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.     

一种应用于Deep Web数据集成系统中的查询松弛策略

针对Deep Web环境中存在的失败查询,提出了一种有效的查询松弛策略.所有Deep Web资源按查询接口属性分组,组成全局数据源关系图(DRG);针对特定查询将DRG转换为对应该查询请求的数据源关系图;利用该DRG,按照特定的规则进行查询松弛和执行处理.针对查询松弛导致的部分结果可能与用户查询请求的相似度较低的问题,提出先通过Skyline方法对结果进行筛选,然后再根据各个结果实例与用户查询的相似度进行Top-k排序,最后将最接近用户要求的结果集返回给用户.通过实验验证了提出的查询松弛策略的有效性.     

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.     

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.     

面向实体识别的聚类算法

实体识别是数据质量的一个重要方面,对于大数据处理不可或缺.已有的实体识别研究工作聚焦于数据对象相似度算法、分块技术和监督的实体识别技术,而非监督的实体识别中匹配决定的问题很少被涉及.提出一种面向实体识别的聚类算法来弥补这个缺失.利用数据对象及其相似度构建带权重的数据对象相似图.聚类过程中,利用相似图上重启式随机游走来动态地计算类簇与结点的相似度.聚类的基本逻辑是,类簇迭代地吸收离它最近的结点.提出数据对象排序方法来优化聚类的顺序,提高聚类精确性;提出了优化的随机游走平稳概率分布计算方法,降低聚类算法开销.通过在真实数据集和生成数据集上的对比实验,验证了该算法的有效性.     

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。     

SKM:一种基于模式结构和已有匹配知识的模式匹配模型

针对已有基于模式结构的模式匹配方法的局限性,提出了一种利用模式结构信息和已有匹配知识的模式匹配模型——SKM(schema and reused knowledge based matching model).在该模型中,借鉴神经网络元之间的影响过程实现语义匹配推理;通过重用已有匹配知识深入挖掘模式元素之间的深层语义关系;基于已有匹配知识自动缩减不确定阈值区之间来确定匹配阈值,有效减少人工干涉;给出了简单的确定模式元素之间匹配关系的方法;同时通过自适应式迭代模型,进一步挖掘求精已有匹配知识.实验结果表明,SKM模型切实可行.     

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。