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针对传统特征抽取方法不能很好解决含有丰富语义信息和复杂网络结构的异质网的数据稀疏和噪声问题,利用堆叠降噪自编码器进行特征抽取,有利于松弛策略建立其类别层次结构,完成节点的分类和排序.在计算机科学文献库(digital bibliographylibrary project,DBLP)数据集上的实验结果表明:相比于其他分类算法,该方法分类性能更优,精确率可达86.3%. 相似文献
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综合考虑异质信息网络具有的复杂性和异质性的特点,提出一种异质网中基于图卷积神经网络(heterogeneous graph convolution neural network embedding,HeGCNE)的链路预测方法.针对经典图卷积神经网络逐层传递规则的不足,提出改进的逐层传递规则,对异质节点进行表征学习,融... 相似文献
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咽拭子采集机器人对采集人的表情识别、情绪表达等感知交互,对于咽拭子采集机器人成功执行任务具有重要的意义。咽拭子机器人采集到的数据样本在训练过程中要解决遮挡去除及微表情识别的拓展、自采集数据集的定义、关键帧识别及处理、表情分类及划定、交互集成等关键问题。针对以上问题,设计了一种高效自修复网络(efficient self-cured network,ESCN),构建了具有类识别人脸能力的特征提取加权模型,通过多尺度注意力机制捕捉受试者的面部表情区,通过重标签校正的线性聚合模型识别咽拭子采集者的面部表情。实验在真实数据集RAF-DB、FER2013和自采集数据集上进行验证。实验结果表明,ESCN比经典模型的准确率提升4.643~11.058个百分点,同时参数量相对较小,便于轻量化和集成。 相似文献
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异质网是包含多种类型的对象和复杂链接关系的大规模异构信息网络.针对科研异质网,文中提出基于元路径信息的节点分类方法.利用异质网中具有不同语义信息的元路径,建立节点之间的关联特征矩阵,并通过加入跳转路径扩展异质网,解决信息稀疏问题.在DBLP数据集上的实验表明,文中方法可以有效利用较少的分类标签,解决复杂网络中的节点分类,在标注数据比例规模较小时,加入跳转路径,优化决策树分类性能. 相似文献
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