融合文本信息的轻量级图卷积网络推荐模型

在基于图卷积网络的推荐模型中,图卷积对仅包含编号信息的输入节点进行信息聚合会引发严重的瓶颈问题,影响推荐精度.为缓解此问题,考虑通过辅助信息丰富节点特征,提出了一种融合文本信息的轻量级图卷积网络推荐模型.模型把卷积神经网络提取出文本评论特征添加到图的节点嵌入中.为了简化图卷积网络结构,采用轻量级图卷积框架将融合的特征信息在用户-电影项目图上线性传播来学习用户和电影项目的嵌入,并将所有图卷积子层上特征嵌入的加权总和作为最终特征输出,用于预测评分.3个实际数据集上的实验结果表明,该方法可以缓解信息聚合瓶颈问题,提高推荐的准确度,并且模型可以缓解推荐中的冷启动问题.     

基于分布式哈希表的分布式子空间聚类算法

提出一种基于分布式哈希表(DHT)的分布式子空间聚类(DISCLUS)算法,该算法对各结点存储的数据分别进行子空间聚类,对聚类结果进行合并,得到分布式系统的聚类结果.针对子空间聚类的特点,提出结果集缩减和结果集剪枝策略对结点间通讯进行优化.为实现结点聚类结果合并,提出分布式表决算法(DDV).该算法利用底层覆盖网的拓扑结构进行层次化表决信息收集,在动态网络环境中实现了对所有结点的无冗余覆盖.理论分析和实验表明,DISCLUS算法的聚类误差和通讯性能能够较好地适应系统数据集规模、网络规模和数据空间维度的增加.     

基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示学习算法

提出了一种基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示算法SNSH，通过反转符号网络中的正负关系生成负图，来挖掘符号网络中隐含的高阶互信息。该方法旨在通过加强的社会平衡理论来模拟符号网络的局部隐含特征，并通过节点局部嵌入、网络全局结构和节点特征属性三者之间的高阶互信息，得到更全面的符合符号网络特性的节点嵌入。     

一种新型的基于地理位置信息的Ad Hoc路由算法

提出了一种适用于无线Ad Hoc网络的路由算法GLFCFR(Greedy and Local FiniteClose Face Routing),该算法以RNG(Relative Neighborhood Graph)图作为无线网络的拓扑结构,利用节点中存储的邻节点位置信息和网络局部有限闭平面上的节点位置信息实现了数据分组的转发．随着网络中节点数的增加以及节点移动性的增强,该路由算法具有良好的可扩展性和适应性,通过仿真可看出GLFCFR算法在路由分组开销和数据分组的成功传输率方面具有良好的性能．     

基于时空融合图卷积的交通流数据修复方法

为了解决现有时空相关修复法挖掘交通流特性不充分的问题,提出基于时空融合图卷积网络的缺失数据修复方法. 该方法在分析交通流时空特性的基础上,采用2类函数分别计算交通流数据的时间自相关系数和空间关联度系数. 将交通检测器的部署位置作为节点构成几何拓扑图,通过线性融合规则构建时空融合矩阵,替代图卷积输入层的邻接矩阵,捕获交通流细粒化的时空关系. 利用轻量级一维卷积层学习多通道时序向量的时间特征,加快模型的收敛速度. 利用图卷积层学习交通流数据的空间特征,构建时空融合图卷积网络修复模型. 实验结果表明,与其他修复方法相比,该方法在多检测器场景中的修复精度和模型收敛速度均有所提升,可以有效地修复交通流缺失数据.     

高阶互信息最大化与伪标签指导的深度聚类

针对现有聚类方法未充分探索图的拓扑结构和节点关系，且无法受益于模型预测的不精确标签的问题，提出一种高阶互信息最大化与伪标签指导的深度聚类模型HMIPDC.该模型采用高阶互信息最大化策略来最大化图的全局表示、节点表示、节点属性信息之间的互信息.通过一种结合多跳邻近矩阵的自注意力机制更加合理地提取节点的低维表征.使用基于深度散度的聚类损失函数（DDC）迭代优化聚类目标，抽取高置信度的预测标签对低维表征的学习进行监督.在4个基准数据集上的聚类任务、实验时间分析和聚类可视化分析充分表明，HMIPDC的聚类性能始终优于大多数的深度聚类方法.通过消融研究和参数敏感性分析验证了该模型的有效性和稳定性.     

