异构信息空间中实体关联关系挖掘算法CFRQ4A

丰富的实体关联关系是在异构信息空间中进行数据分析、数据挖掘、知识发现和语义查询等许多应用的前提条件和关键所在.然而不同于同构信息网络,由于异构信息空间中实体关联关系的复杂性、多样性和异构性使得实体关联关系挖掘并不是一件简单的任务,更具有挑战性.以作者文献网络为例,提出了一个通用的,由聚类、过滤、推理和量化4步骤组成的异构信息空间中基于聚类的实体关联关系挖掘算法CFRQ4A(clustering,filtering,reasoning and qualifying for associations).CFRQ4A算法不仅利用了异构实体自身的属性值,还利用了异构信息网络的结构(路径)信息;在挖掘过程中引入关联关系约束来保证关联关系的语义和逻辑正确性,并且针对实体关联关系的特点提出了关联强度量化模型.在真实数据集DBLP上的实验结果表明所提出算法是可行和有效的.     

基于异构信息网络的模糊贴近度推荐算法

针对传统协同过滤算法在用户推荐过程中数据稀疏性、可扩展性、用户兴趣迁移变化等问题,提出一种基于异构信息网络的模糊贴近度推荐算法。在k-means聚类算法基础上构建新的异构信息网络,利用关系抽取的方式构造用户属性权重矩阵;引入模糊贴近度综合分析元路径属性权重的影响,寻找近邻用户;采用Top-N算法排序进而完成推荐,并进行准确性验证。在Epinions数据集上的实验结果表明,在推荐质量和速度上,所提推荐算法较传统推荐算法更优。     

融合文本主题的异构网络学术刊物推荐方法

学术大数据的高速膨胀为学术工作者高效选择有效学术信息带来了巨大挑战，运用学术刊物推荐以应对学术信息过载是主流方式之一。此研究专门解决如何为论文手稿高效推荐合适投稿期刊这一问题。引入学术异构信息网络，融合论文文本主题信息，提出一种新的学术刊物推荐方法（SCVR）。借助主题模型建模论文摘要和标题等文本内容提取主题信息，指导不同类型节点映射到多主题特征空间；将元路径上下文信息聚合到目标节点，形成了多跳元路径下节点的多主题表示；将不同元路径下形成的节点向量进行融合，实现每个节点多元元路径下的多主题表示。SCVR利用节点文本内容和网络结构学习节点多主题表示，完成学术刊物推荐。在两个真实学术数据集上的测试发现，提出了一种基于异构信息网络且融合文本主题信息的学术刊物推荐方法，在相同条件下，SCVR的推荐效果比仅基于异构信息网络的推荐结果在Precision和NDCG上平均提高了2.7%，且比经典学术刊物推荐方法平均高了19%，说明SCVR在学术刊物推荐领域有更优良的性能。     

一种基于GAN的异构信息网络表示学习方法

异构信息网络中包含丰富的结构和语义信息,通过网络表示学习保留异构信息网络的结构和语义信息是当前研究的热点。传统的异构信息网络表示学习方法局限于利用元路径的形式保留异构信息网络中的语义信息,缺乏考虑网络中所有节点的分布情况,保留的信息不够充分。因此,本文提出一种基于生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）的异构信息网络表示学习方法（HINGAN）,其能更好地保留网络中的结构信息和语义信息。HINGAN中通过生成模型和判别模型的对抗学习,提高表示学习的鲁棒性。基于2个真实数据集的实验结果表明,本文提出的模型与传统的异构信息网络方法相比,在节点分类和链接预测任务中的结果都有明显提升。     

自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐

基于异构信息网络嵌入的推荐技术能够有效地捕捉网络中的结构信息,从而提升推荐性能.然而现有的基于异构信息网络嵌入的推荐技术不仅忽略了节点的属性信息与节点间多种类型的边关系,还忽略了节点不同的属性信息对推荐结果不同的影响.为了解决上述问题,提出一个自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐(attributed heterogeneous information network embedding with self-attention mechanism for product recommendation, AHNER)框架.该框架利用属性异构信息网络嵌入学习用户与商品统一、低维的嵌入表示,并在学习节点嵌入表示时,考虑到不同属性信息对推荐结果的影响不同和不同边关系反映用户对商品不同程度的偏好,引入自注意力机制挖掘节点属性信息与不同边类型所蕴含的潜在信息并学习属性嵌入表示.与此同时,为了克服传统点积方法作为匹配函数的局限性,该框架还利用深度神经网络学习更有效的匹配函数解决推荐问题.AHNER在3个公开数据集上进行大量的实验评估性能,实验结果表明AHNER的可行性与有效性.     

