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.     

keymanticES:数据空间中的语义关键字实体查询机制

由于数据空间自身的特点使得数据空间中的关键字查询与Web上和关系数据库上的关键字查询有着很大的差别,已有的关键字查询技术不能完全满足和适用数据空间环境.关键字查询的简略性和无结构性所带来的模糊语义,无法准确地理解用户的查询意图使得查询结果不能很好地满足用户需求等.本文提出一种数据空间中的语义关键字实体查询机制keymanticES,着重介绍了关键字查询意图消歧的方法从而较好地解决了关键字查询的语义模糊问题,提高了关键字查询的准确率.实验结果表明所提出方法的有效性和正确性.     

元路径选择和矩阵分解的跨社交网络链路预测

基于多源社交网络上的用户信息实现跨网络链路预测具有重要的意义,有助于进行用户推荐、行为分析、偏好推荐。传统的链路预测技术仅考虑社交网络上的局部结构特征,有些网络规模庞大、节点稀疏、存在大量孤立点,易导致建模困难、计算效率低等问题。基于此,提出了一种基于元路径选择和矩阵分解的跨社交网络链路预测方法。首先,根据跨社交网络中用户间的社会关系构建一个网络图;然后,利用元路径的节点活跃度和边的活跃度自动提取特征;接下来,利用矩阵分解将目标类型对象相关的元路径信息在低维空间上显示;最后,利用集成分类方法对链接模型进行优化。实验数据表明,提出的链路预测方法具有较高的准确性。     

应用于Web服务合成的一种有效的Web服务发现策略

随着Web服务的流行，如何发现Web服务为研究者们提出了挑战．文中将描述Web服务的信息分为服务操作信息（OWSDL）、服务功能信息（一般属性）和服务约束信息（实例属性）．基于描述服务的三部分信息，分三步实现服务查找．第一步，基于领域本体商业规范OWSDL实现服务操作同构；第二步，基于服务概要描述的一般属性，满足服务的功能需求；第三步，应用服务匹配度模型，基于概要描述的实例属性，按需为消费者提供恰当的服务．最后，通过实例证明了该方法是一种有效的Web服务发现策略．     

数据空间中数据模型及实体关联关系挖掘的研究

数据模型的研究是目前数据空间中研究的主要问题之一,是数据空间管理系统提供其它服务的基础.由于数据空间中多种异构性数据资源的共存和松散连接的特点,有必要提出一个有效、简单而且通用的数据模型来描述和管理这些数据.本文提出了分层的图数据模型lgDM来描述数据空间中的各种数据并捕捉实体间和实体类间的语义关联信息;并给出了实体关联关系挖掘的不同策略和对图加权重的方法.lgDM具有较好地通用性和扩展性,实验结果表明所提出模型的可行性和有效性.     

嵌入重采样技术的C4.5决策树集成分类算法的临床医学预测

决策树作为一种经典的分类算法,因其分类规则简单易懂被广泛应用于医学数据分析中.然而,医学数据的样本不平衡问题使得决策树算法的分类效果降低.数据重采样是目前解决样本不平衡问题的常见方法,通过改变样本分布提升少数类样本的分类性能.现有重采样方法往往独立于后续学习算法,采样后的数据对于弱分类器的构建不一定有效.鉴于此,提出一种基于C4.5算法的混合采样算法.该算法以C4.5算法为迭代采样的评价准则控制过采样和欠采样的迭代过程,同时依据数据的不平衡比动态更新过采样的采样倍率,最终以投票机制组合多个弱分类器预测结果.通过在9组UCI数据集上的对比实验,表明所提出算法的有效性,同时算法也在稽留流产数据上实现了准确的预测.     

融合全局和局部特征的下一个兴趣点推荐方法

随着海量移动数据的积累,下一个兴趣点推荐已成为基于位置的社交网络中的一项重要任务.目前,主流方法倾向于从用户近期的签到序列中捕捉局部动态偏好,但忽略了历史移动数据蕴含的全局静态信息,从而阻碍了对用户偏好的进一步挖掘,影响了推荐的准确性.为此,提出一种基于全局和局部特征融合的下一个兴趣点推荐方法.该方法利用签到序列中的顺序依赖和全局静态信息中用户与兴趣点之间、连续签到之间隐藏的关联关系建模用户移动行为.首先,引入两类全局静态信息,即User-POI关联路径和POI-POI关联路径,学习用户的全局静态偏好和连续签到之间的全局依赖关系.具体地,利用交互数据以及地理信息构建异构信息网络,设计关联关系表示学习方法,利用相关度引导的路径采样策略以及层级注意力机制获取全局静态特征.然后,基于两类全局静态特征更新签到序列中的兴趣点表示,并采用位置与时间间隔感知的自注意力机制来捕捉用户签到序列中签到之间的局部顺序依赖,进而评估用户访问兴趣点概率,实现下一个兴趣点推荐.最后,在两个真实数据集上进行了实验比较与分析,验证了所提方法能够有效提升下一个兴趣点推荐的准确性.此外,案例分析表明,建模显式路径有助于提...     

基于实例的Deep Web数据源结果模式匹配技术

针对Deep Web数据源结果模式信息的匹配问题,提出了一种基于实例的结果模式匹配的方法。该方法能够匹配并验证数据源的结果模式属性信息,同时记录数据在结果页面中的结构信息。利用基于查询请求松弛的两段模式匹配方法精确地匹配模式属性,并基于模式属性间共现度信息来提高属性匹配的查全率和查准率。从实验结果分析可以看出,基于实例的方法能够有效地识别数据源模式信息,提高模式属性查全率和查准率。     

S-RSM:一种基于语义的数据空间资源搜索机制

数据空间技术是数据库管理技术的进一步发展,如何有效地搜索数据空间中的资源成为一个值得研究的问题.为此提出一种基于语义的数据空间资源搜索机制(S-RSM,Semantics-based Resource Search Mechanism for Dataspace).定义了资源描述模型,能够有效地将数据资源进行统一描述和包装;提出一种基于语义的资源搜索策略,利用Dbped ia语义知识库评估资源对象关联和语义项关联.同其它搜索策略相比,S-RSM在查全率和查准率等方面具有一定的优势.     

一种基于UDDI支持网格服务的元信息管理机制

随着网格技术的提出,能够快速、准确地查找性能最优的网格服务并对其状态进行实时监控显得尤为重要.文中对现有UDDI系统的查询方式、存储形式和安全等方面进行了改进,建立一个基于层次的支持网格服务的元信息管理机制,来管理网格服务的发布、发现以及信息监控与更新.在此基础上探讨了利用语义信息和服务质量评估信息来智能化地选择功能最匹配、性能最优服务的解决方案.