SE-Mask-RCNN：多参数MRI前列腺癌分割方法

为了从多参数磁共振(mp-MRI)的前列腺区域中自动提取前列腺癌病灶区域,提出新的深度卷积神经网络模型SE-Mask-RCNN. 在特征图上搜索定位包含病灶的候选区域,基于候选区域实现病灶的精细分割.为了利用mp-MRI中的互补信息,通过2个并行卷积网络分别提取表观扩散系数(ADC)和T2加权(T2W)图像的特征图后进行融合,使用挤压与激励块自动提升融合特征图中的有效特征并抑制无效特征.在收集得到的140例数据上进行实验.结果表明,使用SE-Mask-RCNN得到前列腺癌病灶分割Dice系数为0.654,敏感度为0.695,特异度为0.970,阳性预测值为0.685.与U-net、V-net、Resnet50-U-net和Mask-RCNN等模型相比,SE-Mask-RCNN能够有效提升mp-MRI中前列腺癌病灶区域的分割精度.     

基于高斯混合模型的轨迹模仿学习表征参数优化

针对高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数选取效率较低的问题,提出了一种在基于GMM的轨迹模仿学习表征中综合求解GMM参数估计的方法.该方法基于多中心聚类算法中的最大最小距离算法改进kmeans算法,得到最优初始聚类中心,并基于贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)通过遗传算法优化求解,同时获取GMM的4个重要参数.该方法通过提高划分初始数据集的效率,在优化初始聚类中心基础上确定混合模型个数,有效地避免了因为初值敏感而导致的局部极值问题.通过多组仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于核邻域保持判别嵌入的人脸识别

为了提取高维人脸图像中的非线性特征,提出一种新的非线性降维方法:核邻域保持判别嵌入算法(KNPDE).为了表示特征空间中类间邻域结构和不同类样本间的相似度,分别构建类内邻接矩阵和类间相似度矩阵.通过使用核技巧,KNPDE将邻域保持嵌入(NPE)和Fisher判别准则相结合,在保持特征空间中类内邻域结构的同时充分利用类间判别信息,从而具有更强的分类能力.在Yale和UMIST人脸库上的试验结果进一步表明了该算法的有效性.     

基于多特征信息融合的目标轨迹聚类方法

提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间进行聚类,得到基本的运动类别信息;其次,设计多特征融合算法,通过计算不同特征空间的类别间关系,进行类别信息融合;最后,得到融合了多个特征空间信息的聚类结果.由于信息融合是在聚类层面进行的,能够有效避免在特征空间层面融合时的维数统一问题.试验结果表明了本方法的有效性.     

基于图神经网络的物联网僵尸网络检测

提出一种基于图神经网络的物联网僵尸网络检测方法。首先,利用网络流数据将网络建模为节点不带特征而边带特征的图;然后,利用图神经网络,根据图中边的特征迭代学习通信拓扑图中各节点的向量表示;最后,根据得到的向量表示对节点进行分类,以此检测网络中被攻击者利用的僵尸主机。学习节点表示时,所提方法同时考虑了网络流特征和网络通信拓扑,并且明确考虑了图中边的方向。此外,所提方法是归纳式的,因此能够适应网络的动态变化,也难以被攻击者绕开。在2个公开数据集上的实验结果表明,所提方法在训练时能快速收敛,且相比于无法利用网络通信拓扑结构信息的模型,所提方法的Micro-F1分数更高。相比其他方法,所提方法更易于推广到训练时未见过的数据上。     

融合标签语义嵌入和图卷积的短文本特征扩展及分类方法

针对短文本长度过短、关键词偏少和标签信息利用不足造成的分类过程中面临特征稀疏和语义不明确的问题,提出了融合标签语义嵌入的图卷积网络模型。首先,在传统的术语频率和逆文档频率算法基础上,提出了融合单词所属文本的类间、类内分布关系的全局词频提取算法。其次,利用融合标签嵌入的方法,将每条训练文本与相对应的标签引入到同一个特征空间内,通过筛选聚合提取更能突显文本类别的近义词嵌入,作为文本图的文档节点的嵌入表示。最后,将文本图输入到图卷积神经网络学习后,获得的特征与预训练模型提取文本上下文的特征相融合,提升短文本的分类质量以及整个模型的泛化能力,在4个短文本数据集MR、web＿snippets、R8和R52上对本文模型和14个基线算法进行了对比实验,结果表明本文提出的模型相比于对比模型具有更优的结果,在识别精度、召回率以及F₁值上有着更好的表现。     

融合节点状态信息的跨社交网络用户对齐

提出一种融合节点状态信息的跨社交网络用户对齐方法,通过网络表示捕获节点的局部特征和节点状态信息得到每个账户的嵌入向量,计算不同账户对应表示之间的相似性发现对齐用户.在2个真实数据集上的试验结果表明,提出的方法相对于其他方法可以对齐更多的用户.在预测不同尺度的top-k时,提出的方法在网络结构较稠密的Twitter-Fo...     

The research of speaker recognition base on GMM [D].

