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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
赵兴旺 侯哲栋 姚凯旋 梁吉业
多视图图聚类旨在挖掘多视图图数据中蕴含的簇结构，近年来得到了研究者的广泛研究。然而，现有大多数方法在不同视图信息的融合过程中同等对待各个视图，未能根据视图质量分配相应权重，而且处理具有属性和图的数据时面临一定困难。该文提出了一种基于注意力机制的两阶段融合多视图图聚类算法。首先，应用图滤波器过滤高频噪声，各个视图获得更适用于下游聚类任务的节点平滑表示；其次，基于注意力机制融合各个视图特征滤波后的平滑表示，并为拓扑融合阶段提供初始化权重；然后，在拓扑融合阶段，将不同视图加权融合的Laplace矩阵与融合的特征表示输入编码器得到嵌入表示，并构造优化函数对权重和嵌入表示进行优化，可以为质量较好的视图分配较大权重，同时产生更加紧凑的嵌入表示；最后，通过对嵌入表示执行谱聚类得到最终的聚类结果。将该算法和已有的相关聚类算法在真实数据集上进行了实验分析。结果表明，相比已有算法，所提出的算法在处理多视图图数据方面更加有效。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王良 李牧南
[目的/意义]许多现有研究依赖于专利数据来识别颠覆性技术，但这些方法在专利文本的主题聚类分析方面仍有进一步优化的潜力。[方法/过程]通过构建基于新闻影响力增强的图注意力网络，以及自适应分配注意力权重，有效捕捉和充分利用技术主题词共现网络节点关系，在生成有代表性的节点向量后再进行专利文本主题聚类分析，可以进一步辅助识别潜在的颠覆性技术。[结果/结论 ]为进一步验证方法的有效性，选择智慧城市和工业互联网两个新兴技术领域进行实证检验。理论和实证分析显示，这种融合新闻影响力的图注意力网络聚类方法可以进一步丰富当前有关颠覆性技术识别的方法体系。
[期刊] 工业工程
[作者]
成佳闻 赛希亚拉图 张超勇 罗敏
刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题，提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory，长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法。对多传感器信号进行预处理，然后提取多域特征，利用核主成分分析法对其进行特征级信息融合，得到后续网络的输入。采用基于注意力机制的堆叠LSTM网络模型，使得网络能够自适应地学习数据的重要信息，在PHM2010的数据集上预测精度达到99.9%。通过与其他算法的对比试验和加入人工噪声的方法，验证了本文所提出的模型的高精度和鲁棒性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张继东 张慧迪
［目的/意义］突发事件中不同模态之间传递的信息互为补充，为了充分挖掘突发事件中用户的意见，在情感分析中引入注意力机制，对挖掘上下文信息进而实现有效分类具有重大意义。［方法/过程］首先提出融合注意力机制的多模态情感分析模型。其次以“7.20河南特大暴雨”突发事件为例，运用Glove执行词向量嵌入，BiLSTM和VGG16进行文本、图像特征提取。最后融合图文特征进行情感分类。［结果/结论］对比单模态的情感分析效果，多模态模型能够提供更加丰富的信息内容。在多模态情感模型基础上，对比有无注意力机制的分析效果，证实注意力机制能够突出文本中情感信息量的部分，提升了突发事件情感分析的效率和准确性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王永 刘岽 杜锡为 肖玲
为充分获取用户的个性化信息，提高推荐算法的准确性，提出一种融合注意力机制的自编码器推荐算法。算法首先针对数据中蕴含的低阶特征和高阶特征，针对性地设计了特征提取模块，以增强传统编码器的泛化能力和记忆能力，然后利用注意力机制对特征进行融合，得到关于用户偏好信息的向量表示，最后通过解码器预测用户对物品的购买意愿，实现个性化推荐任务。在Movilens100k、Movielens1m和Yahoo Music三个数据集上进行实验，并与主流个性化推荐算法进行对比，本文算法在F1值和归一化折损累计增益(NDCG)上均有较大的提升。在互联网推荐场景下，本文算法能够充分挖掘出用户的偏好信息，为用户提供高质量的推荐结果即给出最合理的物品购买决策建议，从而最大化满足用户需求。
关键词：
推荐算法 自编码器 注意力机制 协同过滤
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴玉霞 牟援朝
