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[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
苏喻 张丹 刘青文 张英杰 陈玉莹 丁宏强
在线个性化学习系统能够根据学生的学习历史,为学生提供个性化的学习资源,辅助学生高效学习.要提供精准的个性化诊断报告和个性化资源推荐,首先要对学生进行学业能力评估,其中一个基础性任务为得分预测.对于得分预测任务,现有的研究和方法存在如下不足:①不能充分利用大数据提升预测精度,②无法解决实际应用场景中常见的冷启动问题,③预测结果不可解释.为此提出并实现了一种基于知识图谱的自编码模型(knowledge-aware auto-encoder model,KAEM)用于学生得分预测.首先介绍了含有教育专家先验知识的一种知识图谱,称之为锚题图谱;然后KAEM采用深度学习自编码技术,将教研对锚题图谱的先验理解作为自编码器的正则化项加入模型中,有效地解决冷启动问题.此外,此类模型的预测结果还可以解释化,为实际个性化学习推荐等应用场景提供教研依据.KAEM已经在国内某在线教育系统上运行,取得了良好的效果;在大规模数据上也实验验证了KAEM的有效性.
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王泽鹏 陈晓燕 庞涛 余富 胡肖楠 汪震
针对传统的生猪价格预测方法存在预测精度不够高,容易陷入局部最小值等问题,为更加精准地预测生猪价格,采用随机森林回归(RFR)、极限梯度回升(XGBoost)、轻型梯度提升机(LightGBM)3种机器学习模型和改进网络结构的时间卷积网络(TCN)模型方法,以经过Z-Score标准化预处理的西南地区某省2011—2020年每周生猪价格数据为样本,对生猪价格预测进行研究。结果表明:TCN模型预测结果的均方误差(MSE)为0.340 606,平均绝对误差(MAE)为0.288 424,决定系数(R~2)为0.995 683,均优于其他3种机器学习模型;与3种机器学习模型中效果最好的极限梯度回升(XGBoost)预测结果比较,3个指标分别提升了26%、8%和0.15%。改进网络结构的时间卷积网络模型可以更加精准地预测生猪价格。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
车敏 王丽亚
有效的早期诊断对孤独症有着重大意义。为此，提出一种综合考虑遗传因素及环境因素预测孤独症严重程度的方法。根据儿童孤独症评定量表（CARS），从孤独症门诊收集了样本集，建立基于栈式稀疏自编码器结合Softmax分类器的预测模型，并与常用的决策树、支持向量机方法进行了比较。经过试验证明，所提出的基于栈式稀疏自编码器的模型预测孤独症严重程度的准确率最高。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张兆锋 张均胜 姚长青
文章研究了一种基于知识图谱进行技术功效图自动构建的方法。[方法/过程]具体包括专利文本中技术主题、应用领域、功效等知识抽取方法,知识图谱构建技术,技术功效图自动构建模型、数据流程等,并对新能源汽车领域专利进行实证研究。[结果/结论]实现了基于知识图谱的技术功效图自动构建,减少了人工参与,提高了技术功效图构建的速度、交互性和灵活性。[局限]该方法较大依赖于词系统中术语与术语间关系的丰富程度。
关键词：
知识图谱 技术功效图 专利分析 自动构建
[期刊] 图书情报知识
[作者]
赵一鸣
知识图谱(Knowledge Graph)是一个以真实世界中存在的实体或概念为节点,通过实体或概念之间的语义关系链接而成的语义知识库。知识图谱这一术语自2012年被谷歌首次提出以后,迅速成为知识工程领域所关注的研究热点,并在语义搜索、智能问答、文档表示等领域得到了广泛应用。笔者认为,知识图谱不仅是知识工程领域的一个最佳实践,更是一种知识组织系统,应该纳入图书情报领域知识组织研究的范畴。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈洁 刘斌斌 赵姝 张燕平
图自编码器模型作为网络表示学习的代表性方法,在链路预测和节点分类任务方面性能表现优异。然而,图自编码器模型在处理社区发现任务时通常只考虑局部节点连边的重建而忽略了社区全局结构的影响,尤其是在多个社区存在重叠节点的情况下,难以准确判断节点归属关系和社区分布。针对此问题,该文提出了一种面向重叠社区发现的无监督模块度感知图自编码器模型(modularity-aware graph autoencoder model for overlapping community detection, GAME), GAME采用一种高效的模块度损失函数,该函数在网络嵌入过程中保留社区关系的同时,能重构损失并更新编码器的参数,以提高模型针对重叠社区发现任务的性能,进而将GAME得到的社区隶属度矩阵以概率节点形式进行社区分配。该文提出的GAME在10个公开数据集上进行实验验证,并与主流的基于表示学习的重叠社区发现模型进行对比。实验结果表明:在归一化互信息(normalized mutual information, NMI)评估指标下, GAME模型性能优于主流模型,证明该模型有效。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘卫东 刘亚宁
变分自编码器是一种非常简洁有效的非监督学习方法,应用在推荐系统领域也能取得极佳的性能。推荐系统的主要工作之一是对缺失的数据进行估计并补全,变分自编码器通过对已有数据的学习和抽象能够挖掘出数据间隐式的关联因子,并基于此完成对缺失数据的预测。该文将额外的辅助信息加入到变分自编码器中以提高预测的准确度,并通过在包括高考成绩及电影评分等在内的实际数据集测试中验证了辅助信息的有效性,当辅助信息充足时在高考成绩数据集上最多可以降低31%的均方根误差。
