高靖雯 李欣雨 刘军民 《工程数学学报》 北大核心 2026年第1期183-198,共16页
随着数字化改革与海洋信息化建设的推进,对于舰船数据信息整合与知识问答的需求更加迫切。基于知识图谱的问答系统因其相较于传统搜索引擎更智能、更高效、更准确的问答体验,越来越受到研究人员的重视。构建了舰船知识图谱,并基于知识... 随着数字化改革与海洋信息化建设的推进,对于舰船数据信息整合与知识问答的需求更加迫切。基于知识图谱的问答系统因其相较于传统搜索引擎更智能、更高效、更准确的问答体验,越来越受到研究人员的重视。构建了舰船知识图谱,并基于知识图谱实现了舰船知识问答系统的搭建。为更好地实现知识文本中三元组抽取与用户问题的意图识别,提出了一种融合BERT、卷积神经网络和注意力机制的BERT-CNN-Att命名实体识别模型,以及由BERT和双向长短时记忆网络构成的BERT-BiLSTM关系抽取模型。与知识抽取的传统神经网络不同,命名实体识别模型还引入了词汇反馈和词汇增强机制,实现了低层表征对高层信息的充分利用,极大丰富了语义的表征信息。实验结果表明,模型在命名实体识别与关系抽取任务中取得了很好的效果与明显的速度提升。此外,对问答系统架构进行了详细设计,最终构建了基于知识图谱的交互式舰船知识问答系统,测试结果显示该系统能够满足用户的舰船知识问答需求。 展开更多
关键词 知识图谱 舰船 命名实体识别 关系抽取 问答系统
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基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测
19
作者 张振琳 郭慧洁 +4 位作者 窦天凤 亓开元 吴栋 曲志坚 任崇广 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期161-169,共9页
交通流量预测在智能交通系统中占据核心地位。针对当前交通流量预测方法在特征利用和时空依赖建模方面的不足,提出了一种新的基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测模型MFRGCRN(multi-dimensional feature fusion and residual-enha... 交通流量预测在智能交通系统中占据核心地位。针对当前交通流量预测方法在特征利用和时空依赖建模方面的不足,提出了一种新的基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测模型MFRGCRN(multi-dimensional feature fusion and residual-enhanced graph convolutional recurrent network)。该模型通过结合自编码器、深度可分离卷积及时间卷积全方位挖掘时空相关性,使用门控循环单元与多尺度卷积注意力结合学习数据的关联关系,同时利用多尺度残差增强机制实现对复杂模式的逐步建模。在四个真实数据集上的实验结果表明,所提出的模型在预测性能上优于对比的基线模型,尤其在PEMS08数据集的12步预测任务中,MAE、RMSE和MAPE分别降低约7.7%、2.9%和4.5%,展现出优异的长期预测能力。模型在准确性、稳定性和鲁棒性方面均表现出较强优势,为智能交通系统中的复杂交通流建模提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 交通流量预测 动态图卷积网络 特征融合 残差建模 注意力机制
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基于梯度感知图增强的图对比学习推荐算法
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作者 胡吉朝 胡玺尧 李焕哲 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期136-144,共9页
针对当前基于图对比学习的推荐模型中随机增强方法易导致语义信息丢失和流行性偏差加剧的问题,提出了一种基于梯度感知图增强的图对比学习推荐算法(gradient-aware graph augmentation,GAA)。首先引入梯度感知图增强,利用梯度信息指导... 针对当前基于图对比学习的推荐模型中随机增强方法易导致语义信息丢失和流行性偏差加剧的问题,提出了一种基于梯度感知图增强的图对比学习推荐算法(gradient-aware graph augmentation,GAA)。首先引入梯度感知图增强,利用梯度信息指导图增强策略实现基于梯度感知的对比视图生成;其次使用难负样本挖掘来提升对重要语义信息的辨别能力,进而降低流行性偏差;最后引入温度自适应模块来保证模型的稳定性。通过在Yelp2018、Amazon-book和Alibaba-iFashion三个公开数据集上的实验验证,采用Recall@K和NDCG K指标进行评估,实验结果显示,在Alibaba-iFashion数据集上,Recall@K和NDCG@K较最优基准模型分别提高了7.94%和5.82%,其结果验证了GAA算法在缓解语义信息丢失和流行性偏差方面的有效性。 展开更多
关键词 推荐系统 图对比学习 图增强 梯度感知 难负样本
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