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微博中基于多关系网络的话题层次影响力分析 被引量:21
1
作者 丁兆云 周斌 +1 位作者 贾焰 张鲁民 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2155-2175,共21页
微博服务每天产生大量涉及多个话题的信息,不同用户参与话题的讨论、传播等表现出不同的影响力.为了全面度量微博中用户在话题层次上的影响力,综合考虑4种网络关系:转发关系、回复关系、复制关系、阅读关系.针对复制关系和阅读关系的不... 微博服务每天产生大量涉及多个话题的信息,不同用户参与话题的讨论、传播等表现出不同的影响力.为了全面度量微博中用户在话题层次上的影响力,综合考虑4种网络关系:转发关系、回复关系、复制关系、阅读关系.针对复制关系和阅读关系的不确定性,给出了网络内部转移概率计算方法;针对多关系网络,提出了基于多关系网络的随机游走模型MultiRank,分别考虑了网络内部的转移概率和不同网络之间的跳转概率.最后将影响力个体根据其影响力属性分为"多话题层次影响力个体"和"单话题层次影响力个体".真实的Twitter数据集上验证了MultiRank的有效性,实验结果表明MultiRank优于TwitterRank和其他影响力个体发现方法,同时实验结果也表明多话题层次影响力个体数目相对所有影响力个体仅占少部分,但影响效果却明显高于单话题层次影响力个体. 展开更多
关键词 话题影响力个体 社会 PAGERANK 关系网 微博
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多关系网络上的流行病传播动力学研究 被引量:17
2
作者 李睿琪 唐明 许伯铭 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第16期504-510,共7页
多关系网络已经吸引了许多人的注意,目前的研究主要涉及其拓扑结构及其演化的分析、不同类型关系的挖掘、重叠社区的检测、级联失效动力学等.然而,多关系网络上流行病传播的研究还相对较少.由此提出一种双关系网络模型(工作-朋友关系网)... 多关系网络已经吸引了许多人的注意,目前的研究主要涉及其拓扑结构及其演化的分析、不同类型关系的挖掘、重叠社区的检测、级联失效动力学等.然而,多关系网络上流行病传播的研究还相对较少.由此提出一种双关系网络模型(工作-朋友关系网),研究多关系对于流行病传播动力学行为的影响.在全接触模式下,多关系的存在会显著降低网络中的爆发阈值,使得疾病更容易流行而难以控制.对比ER(Erds-Rnyi),WS(Watts-Strogatz),BA(Barabsi-Albert)三种网络,由于结构异质性的差异,WS网络受到的影响最大,ER网络次之,BA网络最小.有趣的是,其爆发阈值的相对变化大小与网络结构无关.在单点接触模式下,增加强关系的权重将显著提升爆发阈值,降低感染密度;随着强关系的比例变化将出现最优值现象:极大的爆发阈值和极小的感染密度.随着强关系的边权增加,达到最优值的边比例将减少.更为有趣的是,三个网络中优值出现的位置几乎一致,独立于网络结构.这一研究不但有助于理解多关系网络上的病毒传播过程,也为多关系网络研究提供了一个新的视角. 展开更多
关键词 关系网 流行病传播 接触模式 爆发阈值
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融合多元信息的多关系社交网络节点重要性研究 被引量:14
3
作者 罗浩 闫光辉 +5 位作者 张萌 包峻波 李俊成 刘婷 杨波 魏军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期954-970,共17页