聚类方法可以有效反映出不同类型客户的行为特征,从而利于识别出可疑交易。文章结合证券公司客户真实交易数据和人工数据,采用Clementine进行建模实现聚类过程,识别出了异常值并计算可疑记录的可疑程度,可为金融情报部门提供高质量的调查数据,有效减缓金融情报部门工作人员的负担。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
由丽萍 刘越 王世兴
[目的/意义]在社会危机事件发生后，及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类，有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系，采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型，实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例，通过不同参数的组合以及模型对比实验，获得了较高的准确率，验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持，同时为相关领域的研究提供语义资源。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘志 翟瑞芳 彭万伟 陈珂屹 杨万能
为解决测报灯采集图像中害虫依赖人工识别及统计结果可靠性低和准确性差的问题，本研究提出一种改进型Cascade R-CNN田间害虫检测算法。该算法以Cascade R-CNN为基础框架，采用ResNeSt-50作为主干网络，融合了跨通道注意力机制；使用统一目标检测头（unifying object detection heads with attentions,DyHead），并融合尺度感知、空间位置感知和任务感知。此外，采用简单复制-粘贴（simple copy-paste,SCP）方法进行了数据增强。研究共采集到20类害虫总计1 500张图像，制作了符合MS COCO格式（microsoft common objects in context 2017, MS COCO 2017）的测报灯田间害虫数据集。结果显示，本研究提出的方法的F1分数（F1-score）达到了86.2%。当交并比（intersection over union,IoU）为0.5时，其F1-分数与经典Cascade R-CNN、Faster R-CNN和YOLOv4相比，分别提升了2.8、5.8和8.2个百分点。表明该方法满足测报灯害虫检测任务对判别能力和实时性的要求，实现了害虫的高精度自动识别与计数，可直接应用于田间害虫检测。
[期刊] 情报学报
[作者]
马霄 邓秋淼 张红玉 文轩 曾江峰
学术论文推荐旨在为研究人员从海量学术资源中快速筛选出感兴趣的论文。现有论文推荐方法主要基于论文标题等文本内容和引用关系等进行推荐，使得蕴含丰富语义的多源学术信息的表示学习不够充分，制约了推荐准确度的进一步提升。同时，当前方法往往关注论文推荐的准确性，而忽略了可解释性，降低了论文推荐系统的可信度和用户满意度。为解决上述问题，本文提出了一种融合异质图表示学习与注意力机制的可解释论文推荐方法，该方法能够有效利用异质学术图中的语义信息，为推荐结果提供文本解释说明。具体来说，首先，提出了一种基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型，融合多源学术信息来构建语义丰富的异质学术图，并利用注意力机制学习不同节点和元路径的重要性，以获得更准确的节点表示。其次，提出了一种基于特征的文本解释生成模型，该模型将可解释文本生成方法引入论文推荐场景，能够在为作者提供推荐列表的同时生成文本解释，以告知其推荐缘由，从而提高论文推荐的可解释性。最后，构建了一个包含论文元数据、特征词、引用上下文的学术数据集，基于该数据集的对比实验结果表明，本文提出的基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型推荐准确度更高，解释生成模型能够为论文推荐结果提供质量较高的可解释文本说明。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
由丽萍 刘越 王世兴
[目的/意义]在社会危机事件发生后，及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类，有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系，采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型，实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例，通过不同参数的组合以及模型对比实验，获得了较高的准确率，验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持，同时为相关领域的研究提供语义资源。
