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图数据广泛存在于现实世界中,可以自然地表示复合对象及其元素之间的复杂关联.对图数据的分类是一个非常重要且极具挑战的问题,在生物/化学信息学等领域有许多关键应用,如分子属性判断,新药发现等.但目前尚缺乏对于图分类研究的完整综述.首先给出图分类问题的定义和该领域的挑战;然后梳理分析了两类图分类方法—基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法;接着给出了图分类方法的评价指标、常用数据集和实验结果对比;最后介绍了图分类常见的实际应用场景,展望了图分类领域的未来研究方向并对全文进行总结. 相似文献
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用户评论往往同时包含多个方面、多种情感,如何正确判断一条评论中不同方面的情感倾向性是方面情感分析的难点.文中提出基于词嵌入与记忆网络的方面情感分类.通过在记忆网络的不同模块引入方面词向量,加强方面词的语义信息,指导注意力机制捕捉方面相关的上下文信息,提升方面情感分类效果.在SemEval 2014任务4的短文本英文评论数据集和文中标注的长文本中文新闻数据集上实验表明,文中方法分类效果较好,在记忆网络框架下引入方面词嵌入信息是有效的. 相似文献
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维吾尔语新闻网页与对应的中文翻译网页在内容上往往并非完全可比,主要表现为双语句子序列的错位甚至部分句子缺失,这给维汉句子对齐造成了困难。此外,作为新闻要素的人名地名很多是未登录词,这进一步增加了维汉句子对齐的难度。为了提高维汉词汇的匹配概率,作者自动提取中文人名、地名并翻译为维吾尔译名,构造双语名称映射表并加入维汉双语词典。然后用维文句中词典词对应的中文译词在中文句中进行串匹配,以避免中文分词错误,累计所有匹配词对得到双语句对的词汇互译率。最后融合数字、标点、长度特征计算双语句对的相似度。在所有双语句子相似度构成的矩阵上,使用图匹配算法寻找维汉平行句对,在900个句对上最高达到95.67%的维汉对齐准确率。 相似文献
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在信息传播中,用户在重复接收同一信息的情况下其转发行为会具有一定的倾向性。对这种转发的倾向性建模是影响力分析、传播动力学、社会推荐等一系列信息传播相关应用研究领域中的一个关键问题。本文假设用户的转发选择行为主要由用户间的人际影响力决定。人际影响力的大小由信息传播者的影响力和信息接收者的易感性共同作用。本文从真实的信息传播记录中推断出用户隐式的影响力和易感性,进而提出了一种转发选择模型。该模型能够有效解决目前方法存在的对转发选择行为建模不充分和模型泛化能力差的问题。本文选取典型的转发选择建模方法作为比较,将所提的转发选择模型在新浪微博数据上进行对比验证。实验表明,本文所提的模型在两种评价指标上均取得更好效果,证明了所提模型的有效性。 相似文献
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该文提出了一种新颖的概率交易模型PTM,针对线下百货进行个性化的推荐。传统的推荐模型,如K-近邻算法、矩阵分解等,或者仅利用局部的数据,使得模型面临线下数据极大的稀疏性挑战,或者忽略百货数据中的交易维度,使得模型损失了同一交易中多商品共现的强相关信息,最终导致它们在面对线下百货推荐问题时性能低下。针对以上的问题,本模型从交易的维度出发,建模交易记录中的共现模式,并利用全局的交易数据来学习商品的相关分量,在此基础上推断出用户的兴趣分布,实现个性化的推荐。在真实的线下百货交易数据上的实验结果表明,该模型能够极大地提高线下百货领域个性化推荐的准确性。
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信息检索技术致力于从海量的信息资源中为用户获取所需的信息。相较于传统的简单模型,近些年来的大量研究工作在提升了检索结果平均质量的同时,往往忽略了鲁棒性的问题,即造成了很多查询的性能下降,导致用户满意度的显著下降。本文提出了一种基于排序学习的查询性能预测方法,针对每一个查询,对多种模型得到的检索结果列表进行预测,将其中预测性能最优的检索结果列表展示给用户。在LETOR的三个标准数据集OHSUMED、MQ2008和MSLR-WEB10K上的一系列对比实验表明,在以经典的BM25模型作为基准的情况下,与当前最好的检索模型之一LambdaMART相比,该方法在提升了检索结果平均质量的同时,显著地减少了性能下降的查询的数量,具备较好的鲁棒性。
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该文提出了一种基于情感词向量的情感分类方法。词向量采用连续实数域上的固定维数向量来表示词汇,能够表达词汇丰富的语义信息。词向量的学习方法,如word2vec,能从大规模语料中通过上下文信息挖掘出潜藏的词语间语义关联。本文在从语料中学习得到的蕴含语义信息的词向量基础上,对其进行情感调整,得到同时考虑语义和情感倾向的词向量。对于一篇输入文本,基于情感词向量建立文本的特征表示,采用机器学习的方法对文本进行情感分类。该方法与基于词、N-gram及原始word2vec词向量构建文本表示的方法相比,情感分类准确率更高、性能和稳定性更好。 相似文献