面向HIN基于多视角嵌入融合的推荐方法

由于异构信息网络具有丰富的语义信息而在推荐任务中得到广泛应用.传统的面向异构信息网络的推荐方法忽略了网络中关联关系的异质性,以及不同关联类型之间的相互影响.本文提出了一种基于多视角嵌入融合的推荐模型,分别从同质关联视角和异质关联视角来挖掘异构信息网络的深层潜在特征并加以融合,有效地保证了推荐结果的准确性.针对同质关联视角,提出了一种基于图卷积神经网络的嵌入融合方法,通过对同质关联作用下节点邻域信息的轻量式卷积,实现节点嵌入的局部融合.针对异质关联视角,提出了一种基于注意力的嵌入融合方法,利用注意力机制来区分不同关联类型对节点嵌入的影响,实现节点嵌入的全局融合.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

面向异质信息网络的双通道协同聚类算法

网络聚类广泛应用于现实世界的各个领域，受到了越来越多的关注.由于保留了节点和链接关系的异质性，异质信息网络聚类相较于同质网络聚类具有更优的性能.然而，现有基于图神经网络的异质信息网络聚类忽略了节点属性以及拓扑结构对聚类的权重不同的问题.此外，这些方法仅对单一类型的目标节点聚类，而没有考虑其余类型节点的辅助作用.为此，提出了面向异质信息网络的双通道协同聚类算法（B3C），其能够有效地融合节点属性和拓扑结构，并挖掘异质节点间的潜在相关性，从而提高聚类性能.首先，设计了一个简单有效的双通道编码器以聚合拓扑结构及相似矩阵的邻域信息；接着，应用自训练聚类的同时学习异质信息网络表示以及优化聚类分配，并采用协同聚类机制，以对不同类型节点同时聚类；最后，利用三元中心损失（Triplet-Center Loss）学习具有区分度的节点表示，以凝聚相似节点，分离不相似节点.在公开数据集上进行了大量实验，验证了本文提出的双通道编码器性能相较于广泛使用的图神经网络编码器有显著提升，并且B3C精度优于现有的基于学习的异质信息网络聚类方法.     

基于密度的分布式聚类算法研究

大量复杂异构数据分布于各个网络站点上,分布式聚类是海量数据处理的一个重要应用。该文针对基于密度的分布式聚类(DBDC)算法提出一种改进算法,利用局部聚类获取更佳的代表对象,将代表对象集附带相关信息传送至主站点,用增强的基于密度的聚类算法进行全局聚类,并更新子站点聚类。理论分析和实验结果表明,该算法在聚类质量和算法效率方面优于DBDC算法。     

异构图卷积网络研究进展

现实世界中的很多场景都能用多种节点类型和边类型组成的异构网络表示。网络中蕴含着丰富语义关系,并具有实际应用价值,引起了学术界和工业界的关注。传统的方法都是基于浅层模型进行异构网络挖掘。近几年,由于图卷积网络在同构网络中表现优越,有许多学者将图卷积网络应用到异构网络的挖掘,在各个任务中都取得了优异的成绩。通过对异构图卷积网络的研究进展进行评述,来了解相关领域的发展状况。介绍了异构图卷积网络的发展,将异构图卷积网络分为基于元路径和自适应异构信息的模型进行详细介绍及归纳,并综合分析了不同的聚合方法。介绍了异构图卷积网络在推荐系统、生物化学、异常检测和自然语言处理中的应用。分析了异构图卷积网络未来面临的挑战以及值得研究的问题。     

基于深度学习的异质信息网络表示学习方法综述

万物依存而在，现实世界中的实体之间存在着各种不同的关联关系，如人与人之间的关系可以构成社交网络，学者通过共同发表论文、引用文献构成引文网络。同质网络将节点和边抽象为单一类型，但是这会造成大量的信息丢失。为了更大程度地保证信息的完整性和丰富性，有研究者提出了异质信息网络的概念，即包含多种类型节点和边的网络模式。将异质信息网络中的拓扑结构和语义信息嵌入到低维向量空间中，下游任务能够利用异质信息网络中的丰富信息进行机器学习或数据挖掘任务。文中总结了近年来基于深度学习模型的异质信息网络表示学习方法的研究成果，同时聚焦两类关键问题——异质信息网络语义自动提取和动态异质信息网络的表示学习方法，列举了异质信息网络表示学习新的应用场景，并展望了异质信息网络的未来发展趋势。     

