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图对比学习支撑下的矢量建筑物形状相似性度量
1
作者 师尚杰 李文德 +1 位作者 闫浩文 马鸿 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期2659-2672,共14页
建筑物形状相似性度量在地图制图综合中起着至关重要的作用,它不仅为地理空间要素识别和地图分析奠定了基础,还在建筑物形状的匹配、检索和化简选取等应用中发挥了重要作用。本文利用图对比学习在形状区分中的优势,提出了一种图对比学... 建筑物形状相似性度量在地图制图综合中起着至关重要的作用,它不仅为地理空间要素识别和地图分析奠定了基础,还在建筑物形状的匹配、检索和化简选取等应用中发挥了重要作用。本文利用图对比学习在形状区分中的优势,提出了一种图对比学习模型支撑下的建筑物形状相似性度量模型,其目的是利用图增强策略训练出一个图编码器,对形状进行编码得到更具区分度的表示。本文方法首先将矢量图形转为图结构,并提取节点和边特征来表示形状属性;其次利用图增强策略得到正负样本对,经过对比损失函数实现同类别样本间差异的最小化和不同类样本之间差异的最大化;最后经过对比编码得到特征向量,计算特征向量间的余弦值实现建筑物形状的相似性研究。试验以OSM建筑物形状数据作为训练和测试样本,测试分类准确率达到96.7%,并对模型参数、图增强方式和特征节点方向进行分析。与其他方法比较,本文方法优于传统方法的方法,HU矩方法和傅里叶方法的分类准确率分别为22.9%、44.4%,并且相较于图编码GCAE方法(92.5%)也提高4.2%左右。此外,选取香港地区的3个地区进行了形状分类和形状匹配试验,形状分类准确率为95.7%,并对9个典型形状进行相似性匹配,同类形状的相似值大于非同类形状。试验结果表明,在图对比学习框架下,形状描述与人的空间视觉感知具有一致性。图对比学习模型有效提升了复杂形状的识别能力,实现了15类建筑物形状的有效地分类,为地图制图综合应用提供了技术支撑。 展开更多
关键词 地图制图综合 图对比学习 图特征 图增强策略 编码器 相似性
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汉字识别中图特征提取方法
2
作者 唐善成 梁少君 +2 位作者 戴风华 来坤 曹瑶倩 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第2期658-664,共7页
为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确... 为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。 展开更多
关键词 汉字识别 图特征 图数据结构
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澳大利亚上市公司年报图形手段评介
3
作者 葛伟琪 《宁波大学学报（人文科学版）》 2009年第5期87-91,共5页
文本与图形相结合已是当前澳洲上市公司年报篇章一大特色。文章从传播学角度统计并分析了该国50家上市公司2005年英文年报中出现的图形手段,即图片、图解和表格等信息载体,探讨了年报图形的直观性、易读性和生动性等特征,并归纳了年报... 文本与图形相结合已是当前澳洲上市公司年报篇章一大特色。文章从传播学角度统计并分析了该国50家上市公司2005年英文年报中出现的图形手段,即图片、图解和表格等信息载体,探讨了年报图形的直观性、易读性和生动性等特征,并归纳了年报图形功能,认为图形丰富了年报页面内容、增强了文本信息表述功能并强化了公司重要财务信息等。 展开更多
关键词 公司年报 图形手段 图形功能
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基于图卷积神经网络和拓扑特征的微核糖核酸-疾病关联预测模型
4
作者 畅豫霄 董亚东 徐永涛 《生物医学工程研究》 2023年第2期122-130,共9页
针对在微核糖核酸(micro ribonucleic acid,miRNA)-疾病关联性研究中信息使用不充分,且过度依赖网络节点的相似度信息,预测准确率较低的问题,本研究提出了基于图卷积神经网络(graph convolutional neural networks,GCN)及拓扑特征的miRN... 针对在微核糖核酸(micro ribonucleic acid,miRNA)-疾病关联性研究中信息使用不充分,且过度依赖网络节点的相似度信息,预测准确率较低的问题,本研究提出了基于图卷积神经网络(graph convolutional neural networks,GCN)及拓扑特征的miRNA和疾病的关联预测计算模型GTMDA。该模型综合miRNA相似度矩阵、疾病语义相似度网络和miRNA-疾病关联关系矩阵,首先使用GCN和随机游走算法,分别获取miRNA和疾病的子图顶点嵌入特征及miRNA与疾病相似性网络的拓扑结构特征;然后将其输入多层感知器(multilayer perceptron,MLP),预测潜在关联性。结果表明,该模型的AUC值达到0.9475±0.0106,优于其他方法。此外,预测的前50个miRNA中,84%的乳腺恶性肿瘤、90%的食管癌和94%的肺癌得到了独立数据库的验证。因此,本研究模型可作为预测miRNA-疾病潜在关联的可靠模型。 展开更多
