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现有大多数利用图神经网络的算法进行文本分类时,忽略了图神经网络的过度平滑问题和由于文本图拓扑差异引入的误差,导致文本分类的性能不佳。针对这一问题,提出了衡量多个文本图表示的平滑度方法WACD以及抑制过平滑现象的正则项RWACD。随后提出了基于注意力和残差的网络结构ARS,用于弥补由于图拓扑差异引起的文本信息的损失。最后,提出了图卷积神经网络文本分类算法RA-GCN。RA-GCN在图表示学习层使用ARS融合文本表示,在读出层使用RWACD抑制过平滑现象。在六个中英文数据集上进行实验,实验结果证明了RA-GCN的分类性能,并通过多个对比实验验证了RWACD和ARS的作用。 相似文献
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无线多跳网络的通信需要多个无线节点的支持,网络性能容易受到节点的影响。节点合作算法可以提高无线多跳网络通信性能。本文从安全性、负载、效率和公平性4个方面综述了无线多跳网络节点合作算法,并进行了分类和对比分析,并总结了该方向研究的发展趋势。 相似文献
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针对传统协同过滤中的最近邻查找不够合理导致推荐的准确率较低的困境。提出一个基于矩阵分解的混合相似度算法。该方法融合了基于模型的奇异值矩阵分解算法和基于近邻的协同过滤算法皮尔逊相关系数,并引入阈值和杰卡德系数对相似度进行修正。在公共有效数据集上的实验表明,所提出算法的平均绝对误差比传统的推荐算法至少降低了7.7%,有效提高了推荐准确率。 相似文献
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针对异构认知无线电网络共存的情况,提出了FQMAC(fair and QoS guaranted MAC)协议。采用信标帧同步,将时间划分为信标周期,在信标周期内分别进行信道感知、信道协商和数据传输;将被其他异构网络的次用户占用的信道也作为可用信道。根据信道质量将所有可用信道划分等级,根据次用户业务特征将次用户划分等级。等级高的次用户优先预约等级高的信道。对信道协商阶段的合理时长通过建立马尔可夫链模型进行了理论分析,得出其合理时长的理论值。仿真实验结果证明FQMAC可以较好地提升网络的吞吐量,保障了用户的QoS(quality of service),并实现了较好的公平性。 相似文献
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通过实验发现HSTCP存在严重的RTT(Round Trip Time)不公平性,另外发现拥塞时存在大量的包丢失.用模型对RTT不公平现象进行了分析,并分析了包丢失问题.提出了CB-HSTCP算法,包括CW机制和Block-pacing机制,用于改善公平性和降低包丢失率.为衡量算法性能,提出了一个相对公平性标准.通过分析并使用ns2进行模拟实验,证实该方案在保证HSTCP性能的基础上,解决了RTT不公平性问题、降低了包丢失率,同时具有良好的扩展性和TCP友好性. 相似文献
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为了防止网络中存在的潜在恶意节点被加入到机会路由的候选转发集中,减少网络能量的消耗,并保证数据的可靠传输,提出了一种在无线传感器网络中基于信任度的节能机会路由(Trust Based Energy Efficient Opportunistic Routing in Wireless Sensor Networks,TBEEOR)算法。该算法根据网络的拓扑结构计算节点的代数连通度,进而计算节点的连通度诚意;再联合节点的转发诚意和ACK诚意,利用信息熵的概念计算综合信任度;最后,用节点的综合信任度来计算节点之间通信和协作造成的能量消耗,从而得到网络的预期成本。此外,该算法能够有效地识别和判断网络中的恶意节点,进一步减小了恶意节点对网络性能的影响。实验结果表明,TBEEOR算法有效地保证了数据传输的可靠性,有助于延长网络生命周期,从而增加了网络吞吐量,减少了网络能量消耗。 相似文献
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目前针对出租车的推荐系统主要从降低空载率和减少寻客里程两个方面为司机推荐潜在载客点或最优行驶路线,然而从司机收益最大化的角度而言,多数研究没有考虑实时路况的变化对推荐效果的影响。因此,以收益最大化为目标进行了研究,提出了一种空载出租车推荐算法PTRA(profit-based taxi recommendation algorithm)。该算法包含两个阶段,在离线挖掘阶段,通过净利润目标函数用于评估驾驶路线的潜在利润,并通过DBSCAN聚类高收益路段区域;而在线推荐阶段,根据出租车当前位置结合当前路段反馈的实际路况为出租车司机提供高收益路线。该框架尤其对特殊情况(天气、演出等大型事件)敏感,可对热门区域路线进行多次推荐。实验采用海口市一个月的出租车GPS记录数据,最终实验结果验证了PTRA推荐算法的正确性和有效性。 相似文献
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