基于异构社交网络信息和内容信息的事件推荐

基于事件的社交网络使得事件推荐受到越来越多的关注.不同于其他推荐问题(如电影推荐等),事件推荐具有3类不同信息:用户构成的异构社交网络关系信息(在线社交网络和离线社交网络)、用户/事件的内容信息、用户对事件的隐式反馈信息.如何有效融合这些信息进行事件推荐是该领域学者普遍关注的问题.提出一种新的混合事件推荐方法CHS-BPR,该方法以贝叶斯潜在因子模型为基本框架来处理用户对事件的隐式反馈信息,同时考虑用户/事件的内容信息和用户之间的异构社交网络信息,首次实现了同时使用3种信息来做事件推荐,并以真实数据集验证了所提方法的有效性.     

基于电阻网络的异构数据协同聚类算法

传统聚类方法处理的是同构数据,无法满足异构数据同时聚类的应用需求,聚类结果的准确率较低,标签可读性较差。针对上述问题,提出一种基于电阻网络的异构数据协同聚类算法。该算法将异构关联数据抽象为多部图形式的电阻网络,进行特征计算及聚类。在对异构数据进行协同聚类后,可以得到一种聚类结构,其中每一类包含多种异构数据,它们之间可以互为标签,标签可读性高。实验结果证明,该方法是一种切实可行且效果优异的数据聚类算法。     

基于异构信息网络元路径作张量分解的深度学习推荐系统

过去基于学习用户和物品的表征向量的推荐系统算法在大规模数据中取得了较好的结果。相比早期经典的基于矩阵分解（matrix factorization,MF）的推荐算法,近几年流行的基于深度学习的方法,在稀疏的数据集中具有更好的泛化能力。但许多方法只考虑了二维的评分矩阵信息,或者简单的对各种属性做嵌入表征,而忽略了各种属性之间的内部关系。异构信息网络（heterogeneous information network,HIN）相比同构网络能够存储更加丰富的语义特征。近几年结合异构信息网络与深度学习的推荐系统,通过元路径挖掘关键语义信息的方法成为研究热点。
为了更好地挖掘各种辅助信息与用户喜好的关联性,本文结合张量分解、异构信息网络与深度学习方法,提出了新的模型hin-dcf。首先,基于数据集构建特定场景的异构信息网络;对于某一元路径,根据异构图中的路径信息生成其关联性矩阵。其次,合并不同元路径的关联性矩阵后,得到包含用户、物品、元路径三个维度的张量。接着,通过经典的张量分解算法,将用户、物品、元路径映射到相同维度的隐语义向量空间中。并且将分解得到的隐语义向量作为深度神经网络的输入层的初始化。考虑到不同用户对不同元路径的关联性偏好不同,融入注意力机制,学习不同用户、物品,与不同元路径的偏好权重。在实验部分,该模型在精确度上有效提升,并且更好地应对了数据稀疏的问题。最后提出了未来可能的研究方向。     

基于异质信息网络的推荐系统研究综述

推荐系统旨在为用户提供个性化匹配服务,从而有效缓解大数据时代的信息过载问题,并且改善用户体验,增加用户粘性,极大地促进了电子商务等领域的发展。然而,在实际应用场景中,由于数据稀疏和冷启动问题的存在,推荐系统往往难以得到精准的推荐结果;而复杂的模型设计也导致推荐系统的可解释性不尽如人意。因此,如何充分利用交互、属性、以及各种辅助信息提升推荐的性能和可解释性是推荐系统的核心问题。另一方面,异质信息网络作为一种全面地建模复杂系统中丰富的结构和语义信息的方法,在融合多源信息、捕捉结构语义等方面具有显著优势,已经被成功应用于相似性度量、节点聚类、链接预测、排序等各种数据挖掘任务中。近年来,采用异质信息网络统一建模推荐系统中不同类型对象的复杂交互行为、丰富的用户和商品属性以及各种各样的辅助信息,不仅有效地缓解了推荐系统的数据稀疏和冷启动问题,而且具有较好的可解释性,并因此得到了广泛关注与应用。本文旨在对基于异质信息网络的推荐系统进行全面地综述,首次系统地梳理现有工作,弥补该领域缺乏综述的空白。具体而言,本文首先介绍了异质信息网络和推荐系统的核心概念和背景知识,简要回顾了异质信息网络和推荐系统的研究现状,并且阐述了将推荐系统建模为异质信息网络的一般步骤。然后,本文根据模型原理的不同将现有方法分为三类,分别是基于相似性度量的方法、基于矩阵分解的方法和基于图表示学习的方法,并对每类方法的代表性工作进行了全面的介绍,指出了每类方法的优缺点和不同方法之间的发展脉络与内在关系。最后,本文讨论了现有方法存在的问题,并展望了该领域未来的几个潜在的研究方向。     