关键词 链路预测 高斯相互作用谱核相似性 卷积运算 分类特征 图迭代 无向图特征 十折交叉验证
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基于图谱特征的中国典型城市空间结构演变分析 被引量：20
5
作者 陈菁 罗家添 吴端旺 《地理科学》 CSCD 北大核心 2011年第11期1313-1321,共9页
基于地学信息图谱的方法论,选取中国典型经济快速发展的城市,对中国典型城市空间结构演变的现状进行分析。结合不同时期城市空间结构的图谱,探索城市化与城市空间结构演变的影响因素。通过对城市空间结构特征的理解和测度来把握城市空... 基于地学信息图谱的方法论,选取中国典型经济快速发展的城市,对中国典型城市空间结构演变的现状进行分析。结合不同时期城市空间结构的图谱,探索城市化与城市空间结构演变的影响因素。通过对城市空间结构特征的理解和测度来把握城市空间结构的演变,总结在城市化背景下城市空间结构演变的时空规律,为城市未来健康、协调、有序发展提供服务。研究结果表明:①城市空间结构是城市的自然环境、经济、土地利用和城市交通等各种要素在空间组织分布形式和相互作用的过程。②城市化过程中人口大量向城市转移,对城市空间结构演变的影响总体呈扩增的趋势。③地形、河流港湾、人口和经济发展等是影响城市空间结构主要的因素。④良好的城市交通网络结构是城市得以正常运转的前提,城市经济快速发展离不开高效的交通网络系统;在城市交通的空间结构的扩展特征上显现出多种发展结构,如同心圆带状结构、扇形结构等。⑤在地形、水系等自然条件一定的情况下,城市的空间结构是由土地利用与城市交通网络在城市空间地域上相互制约和相互协调形成的。 展开更多
关键词 城市化 城市空间结构 图谱特征
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大数据驱动的投诉预测模型 被引量：12
6
作者 周文杰 杨璐 严建峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期217-223,共7页
随着电信行业市场竞争的不断加剧,用户对服务质量要求逐步提高,导致用户投诉率不断攀升。在此情况下,通过准确预测用户投诉行为来降低用户投诉率成为运营商关注的重点。目前传统的投诉预测模型仅从分类算法和人工调研特征来讨论,而没有... 随着电信行业市场竞争的不断加剧,用户对服务质量要求逐步提高,导致用户投诉率不断攀升。在此情况下,通过准确预测用户投诉行为来降低用户投诉率成为运营商关注的重点。目前传统的投诉预测模型仅从分类算法和人工调研特征来讨论,而没有充分利用运营商的大数据。因此,提出了在Hadoop/Spark大数据平台上使用并行随机森林来构建用户预测投诉模型,它不仅用到了业务支持系统数据,而且还用到了运营支持系统数据和客服工单数据,并在此基础上进一步增加了反映用户相互关系的图特征和二阶特征。基于上海市某运营商数据的实验结果表明,利用多来源、高维度的特征来训练用户投诉预测模型的精度会明显高于传统方法,在此基础上有针对性地对目标用户采取安抚措施,可以降低用户投诉率,获得较高的商业价值。 展开更多
关键词 大数据 投诉预测模型 特征工程 二阶特征 图特征 随机森林
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基于深层图卷积网络与注意力的漏洞检测方法 被引量：2
7
作者 肖鹏 张旭升 +1 位作者 杨丰玉 郑巍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期292-298,共7页
针对现有基于图神经网络的漏洞挖掘方法中缺乏上下文环境信息而导致图结构特征不全面,以及过平滑问题使模型无法学习图结构高阶特征导致预测性能不佳的问题,提出一种基于深层图卷积网络与图注意力的漏洞检测方法 PSG-GCNIIAT。在程序依... 针对现有基于图神经网络的漏洞挖掘方法中缺乏上下文环境信息而导致图结构特征不全面,以及过平滑问题使模型无法学习图结构高阶特征导致预测性能不佳的问题,提出一种基于深层图卷积网络与图注意力的漏洞检测方法 PSG-GCNIIAT。在程序依赖关系图基础上,PSG融合顺序关系图,令代码行语句具备感知其上下文信息能力,通过抽象语法树来生成代码行的嵌入向量,实现图节点深层结构特征提取;GCNIIAT采用深层图卷积网络GCNII,结合图注意力机制,更有效地识别程序切片的图结构特征与漏洞关联。实验结果表明,PSG-GCNIIAT漏洞检测方法比VulDeePecker、GCN、GGNN在准确率和F值指标上具有明显优势,能够显著提升程序漏洞检测的性能。 展开更多
