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信息化战略认知与建设行为对制造企业智能化转型的影响
被引量：
4
1
作者
王雪原
何美鑫
《科技进步与对策》
CSSCI
北大核心
2022年第3期87-95,共9页
为揭示信息化对制造企业智能化转型影响的黑箱,基于中石化智能化转型案例与文献分析,从认知逻辑与行为逻辑双视角,提出信息化战略认知与信息化建设行为分别通过知识偏好、技术创新对制造企业智能化转型产生积极影响的理论假设。结合逐...
为揭示信息化对制造企业智能化转型影响的黑箱,基于中石化智能化转型案例与文献分析,从认知逻辑与行为逻辑双视角,提出信息化战略认知与信息化建设行为分别通过知识偏好、技术创新对制造企业智能化转型产生积极影响的理论假设。结合逐步回归法与Bootstrap法综合验证了其完全中介效应的存在,并通过调节作用检验证实了技术人才丰富的制造企业其信息化建设行为对技术创新的促进作用更显著;通过稳健性检验一方面证实了结论可靠性,另一方面也表明机械设备制造企业技术创新对智能化转型的作用更显著。因此,制造企业尤其是具有高技术要求的制造企业,需重视技术人才培养,通过信息化发展促进企业形成知识偏好,加强技术创新,推进智能化转型。
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关键词
信息化战略
智能化转型
知识偏好
技术创新
技术人才
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职称材料
基于知识图偏好注意力网络的长短期推荐模型及其更新方法
被引量：
3
2
作者
顾军华
樊帅
+1 位作者
李宁宁
张素琪
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第4期1079-1086,共8页
目前,知识图谱推荐的研究主要集中在模型建立和训练上。然而在实际应用中,需要使用增量更新方法定期更新模型来适应新用户和老用户偏好的改变。针对大部分该类模型仅利用用户的长期兴趣表示做推荐,而没有考虑用户的短期兴趣且聚合邻域...
目前,知识图谱推荐的研究主要集中在模型建立和训练上。然而在实际应用中,需要使用增量更新方法定期更新模型来适应新用户和老用户偏好的改变。针对大部分该类模型仅利用用户的长期兴趣表示做推荐,而没有考虑用户的短期兴趣且聚合邻域实体得到项目向量表示时聚合方式的可解释性不足,以及更新模型的过程中存在灾难性遗忘的问题,提出基于知识图偏好注意力网络的长短期推荐(KGPATLS)模型及其更新方法。首先,通过KGPATLS模型提出偏好注意力网络的聚合方式以及结合用户长期兴趣和短期兴趣的用户表示方法;然后,为了缓解更新模型存在的灾难性遗忘问题,提出融合预测采样和知识蒸馏的增量更新方法(FPSKD)。将提出的KGPATLS模型和FPSKD方法在MovieLens-1M和Last.FM两个数据集上进行实验。相较于最优基线模型知识图谱卷积网络(KGCN),KGPATLS模型的曲线下面积(AUC)指标在两个数据集上分别有2.2%和1.4%的提升,准确率(Acc)指标分别有2.5%和2.9%的提升。在两个数据集上对比FPSKD与三个基线增量更新方法Fine Tune、Random Sampling、Full Batch,FPSKD在AUC和Acc指标上优于Fine Tune、Random Sampling,在训练时间指标上FPSKD分别降低到Full Batch的大约1/8和1/4。实验结果验证了KGPATLS模型的性能,而FPSKD在保持模型性能的同时可以高效地更新模型。
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关键词
长短期推荐模型
知识图偏好注意力网络
增量更新
预测采样
知识蒸馏
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职称材料
题名
信息化战略认知与建设行为对制造企业智能化转型的影响
被引量：
4
1
作者
王雪原
何美鑫
机构
哈尔滨理工大学经济与管理学院
出处
《科技进步与对策》
CSSCI
北大核心
2022年第3期87-95,共9页
基金
国家自然科学基金项目(72074061)
黑龙江省自然科学基金项目(LH2019G007)
+1 种基金
黑龙江省普通高校基本科研业务专项资金资助项目(2019-KYYWF-0217,2018-KYYWF-1609)
黑龙江省科协科技创新智库项目(202007)。
文摘
为揭示信息化对制造企业智能化转型影响的黑箱,基于中石化智能化转型案例与文献分析,从认知逻辑与行为逻辑双视角,提出信息化战略认知与信息化建设行为分别通过知识偏好、技术创新对制造企业智能化转型产生积极影响的理论假设。结合逐步回归法与Bootstrap法综合验证了其完全中介效应的存在,并通过调节作用检验证实了技术人才丰富的制造企业其信息化建设行为对技术创新的促进作用更显著;通过稳健性检验一方面证实了结论可靠性,另一方面也表明机械设备制造企业技术创新对智能化转型的作用更显著。因此,制造企业尤其是具有高技术要求的制造企业,需重视技术人才培养,通过信息化发展促进企业形成知识偏好,加强技术创新,推进智能化转型。
关键词
信息化战略
智能化转型
知识偏好
技术创新
技术人才
Keywords
Informatization
Strategy
Intelligent
Transformation
knowledge
preference
Technological
Innovation
Technical
Talents
分类号
F272.7 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
基于知识图偏好注意力网络的长短期推荐模型及其更新方法
被引量：
3
2
作者
顾军华
樊帅
李宁宁
张素琪
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学)
天津商业大学信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第4期1079-1086,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61802282)
天津市科技计划项目技术创新引导专项(20YDTPJC00670)。
文摘
目前,知识图谱推荐的研究主要集中在模型建立和训练上。然而在实际应用中,需要使用增量更新方法定期更新模型来适应新用户和老用户偏好的改变。针对大部分该类模型仅利用用户的长期兴趣表示做推荐,而没有考虑用户的短期兴趣且聚合邻域实体得到项目向量表示时聚合方式的可解释性不足,以及更新模型的过程中存在灾难性遗忘的问题,提出基于知识图偏好注意力网络的长短期推荐(KGPATLS)模型及其更新方法。首先,通过KGPATLS模型提出偏好注意力网络的聚合方式以及结合用户长期兴趣和短期兴趣的用户表示方法;然后,为了缓解更新模型存在的灾难性遗忘问题,提出融合预测采样和知识蒸馏的增量更新方法(FPSKD)。将提出的KGPATLS模型和FPSKD方法在MovieLens-1M和Last.FM两个数据集上进行实验。相较于最优基线模型知识图谱卷积网络(KGCN),KGPATLS模型的曲线下面积(AUC)指标在两个数据集上分别有2.2%和1.4%的提升,准确率(Acc)指标分别有2.5%和2.9%的提升。在两个数据集上对比FPSKD与三个基线增量更新方法Fine Tune、Random Sampling、Full Batch,FPSKD在AUC和Acc指标上优于Fine Tune、Random Sampling,在训练时间指标上FPSKD分别降低到Full Batch的大约1/8和1/4。实验结果验证了KGPATLS模型的性能,而FPSKD在保持模型性能的同时可以高效地更新模型。
关键词
长短期推荐模型
知识图偏好注意力网络
增量更新
预测采样
知识蒸馏
Keywords
long-and
short-term
recommendation
model
knowledge
graph
preference
attention
network
incremental
update
predict
sampling
knowledge
distillation
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信息化战略认知与建设行为对制造企业智能化转型的影响
王雪原
何美鑫
《科技进步与对策》
CSSCI
北大核心
2022
4
下载PDF
职称材料
2
基于知识图偏好注意力网络的长短期推荐模型及其更新方法
顾军华
樊帅
李宁宁
张素琪
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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