基于人脸卡口数据的行人共现关系图谱构建

随着人脸识别技术的不断进步以及人脸卡口的大范围且密集的部署, 本文针对团伙犯罪案件侦察这一应用场景, 对人脸卡口数据进行深入挖掘, 探究其中行人间的共现关系, 获取所关注的嫌疑人的现实社交网络, 锁定团伙其余人员. 经过实验比对和论证, 本文使用Chinese Whispers聚类算法对行人节点进行识别, 通过Faiss加速邻接边的构建, 加速图的初始化步骤, 解决其聚类效率低下的问题. 在此基础上, 使用共现频次和Apriori算法中的置信度挖掘行人间的共现关系, 构建行人共现关系图谱.     

用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...     

KSN:一种基于知识图谱和相似度网络的Web服务发现模型

服务发现旨在解决服务信息爆炸的问题,找到定位满足服务请求者需求的服务.由于服务描述信息主要由带有噪声的短文本组成,并且具有语义稀疏的特征,因此很难提取服务描述文档的隐含上下文信息,此外,传统的服务发现方法在获取服务的特征表示后,直接进行相似度计算,其使用的度量函数是不符合人类感知的.针对上述两个问题,文中提出了一种基于知识图谱和神经相似网络的服务发现框架(KSN).它使用知识图谱来连接服务描述和规格中的实体以获得丰富的外部信息,从而增强服务描述的语义信息,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取服务的特征向量,并将其作为神经相似网络的输入,神经相似网络会学习一个相似度函数,用于计算服务和请求之间的相似度以支持服务发现过程.通过对ProgrammableWeb爬取的真实服务数据集的大量实验结果表明,就多种评估指标而言,KSN优于现有的Web服务发现方法.     

贵长猕猴桃皮HPLC指纹图谱及抗氧化谱效关系研究

目的:研究贵长猕猴桃皮HPLC指纹图谱与抗氧化活性的关系。方法:采用高效液相色谱法建立10批不同来源地贵长猕猴桃皮的指纹图谱,采用SPSS 13.0进行样品聚类分析和主成分分析;并通过DPPH和ABTS法测定其抗氧化活性,以EC50与共有峰峰面积数据为基础,应用皮尔逊相关分析法和逐步回归分析法研究谱效关系。结果:建立了10批贵长猕猴桃皮HPLC指纹图谱,确定了14个共有峰,相似度均>0.90。采用对照品比对方法指认了其中6个峰:2号峰没食子酸,5号峰原儿茶酸,9号峰表儿茶素,10号峰二氢槲皮素,11号峰4-香豆酸,12号峰落新妇苷,样本可聚为3类。皮尔逊相关分析与逐步回归分析结果显示:5号峰(原儿茶酸)和9号峰(表儿茶素)峰面积变化与贵长猕猴桃皮抗氧化活性呈显著正相关,对其抗氧化活性贡献度较大。结论:贵长猕猴桃皮具有较高的体外抗氧化活性,抗氧化活性的物质基础初步确定为贵长猕猴桃皮开发利用、质量评价提供依据。     

AUT检测技术典型缺陷图谱分析

简要分析了全自动焊接主要缺陷形式及形成原因,并详细论述了AUT检测原理及典型缺陷在AUT图谱中的显示特征.对未熔合等危害性缺陷的检测具有一定的参考价值.     

一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。