关键词 程序漏洞 图注意力 深层图卷积网络 图结构特征
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基于结构图的手绘草图检索 被引量：4
8
作者 高竹红 汤进 罗斌 《计算机技术与发展》 2008年第3期32-35,共4页
提出一种基于结构图的草图检索方法,在保持图像大致形状的基础上对图像的轮廓数据进行有效的降维处理,解决了轮廓的起点选择、旋转、平移以及缩放等不变性,形成了图像的标准化形状描述子,并生成相应的结构图,提取结构图的四种特征,分别... 提出一种基于结构图的草图检索方法,在保持图像大致形状的基础上对图像的轮廓数据进行有效的降维处理,解决了轮廓的起点选择、旋转、平移以及缩放等不变性,形成了图像的标准化形状描述子,并生成相应的结构图,提取结构图的四种特征,分别进行形似性度量。实验表明文中方法能够用来有效地进行草图检索。 展开更多
关键词 结构图 草图检索 标准化形状描述子 图谱特征
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基于启发式时空图神经网络的多变量时序异常检测
9
作者 姜羽 陈华 +2 位作者 张小刚 王炼红 王鼎湘 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期1784-1801,共18页
针对信息物理系统的多变量时序数据的异常检测是预防系统故障、保证安全生产的必要手段.由于系统变量间的强耦合性和传播效应,设计异常检测算法时应考虑系统变量间的耦合特性、传播有向性和因果时滞性,从系统结构变化的角度检测早期异常... 针对信息物理系统的多变量时序数据的异常检测是预防系统故障、保证安全生产的必要手段.由于系统变量间的强耦合性和传播效应,设计异常检测算法时应考虑系统变量间的耦合特性、传播有向性和因果时滞性,从系统结构变化的角度检测早期异常.本文提出一种端到端的启发式时空图神经网络(heuristic spatio-temporal graph neural network, HST-GNN)用于多变量时序数据的异常检测.首先,考虑变量间关系的有向性和集群性,设计一种有向相似性函数和基于启发式聚类算法的图结构学习算法,对多变量时序数据进行图建模以学习变量间的空间耦合关系;其次,使用门控卷积注意单元和多头图注意层作为时空图注意模块,从时空层面同时捕获系统的非线性因果时序和空间耦合深度特征;最后,量化系统的图结构特征,将其作为时空图网络提取的传感器深度特征的补充,输入自编码器中,从系统级别和传感器级别来检测异常.本文在4个公共数据集上验证了HST-GNN的性能.实验结果表明,稀疏有向的图结构有利于系统耦合特性的提取,从系统和传感器级别检测异常增加了模型对不显著的早期异常的敏感度. 展开更多
关键词 多变量时序数据 无监督异常检测 启发式图结构 时空图注意网络 系统级图结构特征
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基于图嵌入的社交账号与知识图谱实体对齐
10
作者 郭强 谭菊仙 刘家祝 《计算机技术与发展》 2021年第9期19-23,共5页
社交网络与知识图谱的之间的数据融合对于知识图谱构建和社交网络分析具有重要的应用价值,而社交账号与知识图谱实体的对齐是两类数据融合的关键。针对社交账号与知识图谱实体的对齐问题,结合社交网络与知识图谱的结构特点,文中提出了... 社交网络与知识图谱的之间的数据融合对于知识图谱构建和社交网络分析具有重要的应用价值,而社交账号与知识图谱实体的对齐是两类数据融合的关键。针对社交账号与知识图谱实体的对齐问题,结合社交网络与知识图谱的结构特点,文中提出了一种基于图嵌入特征的社交账号实体对齐方法,旨在给定社交账号的情况下,能够在知识图谱中找到正确的对应实体。该方法在目标实体选择阶段将社交关系子图映射成知识图谱子图,利用图嵌入特征选取子图中的核心实体集,并根据核心实体集构造特征向量,选用多层感知机作为分类器,从而确定社交账号所对应的目标实体。使用基于Twitter与Wikidata的实体对齐数据集进行了实验验证,通过与基线方法的对比,实验结果表明该方法能够达到较好的对齐效果。 展开更多
关键词 社交网络 知识图谱 数据融合 图嵌入特征 实体对齐
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