New Clustering Method in High-Di mensional Space Based on Hypergraph-Models

Clustering of datain alarge di mensionspaceis ofa great interest in many data mining applications .Clustering methods have been studiedin several areasincluding statistics , machine learning and data min-ing. Most of the algorithms are effective whenthe di-mensionality of the datais relativelysmall .But ,theseschemes tend to break down when the di mensionalityof the datais very high.There are several reasons[1].First ,it is not trivial to define distance measure in alarge di mensional space .…     

基于自然语言理解的需求聚类和需求优选方法研究

为了实现大数量软件需求的优选,提出了一种基于自然语言理解的需求聚类和需求优选方法。该方法首先基于自然语言处理技术对需求进行深层次语言理解,找到相同语义的需求并只保留一条。随后,采用基于超图分割的需求聚类方法对大量需求进行聚类。最后,提出了需求优选目标函数,该目标函数根据需求聚类结果为需求优先级打分,并在综合考虑需求与类别的相似性、类别的权重以及聚类标准的权重的基础上,最终给出一个合理的需求优选结果。在大规模真实的需求集合上进行了实验,实验结果表明:基于自然语言处理技术的需求聚类性能优异;需求聚类对后续的需求优选起有着非常重要的作用;基于超图分割的需求聚类,以及在此基础上提出的需求优选函数相对于基线方法有着明显的提高。     

含至多四个参与者的量子秘密共享方案的最优信息率

信息率是衡量量子秘密共享方案性能的一个重要指标.在本文中,我们利用超图的相关理论刻画了量子存取结构.然后,利用超图和量子存取结构间的关系给出了参与者人数至多为4的所有13个量子存取结构,并基于量子信息论研究了其最优信息率及所对应的完善的量子秘密共享方案.对其中的5种存取结构的最优信息率的准确值进行了计算,并讨论了达到此信息率的方案的具体构造;对余下的8种存取结构的最优信息率的上界进行了计算.     

交通控制子区动态划分模型

传统的交通控制子区静态划分方法无法适应城市路网交通流的快速变化。针对该问题,研究了交叉口车队散布模型,提出了可协调度的概念以定量描述相邻交叉口间实施协调控制的必要性;在此基础之上,建立了基于超图表示的城市路网模型,并设计了相应的超图划分算法,通过对超图的分割来实现交通控制子区的动态划分。基于北京市二环内实际路网的实例验证表明,该模型在高峰时段和平峰时段下,均能给出高质量的控制子区划分结果。     

市场机遇发现的超图路径及其应用

在市场竞争日益激烈的今天,及时、有效地发现市场机遇已成为企业决策者面临的问题.为市场机遇发现提供技术支持,以超图理论为基础,根据市场机遇发现的多维特征,研究了市场机遇发现的超图模型表示、市场机遇发现的超图路径求解算法,给出了市场机遇发现的超图路径语义映射规则和应用实例.     

多尺度超图卷积骨架动作识别网络

动作识别是计算机视觉基础任务之一,骨架序列包含了大部分的动作信息,因此基于骨架的动作识别算法受到很多学者关注。人体骨架在数学上是一个天然的图,所以图卷积被广泛应用于动作识别。但普通的图卷积只聚合两两节点间的低阶信息,不能建模多节点间的高阶复杂关系。针对此问题,本文提出一种多尺度超图卷积网络,在空间和时间两个维度聚合更丰富的信息,提高动作识别准确度。多尺度超图卷积网络采用编解码结构,编码器使用超图卷积模块聚合超边中多个节点间的相关信息,解码器使用超图融合模块恢复原始骨架结构,另外基于空洞卷积设计了多尺度时间图卷积模块以更好地聚合时间维度运动信息。NTU-RGB+D和Kinetics数据集上的实验结果验证了算法的有效性。     

融合双分支动态偏好的会话推荐

针对基于会话的推荐算法仅对用户单一偏好进行静态建模而无法捕捉用户受环境影响偏好产生的波动, 从而降低推荐准确性的问题. 提出融合双分支动态偏好的会话推荐方法: 首先, 通过异构超图来建模不同类型信息, 设计双分支聚合机制获取以及整合异构超图中信息并且学习多类型节点之间的关系, 再用价格嵌入增强器来加强类别和价格之间关系; 其次, 设计双层偏好编码器, 其中采用多尺度时序Transformer提取用户动态价格偏好, 利用软注意机制和反向位置编码学习用户动态兴趣偏好; 最后, 用门控机制融合用户多类型动态偏好, 向用户进行推荐. 通过在Cosmetics和Diginetica-buy两个数据集上进行实验, 结果证明与其他对比算法相比在Precision和MRR评价指标中有显著的提升.     

基于超图的产品族结构模型的研究

产品族结构模型是对系列化和组合产品各种复杂关系的综合和表达，它的合理性是产品配置设计过程的基础，超图能够表达是一般离散结构，而结构化超图表达了集合元素之间的层次关系，利用结构化超图模型来构造产品族结构模型，并给出了配置设计算法，最后用一个实例来验证方法的可行性。     

一种基于生成树的分类去除关联规则冗余方法

在信息及数据爆炸的时代,冗余问题已经成为数据挖掘者获得知识的重大障碍,而目前解决的方法会导致关联规则的不完整性。基于此,文中引入了有向超图表示关联规则,重定义了邻接矩阵,介绍了冗余规则分类处理思想,将冗余规则分为从属规则和重复路径规则,通过VB编程去除了从属规则冗余,以及利用生成树算法去除了重复路径规则冗余。实验结果证明,此方法创新性地结合了图论中有向超图、生成树与关联规则的知识,维护了关联规则的完整性和准确性,同时去除了全部冗余规则。     

基于混合超图的一种4NF的判定算法

本文讨论了混合超图中４ＮＦ判定有关的理论，并在此基础上给出了一个对应的关系模式是否属于４ＮＦ的判定算法。