识别重要节点是社会网络分析领域的重要任务之一,也是理解复杂网络结构和动力学特性的有效方式,迄今发展起来的节点重要性分析框架主要面向单关系网络.多关系网络作为准确刻画现实世界复杂系统的典型建模形式,已成为当前网络科学领域研... 识别重要节点是社会网络分析领域的重要任务之一,也是理解复杂网络结构和动力学特性的有效方式,迄今发展起来的节点重要性分析框架主要面向单关系网络.多关系网络作为准确刻画现实世界复杂系统的典型建模形式,已成为当前网络科学领域研究的热点,但对于多关系网络的节点重要性研究尚缺乏系统性的研究成果.针对多关系社交网络节点重要性研究问题,通过构建有向多重网络模型和基于张量代数的数学框架对其进行建模和分析,将中心性、声望和传递性作为影响社交网络节点重要性的关键因素,提出了一种面向多关系社交网络的节点重要性度量指标,并针对其存在不足引入D-S(Dempster-Shafer)证据理论进行改进,进一步提出了IOMEC(in-degree out-degree multiplex evidential centrality)节点重要性度量方法.在4个真实网络上的实验结果表明:采取信息融合的方法可以有效消除多关系网络耦合信息和传递机制对节点重要性评测造成的影响,提出的IOMEC方法能够更准确地对节点重要性进行度量,并且具有较低的时间复杂度,在论证节点中心性和声望是衡量节点重要程度主要因素的同时,说明了综合考虑节点传递性的必要性.所做工作为多关系网络节点重要性研究提供新的思路方法的同时,进一步拓展了信息融合技术的应用场景. 展开更多
关键词 关系网 社交 节点重要性 中心性 声望 传递性 信息融合 D-S证据理论
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基于证据理论的多关系网络重要节点挖掘方法 被引量:8
4
作者 罗浩 闫光辉 +3 位作者 张萌 包峻波 李俊成 刘婷 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期2398-2413,共16页
多关系网络作为现实世界建模的典型形式,已成为当前网络科学领域研究的热点.挖掘网络中的重要节点作为复杂网络分析领域的基本问题,是理解复杂网络结构和动力学特性的有效方式.关于单关系复杂网络中重要节点的研究已经形成了较为完备的... 多关系网络作为现实世界建模的典型形式,已成为当前网络科学领域研究的热点.挖掘网络中的重要节点作为复杂网络分析领域的基本问题,是理解复杂网络结构和动力学特性的有效方式.关于单关系复杂网络中重要节点的研究已经形成了较为完备的方法框架,但对于多关系网络中重要节点研究缺乏系统性的研究成果,尝试推广已有的重要节点挖掘方法到多关系网络已成为当前研究的热点问题之一.本文综合考虑中心性和传递性对节点重要程度的影响,对无权无向多关系网络中的重要节点挖掘问题进行了系统研究.首先,通过建立多层网络模型对多关系网络进行描述,并构造多层邻接矩阵对其进行表示.其次,按照多层网络节点局部聚集系数的概念,给出了刻画网络传递性的多关系网络节点局部聚集系数的计算方法.在此基础上,结合多关系网络节点的度中心性,推广单关系网络的ClusterRank重要节点度量指标到多关系网络,提出了多重ClusterRank(Multiplex ClusterRank,MCR)指标.考虑到多关系网络耦合信息和传递机制的差异性会对节点重要程度的度量产生影响,多重ClusterRank指标在规模较大的网络中可能会存在计算误差,从而影响度量重要节点的准确性,因此引入D-S证据理论对多重ClusterRank进行改进,将节点的度中心性和局部聚集系数进行融合,提出了更为高效的多重证据中心性(Multiplex Evidential Centrality,MEC)重要节点挖掘方法.最后,在4个真实数据集上进行了大量实验,并从鲁棒性和脆弱性、传播动力学特性两方面对所提出的方法进行了评价.实验结果表明,多重证据中心性所得到重要节点度量结果要优于只关注网络结构的度中心性和特征向量中心性所得到的重要节点度量结果,而多重ClusterRank在规模较大的网络中确实会存在计算误差,难以准确挖掘网络中的重要节点.实验验证了多 展开更多
关键词 关系网 重要节点 中心性 传递性 局部聚集系数 证据理论
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多关系蛋白质网络构建及其应用研究 被引量:7
5
作者 胡赛 熊慧军 +4 位作者 李学勇 赵碧海 倪问尹 杨品红 刘臻 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2155-2163,共9页
