基于图卷积神经网络的在线社区行为预测

在线知识社区中,问题的回答可以看作多个回答者用户(领域专家)之间的协作行为。协作行为在知识社区中通常是大规模地发生,协作行为预测对在线社交中领域专家的推荐有重要意义。基于在线知识社区中回答者用户之间的协作行为,构建以领域专家为节点,以他们之间的协作回答关系为边的协作网络。由于协作行为网络的构建与社交关系网络的构建上结构的相似性,可以将协作行为预测构建为协作网络中的链接预测问题。通过构建基于图卷积神经网络的链接预测模型,对在线知识社区中回答者用户的协作行为进行预测。基于“知乎”数据集的实验验证,与其他经典的预测方法进行比较时,发现提出的方法能够更加有效地预测在线知识社区中回答者用户之间的协作行为。     

PageRank技术在智能系统中的应用

知识获取是智能系统发展的关键技术.本文分析了PageRank技术特点,采用PageRank技术解决智能系统中知识获取的效率问题,把改进了的PageRank技术应用于智能系统中,并构建一个简易的问答系统来验证PageRank技术的作用.     

非良构领域智能教学系统的探究及应用

智能教学系统是以信息集成技术为核心的开放复杂智能系统,知识构建及Agents行为管理是其核心支撑技术。针对智能教学系统的复杂应用问题,文章阐述非良构领域下智能教学系统面临的挑战,分析非良构领域知识构建及Agents行为管理的研究思路,进而探究数据挖掘技术在非良构领域智能教学系统中的应用。     

人工智能若干问题

本文比较通俗地讨论人工智能中一些基本问题,包括:智能系统与非智能系统;信息、知识与智能系统;机器智能与人类智能以及人工智能的研究目标。作者的目的是抛砖引玉。     

可视化智能界面系统研究

可视化自适应人机交互界面的设计是智能系统能否成功实施与应用的关键之一，基于此提出了将Agent技术引入用户界面设计中。界面采用可视化的知识表示，知识库直观，知识获取直接面对领域专家，实现了知识自动获取；同时界面针对不同用户群设计了多种界面变体，从而增强了系统的灵活性和对用户的适应性；建立了智能引导和帮助，集成了语音合成技术，实现了界面系统的“声形”并茂，降低和减少了用户使用系统的要求与学习时间，使系统更易学易用。     

基于SELD描述语言的英文科技文本知识自动获取

知识获取一直是智能系统的瓶颈问题.本文将介绍我们设计的一种英文科技文献描述语言--SELD以及基于SELD的文本知识自动获取技术.SELD是一种与科技英语十分相近的类自然语言,英文科技资料经SELD语言稍加改写后,基于SELD的知识获取系统SELKAS便可以自动对其进行编译、知识提取和整理,形成领域知识库.SELKAS可作为智能系统建造过程中的知识自动获取工具.     

分布式问题求解在CIMS中的应用

本文介绍了一个应用于 CIMS 的分布式智能系统,该系统将 CAD,CAPP,CAM 有机地集成为一体.由于采用了分布式问题求解技术、通讯技术,使在不同地理位置上的计算机性能和资源得以充分发挥和利用.多个处理结点组成的基于黑板结构的分布式智能系统,可以高速、并行地执行分散在不同结点的知识源,提高系统的灵活性和处理能力.运行在三个结点(可扩充多个)的系统大体相同.主要包括:知识获取子系统、前端处理(负责接收与发送)、任务的分解、任务的评估与分配、任务的综合、后端处理(子问题求解)模块以及解释子系统.目前该系统已在由以太网连接的 SUN 计算机上运行,分布式智能系统本身由 C 语言写成,被集成的子系统由 C 和 FORTRAN 两种语言写成.     

RDF可信度扩展在领域本体构建中的应用

仅由少数权威领域专家的参与难以实现领域本体构建的繁重任务。文中对RDF进行可信度扩展,标记每个声明被领域专家认可的程度,协助多用户共同参与领域本体的构建,在一定程度上解决了目前仅由少数权威领域专家构建领域本体工作量繁重的困难,为知识动态发展和更新迅速的前沿领域进行本体构建提供了方便,同时也为领域本体的表示引入了量化的机制。     

以知识为基础的图象分析——模式识别智能化的发展方向之一

从无智能系统向有智能系统发展,是模式识别技术当前最重要的发展方向。本文介绍以知识为基础的图象分析方法。它是一种模式识别与人工智能相结合的技术。所谓以知识为基础的图象分析,是指充分应用与所研究的问题有关的知识,来实现单个图象或图象系列的自动描述。这样的分析系统的基本组成部分,包括一个与问题无关的处理方法及一个与问题有关的知识描述。前者将一个图象分割为线条、区域,并提供相应的特征,如灰度值、颜色、外形、纹理、深度、运动及位置等;后者则包含客体的知识,其时空关系,依据具体任务所给出的解释等。两者将通过一个存储中间处理结果的数据库加以连结,并由一个控制模块来控制整个系统的运行,从而实现分析过程。这样的一个分析系统,可以是交互的,也可以是自动的。     

RDF可信度扩展在领域本体构建中的应用

仅由少数权威领域专家的参与难以实现领域本体构建的繁重任务。文中对RDF进行可信度扩展，标记每个声明被领域专家认可的程度，防助多用户共引参与领域本体的构建，在一定程度上解决丁目前仅由少数权威领域专家构建领域本体工作量繁重的困难，为知识动态发展和更新迅速的前沿领域进行本体构建提供了方便，同时也为领域本体的表示引入了量化的机制。