多维加权社会网络中的个性化推荐算法

个性化推荐是解决Internet中信息过载的重要工具,在研究有关个性化推荐的技术和相关动态的基础上,以用户实际应用为驱动,提出一种多维加权社会网络中的个性化推荐算法。首先,该算法构建了用户之间的多维加权网络;然后利用复杂网络的聚类方法——CPM算法寻找邻居用户;最后基于用户之间的相似性做出推荐。实验结果表明,应用该算法的多维网络的推荐系统与基于内容推荐系统和协同过滤推荐系统相比,有较高的查全率和准确率,个性化推荐质量有了一定程度的提高。     

基于密度聚类的电力设备位置信息分析方法研究

传统的数据聚类处理主要采用基于聚类中心的方式，但其存在一些限制，例如需要预先确定聚类中心的数量，并对数据的分布形态有一定的要求。针对这一问题，本论文选择基于密度聚类算法作为解决方案，重点研究了电力设备位置信息的聚类问题。在介绍密度聚类原理和常用算法的基础上，分析了电力设备位置信息的特点和处理方法，介绍了OPTICS、HDBSCAN和DBSCAN三种密度聚类算法的实现步骤，并与传统的K-mean聚类算法进行比较，通过实验设计和结果分析，验证了密度聚类方法的有效性和适用性。最后，通过应用案例分析，探讨了这些方法在电力系统分析中的应用实例和价值。研究结果表明，基于密度聚类算法的电力设备位置信息聚类方法可以有效地帮助电力系统实现数据的快速分析，具有重要的理论和应用价值。     

网络号百用户兴趣模型挖掘算法

为了实现在线推荐信息服务,要对网络号百用户的访问行为进行分析,荻取用户访问聚类模型,从而在聚类模型的基础上进行在线推荐.介绍获取用户访问路径信息的方法,对用户访问路径信息建立相似度矩阵,基于相似度矩阵改进K-means算法,据此进行用户模型聚类,给出分析案例,并说明算法实现过程.     

基于用户聚类的异构社交网络推荐算法

相比传统的社交网络,基于弱关系的微博类社交网络具有显著的异构特征.根据特征可以将节点分为用户(消息订阅者)和主题(消息发布者)两类,面向用户推荐其感兴趣的主题成为了该类社交网络中推荐系统的主要目标之一,同时该类社交网络中普遍存在的数据稀疏性和冷启动现象成为了推荐系统面临的主要问题.文中提出一种基于两阶段聚类的推荐算法GCCR,将图摘要方法和基于内容相似度的算法结合,实现基于用户兴趣的主题推荐.与以往方法相比,该方法在稀疏数据和冷启动的情况下具有更好的推荐效果,此外,通过对数据集进行大量的离线处理,使得其较以往推荐方法具有更好的在线推荐效率.最后通过真实社交网络的数据对本方法进行了验证,同时分析了各参数对推荐效果的影响.     

一种用于文章推荐系统中的用户模型表示方法

分析了现有文章推荐系统中基于关键词向量的用户模型表示方法存在的不足，提出了基于聚类兴趣点的用户模型表示方法。该方法可通过文章聚类形成兴趣点。由于传统的基于划分的聚类算法存在的不足，提出了基于复杂网络特征的文章聚类算法。实验结果表明该用户模型的表示方法较好地反映了用户多方面的兴趣，提高了文章推荐系统的性能。     

基于贝叶斯网络的多Agent服务推荐机制研究

普适计算环境中的服务推荐需要满足系统异构性和移动性的要求。提出了一种基于贝叶斯网络的多Agent服务推荐机制并进行实现,将贝叶斯网络和聚类方法应用于服务推荐中,并设计了推荐模型自学习机制,充分考虑了上下文对服务推荐的影响及改进。实现系统由完成历史上下文汇集、知识训练、决策推荐和自学习功能的多个Agent构成,通过Agent之间的通信内容设计,在Agent之间建立流程控制和数据共享通道。