基于二部图投影的微博事件关联分析方法研究

文章针对微博事件相对于传统事件在传播过程中的新特征,提出了利用图论中二部图的理论来获取微博事件间的关联关系的新方法。文中给出了将微博事件和微博用户的关系转换为二部图网络的方法,并根据微博用户在微博事件中的角色特征,给出了微博用户的综合权重,由此来构造“微博事件--微博用户”加权二部图。通过对比多种二部图投影算法,提出了一种基于加权的一维投影算法,在保留二部图结构信息的基础上得出了微博事件间相互关联和影响的定量表示。最后通过实验验证了文章算法的合理性和正确性。     

非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测

目的 基于非下采样Contourlet变换（NSCT）融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法 将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果 融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论 实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。     

结合图论的JSEG彩色图像分割算法

静态图像压缩标准（ JSEG）分割算法是一种经典的图像分割方法,它充分考虑到了图像的局部信息,可以获得比较精确的分割边界。但JSEG算法在分割过程中计算量相当大并且分割结果容易出现过分割现象。由此,文中提出一种结合图论的JSEG图像分割算法。首先去除JSEG算法中在多个尺度上反复计算J值的过程,改为仅在一个小尺度上进行计算。其次,在得到的J图上使用K-means方法进行聚类,分割得到过分割区域。最后,将分割后的小区域对应为图中的点,进而利用图理论的方法进行区域合并。实验结果表明新算法具有高精度和低复杂度的优势。     

融合交互意图的图神经网络协同过滤算法

传统的协同过滤方法很大程度上以一种统一的方式进行建模,未从交互意图的细粒度上考虑建模关系。为此提出一种融合交互意图的图神经网络协同过滤算法（INTNGCF）。首先,通过将边分解成多个潜在空间来识别潜在意图;其次,利用交互意图融合层确定这些潜在意图的重要性;最后,生成用户对项目的预测评分。在三个真实数据集上与七种基线模型进行对比实验,结果表明,提出的算法与其他先进的推荐模型相比具有一定的性能优势。     

面向交通流量预测的多头注意力时空卷积图网络模型

为了充分获取交通流量数据中隐藏的复杂动态时空相关性,提高交通流量预测精度,提出一种多头注意力时空卷积图网络模型MASCGN。首先,采用多头注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,实现对不同邻居节点的权值自适应匹配,充分获取空间相关性;其次,采用带有门控和注意力机制的时空卷积网络充分提取时间序列相关性,并使用残差块结构实现时空卷积层之间的连接,使得模型更具有泛化能力;最后,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个并行的时空组件以挖掘周、日、邻近三个时间窗口间的时间周期相关性,并通过全连接层获取最终的交通流量预测结果。利用高速公路交通数据集PEMSO4、PEMSO8进行了15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量预测实验。实验结果表明MASCGN模型与现有基线模型相比,在未来短期和长期的交通流量预测任务上都具有更优的建模能力。     

融合画像和文本信息的轻量级关系图注意推荐模型

针对当前基于图神经网络的推荐系统受数据稀疏影响推荐效率不高的问题,提出融合画像和文本信息的轻量级关系图注意推荐模型(LightRGAN)。首先,利用用户画像和项目画像初始化用户和项目的嵌入表示。其次,引入评论、项目描述和项目类型作为辅助信息,并通过基于多头注意力机制的文本嵌入网络挖掘同一用户评论集和描述集中文本之间的潜在联系。然后,通过融合注意力机制的轻量级关系图卷积网络学习用户和项目的嵌入表示。最后,对各层嵌入表示加权求和并通过预测网络计算匹配分数。在三个公开数据集上的实验结果表明LightRGAN的效果优于多个现有的基线模型,评估指标HR@20、NDCG@20较最优基线模型最少提升了2.58%、2.37%。     

基于混合采样的图对比学习推荐算法

在推荐系统领域中,图卷积网络具有对于图结构数据更强的信息抽取能力。然而,现有的图卷积网络推荐算法主要关注改进模型结构,忽视了提高原始样本采样质量与挖掘用户—项目间隐式关系的重要性。针对上述问题,提出一种基于混合采样的图对比学习推荐算法。首先使用混合采样方法,提取出正样本中部分信息并将其注入负样本,从而生成全新的富含信息的难负样本;其次,通过轻量图卷积网络对难负样本进行特征提取,得到用户和项目的节点表征,采用邻域对比学习方法挖掘样本隐式关系;最后,利用多任务策略对推荐监督任务和对比学习任务进行联合优化。在真实数据集Yelp2018和Amazon-book上进行实验,采用recall和NDCG指标进行评估,实验结果表明,提出的模型相较其他基准模型取得了更好的效果。     

线性规划的可行解集合的几何特征

本文提出平凡解是基可行解,也是极点,对基可行解与极点是等价概念给出一种证明方法,指出E~n中的可行解集合有类似R~2中的凸多边形的一些特征。     

一种求解命题公式骨干集的警示传播算法

警示传播WP算法是一类重要的信息传播算法,在命题公式的可满足性判定中非常有效。通过对WP算法的数学原理分析发现,当算法收敛时以高概率固定部分变元的赋值,可以对公式进行化简。基于这样的特征修改WP算法的迭代方程和变元赋值条件,设计了一种求解命题公式骨干集的信息传播算法。当变元数目超过400时,与经典骨干集求解算法对比,效率提高了40%,与目前常用算法对比也有10%的提高。结果表明,所提算法求解命题公式骨干集时非常有效。     

小麦品种知识图谱构建与可视化研究

为探索知识图谱技术在农业智能生产中应用与落地, 解决复杂多样的农业生产数据的精准查询与可视化问题, 本研究以小麦品种知识为例, 利用爬虫技术, 爬取1852个小麦品种信息、735个微百科、102349个词条; 基于知识图谱技术, 设计品种知识图谱实体与关系, 对抓取数据进行清洗、抽取与融合, 经过实体识别、关系构造等处理, 构建实体258484个, 关系328933个. 在此基础上, 设计了小麦品种知识存储方式, 结构化数据存储在MySQL中, 非结构化数据存储在MongoDB中, 使用Neo4j图数据库存储知识图谱来提高知识的查询性能, 在此基础上实现小麦品种关系查询与实体识别, 提供品种数据精确表达与可视化, 表明利用知识图谱技术实现品种等信息的可视化是可行的, 该研究可以为知识图谱在农业中的应用提供技术参考和理论支撑.