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考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比single-pass,改进算法极大减少了漏检率和错检率,降低了由于新文本流内文档进行相似度计算导致系统性能的下降,平均提高Web文本聚类效率40%。将聚类后的Web文本应用于网络舆情分析,进行主题关注度分析和话题热度特性分析。 相似文献
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为了高效准确地预测移动对象动态运动轨迹,提出了一种基于轨迹时间连续贝叶斯网络(CTBN)的不确定性轨迹预测算法,充分考虑了移动速度和方向对移动对象动态运动行为的影响,包含3个主要步骤:热点区域挖掘将轨迹数据集划分为不同的热点聚簇;轨迹时间连续贝叶斯网络的构建,其由3个变量(街区号、移动速度、移动方向)构成的状态组合;利用该网络预测移动对象动态运动行为计算可能运动轨迹。不同数据集上的实验结果表明该算法的预测精度优于朴素预测算法,并证明了热点区域挖掘的作用在于能够在保证较高预测准确性的前提下提高预测时间性能近60%。 相似文献
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异质图神经网络作为一种异质图表示学习的方法,可以有效地抽取异质图中的复杂结构与语义信息,在节点分类和连接预测任务上取得了优异的表现,为知识图谱的表示与分析提供了有力的支撑.现有的异质图由于存在一定的噪声交互或缺失部分交互,导致异质图神经网络在节点聚合、更新时融入错误的邻域特征信息,从而影响模型的整体性能.为解决该问题,提出了多视图对比增强的异质图结构学习模型.该模型首先利用元路径保持异质图中的语义信息,并通过计算每条元路径下节点之间特征相似度生成相似度图,将其与元路径图融合,实现对图结构的优化.通过将相似度图与元路径图作为不同视图进行多视图对比,实现无监督信息的情况下优化图结构,摆脱对监督信号的依赖.最后,为解决神经网络模型在训练初期学习能力不足、生成的图结构中往往存在错误交互的问题,设计了一个渐进式的图结构融合方法.通过将元路径图和相似度图递增地加权相加,改变图结构融合过程中相似度图所占的比例,在抑制了因模型学习能力弱引入过多的错误交互的同时,达到了用相似度图中的交互抑制原有干扰交互或补全缺失交互的目的,实现了对异质图结构的优化.选择节点分类与节点聚类作为图结构学习的验证任务,在4种... 相似文献
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已有的轨迹预测算法针对移动对象运动模式,使用数学模型进行交通流模拟,难以对路网中的移动对象进行准确的描述.为了解决这一问题,提出基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)的自适应轨迹预测模型SATP(self-adaptive trajectory prediction model based on HMM),对大数据环境下移动对象海量轨迹利用基于密度的聚类方法进行位置密度分区和高效分段处理,减少HMM的状态数量.根据输入轨迹自动选取参数组合,避免HMM模型中隐状态不连续、状态停留等问题.实验结果表明,SATP模型在实验中表现出较高的预测准确性,并维持较低的时间开销.针对速度随机改变的移动对象,其平均预测准确率为84.1%;相同情况下,平均高出朴素预测算法46.7%. 相似文献
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信号与信息处理的需求日益增加,离不开数据处理技术,数据处理需要数据库的支持,然而没有经过训练的使用者会因为不熟悉数据库操作产生诸多问题。文本转结构化查询语言(Text to Structured Query Language, Text-to-SQL)的出现,使用户无需掌握结构化查询语言(Structured Query Language, SQL)也能够熟练操作数据库。介绍Text-to-SQL的研究背景及面临的挑战;介绍Text-to-SQL关键技术、基准数据集、模型演变及最新研究进展,关键技术包括Transformer等主流技术,用于模型训练的基准数据集包括WikiSQL和Spider;介绍Text-to-SQL不同阶段模型的特点,详细阐述Text-to-SQL最新研究成果的工作原理,包括模型构建、解析器设计及数据集生成;总结Text-to-SQL未来的发展方向及研究重点。 相似文献
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基数估计和代价估计可以引导执行计划的选择,估计准确性对查询优化器至关重要.然而,传统数据库的代价和基数估计技术无法提供准确的估计,因为现有技术没有考虑多个表之间的相关性.将人工智能技术应用于数据库(artificial intelligence for databases, AI4DB)近期得到广泛关注,研究结果表明,基于学习的估计方法优于传统方法.然而,现有基于学习的方法仍然存在不足:首先,大部分的方法只能估计基数,但忽略了代价估计;其次,这些方法只能处理一些简单的查询语句,对于多表查询、嵌套查询等复杂查询则无能为力;同时,对字符串类型的值也很难处理.为了解决上述问题,提出了一种基于树型门控循环单元, Tree-GRU (tree-gated recurrent unit)的基数和代价估计方法,可以同时对基数和代价进行估计.此外,采用了有效的特征提取和编码技术,在特征提取中兼顾查询和执行计划,将特征嵌入到Tree-GRU中.对于字符串类型的值,使用神经网络自动提取子串与整串的关系,并进行字符串嵌入,从而使具有稀疏性的字符串变得容易被估计器处理.在JOB、Synthetic等数据集上进... 相似文献
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图结构聚类(SCAN)是一种著名的基于密度的图聚类算法。该算法不仅能够找到图中的聚类结构,而且还能发现图中的Hub节点和离群节点。然而,随着图数据规模越来越大,传统的SCAN算法的复杂度为O(m1.5)(m为图中边的条数),因此很难处理大规模的图数据。为了解决SCAN算法的可扩展性问题,本文提出了一种新颖的基于MapReduce的海量图结构聚类算法MRSCAN。具体地,我们提出了一种计算核心节点,以及两种合并聚类的MapReduce算法。最后,在多个真实的大规模图数据集上进行实验测试,实验结果验证了算法的准确性、有效性,以及可扩展性。 相似文献