语义增强的完全不平衡标签网络表示学习算法

在网络表示学习的研究中,数据的不完整性问题是一个重要问题,该问题使现有的表示学习算法难以达到预期效果。近年来,不少学者针对此类问题提出了解决方法,这些方法大多仅考虑标签信息本身的缺失问题,对数据不平衡性涉及较少,尤其是某一类别标签完全缺失的完全不平衡问题。解决这类问题的学习算法并不完善,主要存在的问题是在聚合邻域特征时侧重于考虑网络结构信息,未利用属性特征与语义特征间的关系来增强表示结果。为了解决以上问题,提出了融合属性特征与结构特征的SECT(Semantic Information Enhanced Network Embedding with Completely Imbalanced Labels)方法。首先,在考虑属性空间和语义空间关系的基础上,引入注意力机制进行监督学习,得到语义信息向量;然后,应用变分自编码器无监督提取结构特征以增强算法的鲁棒性;最后,在嵌入空间中融合语义与结构两种信息。将使用SECT算法得到的网络向量表示在Cora, Citeseer等数据集上进行测试,应用于节点分类任务时与RECT和GCN等算法相比,取得了0.86%～1.97%的效果提升。网络向量表示...     

简析现代生态水利工程灌区节水改造技术

随着我国经济的快速发展，水利工程建设项目也越来越多。而水利工程作为一个国家的基本建设项目，是关乎国家经济发展和人民生活水平的重要工程。然而水库灌区是水利工程发挥灌溉作用的基础工程环节，能够为水利工程周边农作生长发育提供充足的水资源，还密切关系着周边生活与生产的正常运行。近年，随着生态水利的提出，更是为灌区节水改造技术提供新的思路。文章就是基于此进行论述，分析了现代生态水利工程灌区节水改造的技术措施。     

简析灌区改造与生态环境保护

灌区工程在我国农业灌溉中具有重要的作用,我国大型灌区粮食总产量占全国粮食总产量的25％,是国家粮食安全的重要保障,也是进行灌区改造时保障粮食安全的需要。中央对灌区改造工作高度重视,不仅从1998年就启动了大型灌区续建配套与节水改造工程,党的十七届三中全会又明确提出力争到2020年,基本完成大型灌区续建配套与节水改造任务。     

自适应融合邻域聚合和邻域交互的图卷积网络

图表示学习是在保持图中节点性质不变的前提下,获取节点的低维表示向量,为下游任务提供有效的数据支持。现有图表示学习算法大多关注于聚合邻域特征,对于挖掘其他非线性信息关注不足。针对这一问题,提出了自适应融合邻域聚合和邻域交互的图卷积网络AFAI-GCN。首先,采用双通道图卷积网络建模邻域聚合,并利用生成的嵌入表示计算邻域交互项来补充算法学习的信息;然后,结合注意力机制构建自适应融合模块,增加对重要信息的关注,提高融合信息项的任务相关性;最后,通过信息一致性约束和差异性约束增强节点特征一致性和嵌入表示差异性。在三个公共引文数据集上进行了节点分类和可视化任务,结果显示,AFAI-GCN与图卷积网络（GCN）、邻域聚合和交互图卷积网络（AIR-GCN）等算法相比,在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上分类准确率分别提高了1.0～1.6个百分点、1.1～2.4个百分点和0.3～0.9个百分点;在可视化任务中团簇内聚合程度更高,不同的团簇边界更清晰;算法学习过程中收敛速度更快,准确率曲线更平滑。实验结果表明该框架较好地提升了基准算法的性能。     

基于空间尺度粗粒化的异常检测方法

目前,大部分基于链路预测对社会网络进行异常检测的研究中,缺乏对异常节点演化影响的分析,且受社会网络规模以及复杂度的限制,检测效率普遍不高。针对上述问题,提出了一种基于空间尺度粗粒化和异常节点加权机制的异常检测方法。首先利用凝聚型社区发现算法Louvain对社会网络进行粗粒化得到简化网络,然后在简化网络的演化过程中识别有异常演化行为的节点,并将其异常演化过程量化,引入异常节点加权机制到链路预测方法中进行异常检测。在真实社会网络数据集VAST、Email-EU（dept1和dept2）以及Enron上,与基于LinkEvent的不同调整策略算法和NESO_ED方法进行对比。结果表明,该方法可以兼顾异常检测的稳定性和敏感性,能够更合理地描述网络演化过程,得到更好的异常检测效果。