考虑到不同类型的相互作用对于功能预测的作用各不相同,结合蛋白质相互作用网络和蛋白质结构域信息构建多关系蛋白质网络,并为每种类型的相互作用赋予不同的遍历优先级.基于多关系网络,提出一种蛋白质功能预测方法 FPM(Functions predic... 考虑到不同类型的相互作用对于功能预测的作用各不相同,结合蛋白质相互作用网络和蛋白质结构域信息构建多关系蛋白质网络,并为每种类型的相互作用赋予不同的遍历优先级.基于多关系网络,提出一种蛋白质功能预测方法 FPM(Functions prediction based on multi-relational networks).对于未注释的蛋白质,算法遍历与该蛋白质相连的,具有最高优先级的所有相互作用,形成一个候选邻居节点集合.最后根据邻居节点集合形成预测的功能集合,并为每一项功能评分、排序.与其他算法对比结果表明,FPM方法的性能优于其他的功能预测方法. 展开更多
关键词 关系网 蛋白质功能 蛋白质相互作用 优先级 结构域
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基于关键功能模块挖掘的蛋白质功能预测 被引量:6
6
作者 赵碧海 李学勇 +4 位作者 胡赛 张帆 田清龙 杨品红 刘臻 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期183-192,共10页
精确注释蛋白质功能是从分子水平理解生物体的关键.由于内在的困难和昂贵的开销,实验方法注释蛋白质功能已经很难满足日益增长的序列数据.为此,提出了许多基于蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)网络的计算方法预测蛋白... 精确注释蛋白质功能是从分子水平理解生物体的关键.由于内在的困难和昂贵的开销,实验方法注释蛋白质功能已经很难满足日益增长的序列数据.为此,提出了许多基于蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)网络的计算方法预测蛋白质功能.当今蛋白质功能预测的趋势是融合蛋白质相互作用网络和异构生物数据.本文提出一种基于多关系网络中关键功能模块挖掘的蛋白质功能预测算法.关键功能模块由一组紧密联系且共享生物功能的蛋白质组成,它们能与网络中的剩余部分较好地区分开来.算法通过从多关系网络的每一个简单网络中挖掘高内聚、低耦合的子图形成关键功能模块.关键功能模块中邻居蛋白质的功能用于注释待预测功能的蛋白质.每一个简单网络在蛋白质功能预测中的重要性各不相同.实验结果表明,提出的方法性能优于现有的蛋白质功能预测方法. 展开更多
关键词 功能预测 关系网 蛋白质相互作用 关键功能模块
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基于全局滤波池化多关系Transformer网络的行人重识别
7
作者 焦传扬 丁学明 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期912-919,共8页
行人重识别(Re-identification,ReID)的关键挑战之一是提取关键且鲁棒的特征,近年来,Transformer网络不断展现其在该问题上具有强大的特征提取和表达能力。针对传统Transformer网络局部信息获取不如卷积神经网络的问题,提出一个基于ReI... 行人重识别(Re-identification,ReID)的关键挑战之一是提取关键且鲁棒的特征,近年来,Transformer网络不断展现其在该问题上具有强大的特征提取和表达能力。针对传统Transformer网络局部信息获取不如卷积神经网络的问题,提出一个基于ReID的全局滤波池化多关系Transformer(Trans-global filter pooling multi relationship-ReID,TFMR)网络新型框架,解决了Transformer网络局部关系建模不够丰富的问题。多关系(multi relation,MR)网络考虑身体多个部位间的关系,使特征包含局部信息之间的联系,增强特征中行人生理结构的关联。同时设计了全局滤波池化(global filter pooling,GFP)模块,将其嵌入到Transformer网络中,降低图片中噪点的干扰并减少视图变化造成的特征偏差,从而获取人物图像中更清晰的全局特征,提升识别准确率。实验表明,模型在区分行人信息问题上具有高效性,在Market-1501、DukeMTMC-ReID和MSMT17数据集中优于其他模型。 展开更多
