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属性网络嵌入旨在学习网络中节点的低维表示,具有拓扑和属性相似的节点在嵌入空间彼此接近.注意力机制能有效学习网络中节点与其邻居的相对重要性并基于邻居重要性聚合节点表示.据此,提出一种在属性网络中融合双层注意力机制的节点嵌入算法NETA,可以有效地实现属性网络嵌入.该算法首先从拓扑结构捕获直接邻居,基于属性关系捕获间接邻居... 相似文献
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为了更有效地对多标记图像进行分类,提出一个改进的卷积神经网络模型,通过融合多层次特征并利用空间金字塔池化来学习多标记图像中的多尺度特征,同时设计对抗网络生成新的样本辅助模型训练.首先,对传统卷积神经网络模型进行改进,利用空间金字塔池化层替换网络的最后一层,并将在ImageNet上预先训练好的参数传递给该模型;然后,通过将深层特征和浅层特征进行融合,使得模型对不同尺度的物体具有更好的识别能力;最后,设计了一个对抗网络生成带遮挡的样本,使模型对遮挡物体的识别也具有良好的鲁棒性.实验测试在2个基准数据集上进行,文中模型在Corel5K数据集上的平均查准率和平均查全率分别为0.457和0.427,mAP值达到0.442,而在PASCAL VOC 2012数据集上的mAP值则达到0.85.实验结果表明,与当前国际先进的模型相比,该模型具有更好的有效性和更强的鲁棒性. 相似文献
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提出一种融合相似度图和随机游走模型的多标签短文本分类算法.首先,以样本数据和标签为节点创建相似度图,借助外部知识库计算样本与标签之间的权重,得到预测样本与标签集合之间的匹配度.然后,将多标签数据映射成多标签依赖图,在图上进行重启随机游走,并将已获得的匹配度作为初始预测值,计算每个节点的概率分布,直到概率分布趋于稳定时,... 相似文献
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基于会话的推荐方法旨在根据匿名用户行为序列预测下一个项目。然而,现有会话推荐方法多基于当前会话建模用户偏好,忽略了会话间蕴含的语义信息及知识图谱中丰富的实体和关系信息,无法有效缓解数据稀疏性的问题。提出一种基于跨会话信息与知识图谱的图注意力网络推荐方法。通过有效整合跨会话信息和知识图谱中的项目知识构建跨会话知识图谱,利用知识感知的注意力机制计算各邻居节点的重要性分数,以更新项目节点表示,采用门控循环单元和图注意力网络将每个会话表示为该会话的当前偏好和全局偏好的组合。在此基础上,将会话嵌入和项目嵌入拼接后输入到多层感知机,得到目标会话和候选项目的预测分数,从而实现会话推荐。实验结果表明,与GRU4REC、SR-GNN、FGNN等方法相比,该方法在KKBOX和JDATA两个真实数据集上的推荐命中率分别至少提高了8.23和2.41个百分点,能有效增强会话推荐性能。 相似文献
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针对短文本内容简短、特征稀疏等特点,提出一种融合共现距离和区分度的短文本相似度计算方法。一方面,该方法在整个短文本语料库中利用两个共现词之间距离计算它们的共现距离相关度。另一方面通过计算共现区分度来提高距离相关度的准确度,然后对每个文本中词项进行相关性加权,最后通过词项的权重和词项之间的共现距离相关度计算两个文本的相似度。实验结果表明,本文提出的方法能够提高短文本相似度计算的准确率。 相似文献
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谱社区检测算法多基于结构对网络进行划分,往往受限于划分数量且难以控制重叠程度。设计了面向属性网络的谱社区检测算法,可将属性网络划分为任意数量的可重叠社区并有效发现离群点。具体地,首先,从结构和属性两方面综合考虑,基于加权模块度设计了最大化到节点向量化的分区映射方法;其次,给出簇中心向量的初始选择策略,并将其融合在面向属性网络的重叠度和离群度制约中,实现重叠社区的发现;再次,设计节点分配策略,计算节点与簇中心向量的内积,将节点分配给具有最高内积的社区;最后,结合节点隶属情况,高效地在属性网络中检测出结构紧密、可重叠和具有离群点的社区。此外,将本文算法应用于现实世界的多个网络,验证了本文算法的有效性和效率。 相似文献
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