针对高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数选取效率较低的问题,提出了一种在基于GMM的轨迹模仿学习表征中综合求解GMM参数估计的方法. 该方法基于多中心聚类算法中的最大最小距离算法改进\t\t\t\t\tk-means算法,得到最优初始聚类中心,并基于贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)通过遗传算法优化求解,同时获取GMM的4个重要参数. 该方法通过提高划分初始数据集的效率,在优化初始聚类中心基础上确定混合模型个数,有效地避免了因为初值敏感而导致的局部极值问题. 通过多组仿真实验验证了该方法的有效性.\t\t\t\t

     

嵌入卷积块注意力模块的人像自动抠图算法

针对常用人像抠图算法需要输入人工标注三分图及抠图精度不高的问题,提出一种嵌入卷积块注意力模块的人像自动抠图算法。该算法使用三分支网络进行学习：首先预分割分支网络将MobileNetV2与Unet相结合,减少网络参数,引入h-swish激活函数,保留更多有效特征,获取三分图;然后在Alpha抠图分支网络嵌入卷积块注意力模块(CBAM),更好地获取图像多尺度信息,实现Alpha图的初步预测;最后通过细节融合分支网络将以上两个分支的输出进行特征融合,得到Alpha图。实验对比本文算法与现有深度图像抠图(DIM)算法,结果表明,本文算法的绝对误差和(SAD)降低了7.5%、均方误差(MSE)降低了19.4%,实现了人像自动抠图,并获得了良好的抠图效果。     

XML数据流中面向聚类的指数直方图

为了实现XML(extensible markup language)数据流的在线动态聚类,提出一种XML聚类特征指数直方图.该结构以XML时间聚类特征为基础,遵循指数直方图的维护规律.采用该结构的聚类算法在真实和模拟数据集上的实验结果说明:这一结构在聚类质量上可以达到甚至超过静态聚类方法;直方图个数固定时,内存开销基本稳定.     

融合多数据源的蛋白质功能模块的挖掘算法

针对蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络的信息不完善和高噪声问题,提出一种融合多生物数据的二分图聚类集成方法以检测网络中的功能模块.该方法结合了基因本体论(gene ontology,GO)、基因表达谱数据以及多种基础聚类算法,用一种新的二分图来组织多种基础聚类算法的中间结果,并结合对称非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法挖掘其中功能意义上最一致蛋白质功能模块,同时,该算法能处理蛋白质功能重叠问题.实验结果表明:所提算法整体优于基准比较方法,是一种融合多种生物信息源和不同的聚类方法的有效途径.     

基于上下文融合网络的糖尿病视网膜病变诊断

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是一种致盲性的糖尿病并发症。尽管卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)目前是DR诊断中最先进的方法,但其特征提取过程存在容易丢失有效病灶信息的问题。对此,提出了一种上下文融合网络(context fusion network, CF-Net)用于处理DR诊断任务。该网络使用ResNet50将眼底图像嵌入到高维表示空间中,提取图像的局部特征信息和高级语义信息,然后通过构建上下文融合模块来聚合中间和高层的特征表示,从而避免卷积操作过多造成的信息丢失。同时还提出了全局通道金字塔(global channel pyramid, GCP)注意力模块用于捕捉通道和空间维度中关键的病灶信息作为DR诊断的重要依据。利用类别注意力探索眼底图像中更具辨别性的区域特征,能够增强网络的病灶辨别能力。在APTOS数据集和Messidor数据集上的实验结果表明,该网络在二分类任务中的准确率分别达到了98.7%和91.3%,而在多分类任务中分别达到了85.1%和78.3%,证明了CF-Net的有效性。     

基于节点聚类系数的网络社区结构发现

研究了节点聚类系数与网络社区结构之间的关系.直接使用节点聚类系数不易刻画社区子图的高聚集特性,定义了一些基于节点聚类系数的社区度量,据此识别网络中的社区.首先,给出了基于聚类系数增大的社区间边判定规则,简称CCE规则;然后,利用CCE规则引出相似度矩阵,即网络密度矩阵;最后,通过网络密度矩阵来构造Laplacian矩阵,并进一步推导出通过计算Laplacian矩阵的特征值以及特征向量来实现社区结构划分的算法.三个真实网络数据的实验结果表明,算法不仅获得了令人满意的划分结果,而且还提高了算法的时间效率.     

基于图神经网络的零件机加工特征识别方法

针对现有基于深度学习的方法存在的难以识别相交特征、无法精确确定加工特征面的问题,提出基于图神经网络的加工特征识别方法.通过压缩激励模块提取节点与邻接边的特征,构建节点级与邻接边级的双层注意力网络,分割每个节点对应的加工特征.该方法充分利用了零件模型的面特征与边特征,结合零件模型的拓扑结构,基于注意力机制对特征信息进行深度学习,可以有效地解决非面合并相交特征的识别问题.在多加工特征零件数据集上,将该方法与其他3种特征识别方法进行实验对比,在准确率、平均类准确率和交并比3项指标上均取得最优结果,识别准确率高于95%.