关键词 行人重识别 TRANSFORMER 全局滤波池化 关系网
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基于复杂网络理论的有向多关系网络级联失效研究 被引量:1
8
作者 周博 宾晟 孙更新 《青岛大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第3期41-49,共9页
针对复杂网络中关键节点识别仅限于单个关系网络的问题,根据复杂网络理论构建有向多关系网络级联失效模型,研究多关系网络中节点重要性的识别与网络鲁棒性问题;依据所建模型提出多关系网络节点及连边指标与节点重要性识别公式。通过对... 针对复杂网络中关键节点识别仅限于单个关系网络的问题,根据复杂网络理论构建有向多关系网络级联失效模型,研究多关系网络中节点重要性的识别与网络鲁棒性问题;依据所建模型提出多关系网络节点及连边指标与节点重要性识别公式。通过对网络模型采取不同攻击方式,验证所提指标与关键节点识别的有效性。研究结果表明,所提指标可以很好的反映网络模型的结构与特点,优先攻击高重要性的节点后网络失效节点比例快速增加,网络连通性大大降低,破碎程度迅速增大,对网络鲁棒性的影响大于随机攻击与高度数攻击;证明了所提关键节点识别方法的有效性,优先保护本文所提重要节点可以大大降低网络构建成本,提高网络抗风险能力。 展开更多
关键词 级联失效 关系网 关键节点识别 鲁棒性
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考虑重要性赋权的分部多关系聚类方法 被引量:4
9
作者 曾严昱 丁志军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1227-1230,共4页
随着大数据时代的来临,实体之间的关系变得多种多样.实体和实体间的不同类型关系组成多关系网络,针对多关系网络中的实体进行聚类一直是热门的研究课题.本文综合现有多关系聚类方法的优势,提出了新的分部多关系聚类方法.首先通过对每个... 随着大数据时代的来临,实体之间的关系变得多种多样.实体和实体间的不同类型关系组成多关系网络,针对多关系网络中的实体进行聚类一直是热门的研究课题.本文综合现有多关系聚类方法的优势,提出了新的分部多关系聚类方法.首先通过对每个关系下的实体进行聚类,基于聚类结果对实体间关系进行重要性赋权,然后综合不同关系下实体关系的重要性权值,得到单关系网络,对该单关系网络进行聚类得到最终的聚类结果.最后对包括本文方法在内的不同聚类方法在多个公开数据集上进行了对比试验,验证了本文方法的有效性.本文方法对多关系聚类的准确度进行了提升,具有理论意义和应用价值. 展开更多
关键词 关系数据挖掘 关系网 关系聚类 分部聚类 关系
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基于张量建模和进化K均值聚类的社区检测方法 被引量:4
10
作者 陈吉成 陈鸿昶 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期3120-3126,共7页
很多传统社区检测方法大多局限于单关系网络,适用性和准确性均较弱。针对此问题,提出了一种针对多关系网络的社区检测方法。首先,为进行多关系网络建模,使用了三阶邻接张量,其中张量的每个切片表示与参与者之间一种类型的关系相对应的... 很多传统社区检测方法大多局限于单关系网络,适用性和准确性均较弱。针对此问题,提出了一种针对多关系网络的社区检测方法。首先,为进行多关系网络建模,使用了三阶邻接张量,其中张量的每个切片表示与参与者之间一种类型的关系相对应的邻接矩阵。从数据表示的角度,将多关系网络解读为三阶张量利于将因子分解方法作为学习方法使用。然后,应用RESCAL分解作为关系学习的工具,从而揭示参与者的唯一隐性表征。最后,在上一步得到的结果上应用进化K均值聚类算法,以确定多维度上的社区结构。在一个合成数据集和两个公开数据集上进行实验。实验结果表明,与基于上下文信息的社区检测(CICD)方法、Memetic方法和局部谱聚类(LSC)方法相比,所提方法的纯度最少提高了5个百分点,重叠归一化互信息(ONMI)最少提高了2个百分点,F得分最少提高了3个百分点,并且验证了该方法具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 社区检测 关系网 RESCAL分解 进化K均值聚类 三阶邻接张量
