信息化运维系统的图模型存储

基于新型IT基础设施,如云计算环境,大数据平台等,信息化应用获得了灵活可靠的底层服务.同时通过新型服务形式,如物联网应用,移动端服务等,增强了业务服务能力.但这些新技术使得信息运维面临运维对象频繁变化,对象关系不断调整,运维数据格式多样的难题.本文基于电网企业当前运维现状,给出一种基于图模型的运维数据存储设计,提高了对动态,非结构化运维数据的处理能力.经实测验证,模型处理普适性更广,数据读写性能稳定,方案有效解决了新运维形式下的电网企业信息化运维系统的业务难点.     

基于梯度的重叠式层次社区检测

社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展趋势,层次(Hierarchical)社区检测逐渐成为研究的焦点.层次社区检测任务的目标是,在将同质图中相似的节点聚集到社区中的同时,学习社区之间的层次结构关系,以更好的理解图数据结构.社区间层次关系的引入给社区检测算法带来了更复杂的建模挑战.针对该任务,已经有一些有效的启发式的方法被提出,但是受限于社区分布形态的简单假设和离散的优化学习方式,它们无法描述更复杂的图链路数据,也无法和其它有效的连续优化算法组合获得更好的结果.为了解决这个问题,本文首次尝试建模复杂的重叠式(overlapping)层次社区结构,提出简洁的节点嵌入和社区检测双任务优化模型,通过梯度更新的方式来灵活地探索节点和重叠式层次社区的隶属关系.在学习过程中,我们可以分别获得节点和社区的嵌入表示,以应用于丰富的下游任务.     

面向政治领域的事理图谱构建

事理图谱是一种描述事件之间顺承、因果等关系的事理演化逻辑有向图,它蕴含了丰富的事件间关系,在各领域都具有重要的研究意义和应用价值。当前研究主要集中于公开域的事件抽取上,而在特定领域,如政治领域,因其事件类型和事件内容较为复杂,相关研究十分有限。该文旨在构建面向政治领域的事理图谱,针对政治事件抽取中存在的语料匮乏、标准缺失等问题,制定了一套面向政治领域的事件分类标准,构建了一套政治领域的事件语料库。同时,该文分别提出了一种融合注意力机制的字嵌入修正神经网络的Pipeline模型和一种基于BERT+BiLSTM的Joint模型进行事件触发词和论元抽取,并在该语料库上进行实验。实验结果表明,两种模型在事件触发词与论元抽取任务中,F₁指标较基线模型均有较大提升。     

基于用户与产品信息和图卷积网络的情感分类研究

在评论情感分析的研究中,和评论相关的用户与产品信息对于提高情感分类的准确率有很大的帮助。为了能够有效地利用产品和用户信息,并构建产品和用户信息与评论之间的关联,该文提出一种基于图网络的模型,将产品与用户信息和评论之间的关系构建为一个图,并基于图卷积网络模型学习产品与用户信息对评论的影响,从而提升评论情感分类的准确率。在Yelp2013数据集上进行实验,实验结果表明,该模型能有效地提高评论的情感分类准确率。     

基于贝叶斯网络的实体属性补全

属性是实体的重要组成部分,因此实体属性的获取是知识图谱构建的关键步骤。由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知识图谱《大词林》是通过从文本中自动挖掘实体及实体间的关系构建而成的,因此为《大词林》中缺少属性的实体添加属性也成为必须研究的问题之一。该文提出了一种解决方案: 基于贝叶斯网络的概率统计模型,通过上位词概念与属性之间的依赖关系和实体与上位词概念的依赖关系来自动地为《大词林》中没有属性的实体添加属性,并与相似度计算方法对比证明了其有效性,可大规模提高《大词林》的属性覆盖率。     

基于图卷积神经网络的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别是篇章关系识别的子任务,其挑战性在于难以学习到具有丰富语义信息和交互信息的论元表示。针对这一难点,该文提出一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)的隐式篇章关系分类方法。该方法采用预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)编码论元以获取论元表示,再分别拼接论元表示和注意力分数矩阵作为特征矩阵和邻接矩阵,构造基于图卷积神经网络的分类模型,从而根据论元自身信息以及交互信息对论元表示进行调整,以得到有助于隐式篇章关系识别的论元表示。该文利用宾州篇章树库(Penn Discourse Treebank,PDTB)语料进行实验,实验结果表明,该方法在四大类关系上分类性能优于基准模型BERT,且其在偶然(Contingency)关系和扩展(Expansion)关系上优于目前先进模型,F₁值分别达到60.70%和74.49%。     

小麦品种知识图谱构建与可视化研究

为探索知识图谱技术在农业智能生产中应用与落地, 解决复杂多样的农业生产数据的精准查询与可视化问题, 本研究以小麦品种知识为例, 利用爬虫技术, 爬取1852个小麦品种信息、735个微百科、102349个词条; 基于知识图谱技术, 设计品种知识图谱实体与关系, 对抓取数据进行清洗、抽取与融合, 经过实体识别、关系构造等处理, 构建实体258484个, 关系328933个. 在此基础上, 设计了小麦品种知识存储方式, 结构化数据存储在MySQL中, 非结构化数据存储在MongoDB中, 使用Neo4j图数据库存储知识图谱来提高知识的查询性能, 在此基础上实现小麦品种关系查询与实体识别, 提供品种数据精确表达与可视化, 表明利用知识图谱技术实现品种等信息的可视化是可行的, 该研究可以为知识图谱在农业中的应用提供技术参考和理论支撑.     

基于自主学习与SCAD-Net正则化的回归模型

众多基因生物标志物选择方法常因研究样本较少而不能直接用于临床诊断.于是有学者提出整合不同基因表达数据同时保留生物信息完整性的方法.然而,由于存在批量效应,导致直接整合不同基因表达数据可能会增加新的系统误差.针对上述问题,提出一个融合自主学习与SCAD-Net正则化的分析框架.一方面,自主学习方法能够先从低噪声样本中学习出基础模型,然后再通过高噪声样本学习使得模型更加稳健,从而避免批量效应;另一方面,SCAD-Net正则化融合了基因表达数据与基因间的交互信息,可以实现更好的特征选择效果.不同情形下的模拟数据以及在乳腺癌细胞系数据集上的结果表明,基于自主学习与SCAD-Net正则化的回归模型在处理高维复杂网络数据集时具有更好的预测效果.     

基于蚁群算法的三峡升船机船厢设备巡视点检路线规划

针对三峡升船机船厢结构复杂,设备巡视路线难以选择的问题,以升船机船厢巡视路线为研究对象,将设备巡视点检路线规划转换为TSP旅行商问题.通过巡视路线无向加权图及点位空间坐标,建立升船机设备巡视点检点位空间结构模型.结合蚁群算法在Matlab软件中分别计算出白班及中班的最佳巡视路线.实验结果表明,基于蚁群算法计算的最佳巡视路线符合三峡升船机设备巡视要求.     

基于事件触发的离散多智能体二分一致性

针对一阶离散多智能体系统,研究了事件触发控制下的二分一致性问题.首先考虑智能体间通信拓扑结构为无向连通结构平衡图的情形,针对各智能体设计事件触发控制,包括仅依赖于自身及邻居智能体采样状态的控制输入,以及仅依赖自身状态的事件触发条件,实现了对通信资源的节约利用.基于图论、离散系统稳定性理论,证明系统能够实现二分一致性.同时,合理设置控制输入及事件触发条件中参数,保证系统不存在Zeno现象.之后,进一步分析设计了包含有向生成树的结构平衡图下,多智能体系统的事件触发控制.最后利用仿真实例验证了理论结果的有效性.