[期刊] 情报学报
[作者]
范涛 吴鹏 王昊 凌晨
网民情感对网络舆情的演化和发展具有重要的推动作用,如何精准分析网民情感对于网络舆情管理有着重大的现实意义。现有的网民情感研究主要是基于文本进行分析,鲜有研究从多模态视角出发,结合文本和图片对网民情感进行分析。在多模态情感分析中,现有研究多结合不同模态的全面特征、进行高维融合,容易造成信息冗余、引入噪声,忽略了不同模态之间的交互性和相关性。本文提出基于多模态联合注意力机制的情感分析模型,通过联合词引导的注意力机制和图引导的注意力机制,结合文本和图片分析网民情感,并且在"新冠肺炎疫情"等网络舆情数据中进行实证研究,与相关优异的基线模型进行了对比分析。实验结果表明,本文提出的基于多模态联合注意力机制模型具有一定的优越性,能够有效捕捉不同模态间的交互和相关关系。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张璐莹 卞雨辰 周立娇 蒋鹏 刘英
该文将管道漏磁缺陷分类任务设计成应用型教学实验。该实验使用迁移学习的方法，调用预训练模型ResNet50，并插入主流的注意力机制（SE、CA、ECA、CBAM）进行对比分析。同时，利用Grad-CAM++可解释算法对模型内部的识别逻辑进行可视化，以便帮助学生更好地理解模型。实验结果显示，插入注意力机制的最优模型准确率达99.7%，能够有效识别管道中的正常情况和分类缺陷情况。该实验依托高性能计算机硬件和最新的Pytorch2.0软件包搭建了深度学习平台，有助于培养学生的创新意识和科研能力，也是对多学科交叉融合人才培养模式的探索和实践。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周瑛 刘越 蔡俊
[目的/意义]微博作为人们表达观点的重要平台,已成为文本情感分析的一个研究热点。文章提出一个基于注意力机制的LSTM模型,以华为P10闪存门事件微博相关评论为研究对象,分析网络用户对该事件的情感趋向,以验证该模型的有效性。[方法/过程]引入深度学习理论,使用基于注意力机制的LSTM模型进行情感分析以更好地把握文本中的情感信息,提升情感分类的成功率。[结果/结论]基于注意力机制的LSTM模型是一个有效的模型,在分析较长文本的情感特征时更加准确,比较适合微博这类成段落的文本分析。[局限]对于颜文字、表情包等非
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
陈宇 邢锐 雷建军
学龄人口是区域教育资源配置的重要依据,对区域内下一年小学入学规模进行准确预测,可以为区域内教育管理部门对教育资源进行调配提供辅助决策支持.该文针对区域内小学入学规模预测问题,考虑区域经济、人口等相关因素和小学入学规模的关联关系,提出了基于注意力机制的循环网络预测模型.该模型以长短时记忆网络模型为基础,引入注意力机制,自动提取小学入学规模与经济、人口等特征之间的关联关系以及进一步增强历史关键时间点的信息表达,提升预测准确率.在采用真实数据集进行试验的结果说明,该模型对比其它模型在多个评价指标上均有提升,具有更准确和更稳定的预测效果.
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
崔晓晖 陈民 陈志泊 许福 王新阳
【目的】针对物候期识别传统方法特征提取不充分、未对关键特征进行区分,导致方法泛化能力较差、迁移应用识别精度低的问题,本研究将注意力机制引入残差神经网络,结合基于数字照相的物候观测方式,提出具有较强细粒度特征识别能力且实用性较强的林木物候期识别方法,从而为林木的长期实时物候监测提供技术支撑。【方法】以PhenoCam中的栎林及槭林像片为研究材料,选取2017—2018年的数据作为训练集,以2019年的数据评价模型的泛化能力。研究结合实地观测数据对研究区的林木物候期进行划分,设计数据裁剪公式,在增强数据的同时均衡各个物候期数据的数量。研究基于ResNet50残差神经网络设计了深度学习模型,针对林木物候期差异较小的特性引入了注意力机制,注意力模块在通道及空间维度对神经网络提取的特征进行再处理,提升了模型对细粒度图像差异的识别能力。【结果】注意力机制的引入有效提升了模型的泛化能力,增强了模型对易混淆物候期的识别能力,在未参与训练的19年数据集的栎林物候期识别取得了90.58%的准确率,槭林物候期识别准确率为89.27%,较引入前模型准确率在两个研究区分别提升21.86%与13.15%,优于传统AlexNet和HOG-SVM方法。【结论】基于残差注意力网络的林木物候期识别方法较好解决了原有方法泛化能力较差的问题,该方法具有准确度高、迁移应用能力强等优势,能对易混淆的林木物候期进行精准区分,适用于林木物候的长期观测。
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