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基于多子网复合复杂网络模型的级联失效研究 被引量:3
11
作者 贾宁 宾晟 孙更新 《青岛大学学报(自然科学版)》 CAS 2021年第3期28-37,共10页
针对目前耦合网络级联失效的研究方法仅限于单个关系的问题,根据多子网复合复杂网络模型构建复合网络,结合多种关系研究了复合网络级联失效问题,考察在不同影响因素下,网内关系和加载关系对网络鲁棒性的影响。研究结果表明,网内关系和... 针对目前耦合网络级联失效的研究方法仅限于单个关系的问题,根据多子网复合复杂网络模型构建复合网络,结合多种关系研究了复合网络级联失效问题,考察在不同影响因素下,网内关系和加载关系对网络鲁棒性的影响。研究结果表明,网内关系和加载关系共同影响着网络级联失效的过程及规模,复合网络中两子网拓扑结构不同,网内关系对网络的影响不同;加载关系强度占比越大,网络鲁棒性越强。关系强度比例对网络故障规模存在决定性影响。 展开更多
关键词 级联失效 耦合 关系网 复合复杂模型 鲁棒性
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多关系网络上的社区发现 被引量:2
12
作者 李丛正 梁垒 周强 《现代电子技术》 2021年第1期19-24,共6页
真实的网络结构上的节点之间通常存在多种类型的边,依据网络上的各种边对网络进行社区划分是一项重要工作。为提高多关系网络上社区发现的准确度,提出一种基于机器学习的多关系网络社区发现算法。定义了在多关系网络上计算不同类型的边... 真实的网络结构上的节点之间通常存在多种类型的边,依据网络上的各种边对网络进行社区划分是一项重要工作。为提高多关系网络上社区发现的准确度,提出一种基于机器学习的多关系网络社区发现算法。定义了在多关系网络上计算不同类型的边在社区划分时所占的权重的方法,设计了在多关系网络上采集训练数据的方法,用采集到的数据训练节点表示模型就可以得到网络中节点的向量表示,在节点的向量表示上使用聚类算法进行社区划分。算法在考虑不同类型边之间的差异的前提下直接在多关系网络上实现社区发现。实验结果显示,该算法在单关系网络和多关系网络上优于近几年的一些算法。 展开更多
关键词 关系网 社区发现 机器学习 聚类 向量表示 异构
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多关系网络社团发现算法 被引量:2
13
作者 黄新宇 陈东明 任涛 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1375-1379,共5页
分析了真实社会网络的特性,建立了节点间多关系网络模型.在此基础上定义了节点间相互作用的影响力等概念,提出了适用于多关系网络的社团发现算法.通过理论验证了相关定义的合理性,并针对多关系网络进行了对比实验.实验结果表明:所提出... 分析了真实社会网络的特性,建立了节点间多关系网络模型.在此基础上定义了节点间相互作用的影响力等概念,提出了适用于多关系网络的社团发现算法.通过理论验证了相关定义的合理性,并针对多关系网络进行了对比实验.实验结果表明:所提出的多关系网络社团发现算法与其他经典算法相比具有较高的精确度和较低的时间复杂度,具有重要的研究意义及实用价值. 展开更多
关键词 在线社会 关系网 社团发现 异质 重叠社团
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基于用户查询的多关系群体挖掘改进算法
14
作者 闫娜娜 刘锋 +1 位作者 李锡娟 耿波 《计算机技术与发展》 2008年第6期20-22,27,共4页