关键词：
推荐系统 变分推理 自编码器 协同过滤
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘树栋 张嘉妮 陈旭
随着推荐系统的研究与发展,人们越来越关注个性化服务信息的准确推送,而对于推荐中数据稀疏的问题,传统评分信息协同推荐的方法很大程度上不能解决。因此人们将一些上下文信息引入到推荐系统中,而蕴含用户偏好的评论文本信息也被广泛用于缓解数据稀疏和冷启动的问题。自编码器作为一种无监督学习方法,在异常检测、人脸识别、数据增强和数据生成等领域具有优秀的表现,其中变分自编码器可以通过神经网络学习用户和项目潜在特征的分布。目前较少有研究利用用户评论信息融合的变分自编码器实现评论感知的推荐,本文提出一种评论感知的异构变分自编码推荐模型。首先,通过注意力机制和神经网络将评论上下文信息引入变分自编码器中,保留变分自编码器对评分信息潜在特征分布的学习,并在早期和后期两阶段进行特征融合,构建多模态的异构变分自编码器模型。其次,针对多模态模型训练,进一步优化引入复合先验项和平衡系数计算项。实验结果表明,本文模型在召回率和归一化折损累计增益评价指标上都优于其他对比模型。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
黄雨昂 李瑞贤 李勇祥
基于驾驶数据，驾驶行为分析方法能够获得隐藏的驾驶行为信息，进而实现驾驶风格识别等应用。随着传感器技术的发展，先进驾驶辅助系统需分析的驾驶数据的规模和维度不断增加，这提升了驾驶行为分析结果的有效性和普适性，但也给数据分析工作带来了挑战。因此，准确高效的驾驶行为分析方法对于先进驾驶辅助系统的作用越发重要。针对大规模、高维驾驶数据集，提出了一种基于“序贯稀疏自编码器”与高斯混合模型的驾驶行为分析方法。首先，为了有效提取驾驶数据的低维特征，该方法改进了稀疏自编码器在预训练阶段的损失函数，降低了模型参数易落到局部最优的风险。然后，该方法基于线性映射将提取到的驾驶特征映射到颜色空间，实现了驾驶行为的可视化。最后，该方法使用高斯混合模型对提取到的驾驶特征进行聚类，实现了驾驶风格识别。基于真实驾驶数据的验证结果表明，所提算法可以提取到比传统算法更有区分度的驾驶特征，并在轮廓系数等性能指标下都取得了更好的驾驶风格识别效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋雪雁 张伟民 张祥青
[目的/意义]我国祭祀文化历史悠久,可追溯至先秦时代,祭祀礼器承担祭祀者的信仰,本研究基于《钦定大清会典图》和《皇朝礼器图式》构建清代祭祀礼器知识图谱,可以加快清代档案文献的数字化开发进程,解决清代祭祀相关档案文献分散、利用困难的局面。[方法/过程]本研究采用知识图谱相关方法,通过知识建模构建清代祭祀礼器本体模型,利用知识获取整理并抽取《钦定大清会典图》与《皇朝礼器图式》中实体、属性、关系,将清代祭祀礼器知识以RDF三元组进行知识表示,对不同来源清代祭祀礼器知识进行知识融合,最后利用RDF数据模型存储清代祭祀礼器知识,构建清代祭祀礼器知识图谱,通过检索知识图谱进行知识发现。[结果/结论]研究发现,知识图谱可视化可以清晰呈现清代祭祀礼器间的知识关联;利用SPARQL查询发现清代祭祀礼器颜色有特定含义,且这些颜色与祭祀地点存在间接联系。
关键词：
清代 祭祀礼器 知识图谱 档案文献
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李衡霞 龙陈锋 曾蒙 申佳
针对目前油菜虫害识别在背景、角度、姿态、光照等方面的鲁棒性问题,提出一种基于深度卷积神经网络的油菜虫害检测方法:首先在卷积神经网络和区域候选网络的基础上,构建油菜虫害检测模型,再在深度学习tensorflow框架上实现模型的检测,最后对比分析结果。油菜虫害检测模型利用VGG16网络提取油菜虫害图像的特征,区域候选网络生成油菜害虫的初步位置候选框,Fast R–CNN实现候选框的分类和定位。结果表明,该方法可实现对蚜虫、菜青虫(幼虫)、菜蝽、跳甲、猿叶甲5种油菜害虫的快速准确检测,平均准确率达94.12%,与RCNN、Fast R–CNN、多特征融合方法、颜色特征提取方法相比,准确率分别提高了28%、23%、12%、2%。
[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] 上海海洋大学学报
[作者]
王振华 曲念毅 钟元芾 何婉雯 宋巍 黄冬梅
受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈璟浩 曾桢 李纲
[目的/意义]基于知识图谱的“一带一路”投资问答系统有效整合多种来源的信息资源，能为用户提供快捷、准确、高质的“一带一路”投资信息，具有重要的研究和应用意义。[方法/过程]对“一带一路”投资相关的信息进行采集、处理与整合，在专家指导下构建“一带一路”投资知识图谱。在此基础上，问答系统的各部分功能得以实现，包括：用户问题预处理、问题分类、问题模板匹配及答案查询。[结果/结论]实验结果表明，该系统能有效回答“一带一路”投资相关问题。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
赵丙军 司虎克
国内知识网络研究的年发文量和学术共同体规模总体上呈增长趋势,期刊分布、机构分布、作者分布均呈现相对集中与高度离散并存的特征,研究热点主要包括知识管理、产业集群、社会网络、知识流动、复杂网络、数字图书馆、知识共享、知识服务、知识转移等;知识网络理论研究重点集中在知识网络的概念、类型、结构、构建方法、形成与演化的动力及机制等方面。
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