多关系群体挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的群体挖掘方法是假定网络中只有一种关系,并且挖掘结果与用户需求无关。但现实中的社会网络中存在着多种关系。基于用户查询,不同的关系表现出不同的重要性。分析了多关... 多关系群体挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的群体挖掘方法是假定网络中只有一种关系,并且挖掘结果与用户需求无关。但现实中的社会网络中存在着多种关系。基于用户查询,不同的关系表现出不同的重要性。分析了多关系群体挖掘中关系提取的问题,提出一种新算法对满足用户期望的关系进行最优线性合并。利用获得的合并关系提高群体挖掘的精准性。 展开更多
关键词 关系网 群体挖掘 关系提取
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一种基于信息推荐技术的高校学生兴趣小组预测模型
15
作者 陈伯伦 《科技视界》 2022年第25期127-129,共3页
目前高校中存在形形色色的学生兴趣小组,而兴趣小组在发展过程中学生成员流动性较大,如何能够结合兴趣小组的特色将真正有相同兴趣爱好的同学高效融合在一起具有重要的意义。文章将多关系网络信息推荐技术应用于学生兴趣小组的选择中,... 目前高校中存在形形色色的学生兴趣小组,而兴趣小组在发展过程中学生成员流动性较大,如何能够结合兴趣小组的特色将真正有相同兴趣爱好的同学高效融合在一起具有重要的意义。文章将多关系网络信息推荐技术应用于学生兴趣小组的选择中,考虑学生之间存在的多层关系以及学生在校的存在使得兴趣小组在未来开展的活动能够更具有特色和凝聚力,并对如何进一步提高大中专院校专业型学生社团的建设水平和学生培养有指导性的作用。 展开更多
关键词 关系网 信息推荐 兴趣小组
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基于多关系网络的社区检测算法 被引量:1
16
作者 喻金平 郑杰 朱桂祥 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期147-154,共8页
针对传统的社区检测算法主要适用于单关系网络,忽略了多关系网络中各关系间的相互影响,不能区分出各关系对于社区检测的重要性等问题,提出一种基于节点和关系联合排名模型,能够将多关系合并为单关系的Interact Rank算法。该算法在多关... 针对传统的社区检测算法主要适用于单关系网络,忽略了多关系网络中各关系间的相互影响,不能区分出各关系对于社区检测的重要性等问题,提出一种基于节点和关系联合排名模型,能够将多关系合并为单关系的Interact Rank算法。该算法在多关系网络中结合Page Rank算法以及随机游走模型的思想,考虑了多关系网络中各关系内和关系间个体的联系。同时,利用谱聚类对Interact Rank算法得到的单关系网络进行聚类,用于社区检测。通过UCI标准数据集上的仿真实验表明:Interact Rank算法能够在多关系网络进行有效的社区检测。 展开更多
关键词 关系网 社区检测 PAGERANK 随机游走模型 谱聚类
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局部协同选择聚类的多视角社区发现研究
17
作者 于悦 卢罡 郭俊霞 《计算机系统应用》 2018年第1期20-27,共8页
近年来,随着各种网络应用平台愈演愈烈,多种关系网络中用户之间往往存在大量相似的局部社区结构.鉴于传统单视角社区发现算法在划分时无法同时考虑多种因素,本文将在多视角原理上提出一种基于局部协同选择聚类的多视角社区发现模型,该... 近年来,随着各种网络应用平台愈演愈烈,多种关系网络中用户之间往往存在大量相似的局部社区结构.鉴于传统单视角社区发现算法在划分时无法同时考虑多种因素,本文将在多视角原理上提出一种基于局部协同选择聚类的多视角社区发现模型,该模型中主要解决了传统多视角聚类算法的条件限制问题(节点,聚类个数和充分的属性信息)和过度调整问题.首先,构建选择调节矩阵来训练各视角中的共同部分节点集,并集成其共同节点的社团结构,然后,构建局部优化矩阵将共同节点结构做为训练集,利用核岭回归(KRR)原理完成各视角中孤立节点的划分,最后通过UCI数据集和DBLP数据集来分别验证聚类精度和算法适用性. 展开更多
关键词 关系网 社区发现 视角聚类 局部协同选择
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基于多关系与属性的主题层次影响力评估算法
18
作者 刘久云 黄廷磊 +1 位作者 夏威 华绿绿 《桂林电子科技大学学报》 2015年第4期329-335,共7页
为准确分析和度量微博用户在主题层次的影响力,提出一种综合考虑用户多关系与个人属性的影响力评估算法。该算法以主题为单位,对用户交互行为进行分析,构建了包含转发关系、评论关系、复制关系和提及关系的多关系网络,并给出转移概率计... 为准确分析和度量微博用户在主题层次的影响力,提出一种综合考虑用户多关系与个人属性的影响力评估算法。该算法以主题为单位,对用户交互行为进行分析,构建了包含转发关系、评论关系、复制关系和提及关系的多关系网络,并给出转移概率计算模型;从用户活跃度、用户权威度、博文质量、粉丝质量4个角度考虑,构建了基于主题的用户个人属性影响力指标体系,并使用层次分析法给出各指标的权重;基于PageRank算法思想,提出了融合用户关系与属性特征的影响力计算方法。通过新浪微博数据集的对比实验,证明了算法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 主题影响力 关系网 个人属性 PAGERANK 微博
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基于多关系网络模型的级联失效研究
19
作者 贾宁 宾晟 孙更新 《青岛大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期52-61,共10页
针对目前网络级联失效研究未涉及多关系网络的问题,根据多子网复合网络模型构建多关系网络,采用负载—容量模型研究多关系网络级联失效现象。考察不同影响因素下,节点之间的关系强度和关系类型对网络级联失效规模的影响。研究结果表明,... 针对目前网络级联失效研究未涉及多关系网络的问题,根据多子网复合网络模型构建多关系网络,采用负载—容量模型研究多关系网络级联失效现象。考察不同影响因素下,节点之间的关系强度和关系类型对网络级联失效规模的影响。研究结果表明,根据关系类型调整关系强度比例系数,可有效提高网络的鲁棒性。 展开更多
关键词 级联失效 关系 负载重分配 关系网级联失效模型 鲁棒性
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基于残差注意力多尺度关系网络的逻辑推理 被引量:1
20
作者 熊中敏 曾旗 +2 位作者 卢鹏 王振华 郑宗生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期227-233,241,共8页
逻辑推理是感知视觉元素间规律和联系的能力,使计算机拥有类人的推理能力是一项重要的研究内容。在大量数据和深度模型的驱动下,现今人工智能已在图像处理等领域中取得超越人类水平的表现,但通过图像进行逻辑推理的能力还较落后。为解... 逻辑推理是感知视觉元素间规律和联系的能力,使计算机拥有类人的推理能力是一项重要的研究内容。在大量数据和深度模型的驱动下,现今人工智能已在图像处理等领域中取得超越人类水平的表现,但通过图像进行逻辑推理的能力还较落后。为解决面向逻辑推理的多尺度关系网络(MRNet)特征提取能力不足及泛化性较差的问题,提出一种改进的残差注意力多尺度关系网络(ResAMRNet)。在主干网络中,利用残差结构并结合跳跃连接与长跳跃连接,将浅层特征融入深层网络训练过程中,减少特征信息丢失,并提高模型特征提取能力。在推理模块中,将通道注意力机制与残差模块相融合检测每行图片间的关系特征,差异化各特征通道的重要程度,自适应学习注意力权重,提取关键特征。设计双池化高效通道注意力机制,结合全局最大池化进一步获取对象的特征信息,提高模型泛化性。在RAVEN和I-RAVEN数据集上的实验结果表明,ResAMRNet的分类准确率相比于MRNet分别提升了8.3和18.1个百分点,具有较强的逻辑推理能力。 展开更多
关键词 逻辑推理 残差结构 注意力机制 I-RAVEN数据集 尺度关系网
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