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自编码神经网络理论及应用综述 被引量：144
1
作者 袁非牛 章琳 +2 位作者 史劲亭 夏雪 李钢 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期203-230,共28页
自编码器是深度学习中的一种非常重要的无监督学习方法,能够从大量无标签的数据中自动学习,得到蕴含在数据中的有效特征.因此,自编码方法近年来受到了广泛的关注,已成功应用于很多领域,例如数据分类、模式识别、异常检测、数据生成等.... 自编码器是深度学习中的一种非常重要的无监督学习方法,能够从大量无标签的数据中自动学习,得到蕴含在数据中的有效特征.因此,自编码方法近年来受到了广泛的关注,已成功应用于很多领域,例如数据分类、模式识别、异常检测、数据生成等.该文对传统自编码基础理论、自编码方法、改进技术以及应用领域进行了比较全面的综述.首先,该文介绍传统自编码基础理论与实现方法,分析自编码器的一般处理框架.然后,讨论现有各种改进的自编码器,分析这些方法的创新点、所要达成的目的和可能存在的问题.随后,该文介绍自编码器的实际应用领域,分析这些领域的代表性自编码算法,并详细地分析、比较和总结这些方法的特点.最后,总结现有方法存在的问题,并探讨了自编码器的将来发展趋势和可能挑战. 展开更多
关键词 自编码器 深度学习 无监督学习 特征学习 约束
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全卷积神经网络研究综述 被引量：43
2
作者 章琳 袁非牛 +1 位作者 张文睿 曾夏玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期25-37,共13页
近年来,全卷积神经网络发展迅猛,在多个视觉研究领域表现出了非常亮眼的成绩。重点收集了近几年的高质量文献,对其中提出的全卷积方法进行分析总结,力求让读者通过对研读,对全卷积神经网络的关键技术、研究现状和最新进展有一个比较全... 近年来,全卷积神经网络发展迅猛,在多个视觉研究领域表现出了非常亮眼的成绩。重点收集了近几年的高质量文献,对其中提出的全卷积方法进行分析总结,力求让读者通过对研读,对全卷积神经网络的关键技术、研究现状和最新进展有一个比较全面的了解。将收集到的文献,按照研究领域的不同进行分类汇总,重点提取几个研究非常活跃的领域,详细介绍一些非常具有代表性的算法,并重点介绍了各种方法的精髓所在,同时还对近一年来的最新研究进展进行了概述。通过对大量文献的梳理研究,总结出全卷积神经网络在近几年取得的成就,分析各种方法的优缺点,根据全卷积神经网络目前还存在的一些问题,归纳出未来可能的发展方向。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 卷积计算 深度学习 视觉研究
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面向表数据发布隐私保护的贪心聚类匿名方法 被引量：26
3
作者 姜火文 曾国荪 马海英 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期341-351,共11页
为了防范隐私泄露,表数据一般需要匿名处理后发布.现有匿名方案较少分类考察准标识属性概化,并缺少同时考虑信息损失量和时间效率的最优化.利用贪心法和聚类划分的思想,提出一种贪心聚类匿名方法:分类概化准标识属性,并分别度量其信息损... 为了防范隐私泄露,表数据一般需要匿名处理后发布.现有匿名方案较少分类考察准标识属性概化,并缺少同时考虑信息损失量和时间效率的最优化.利用贪心法和聚类划分的思想,提出一种贪心聚类匿名方法:分类概化准标识属性,并分别度量其信息损失,有利于减小并合理评价信息损失.对元组间距离和元组与等价类距离,建立与最小合并概化信息损失值正相关的距离定义,聚类过程始终选取具有最小距离值的元组添加,从而保证信息损失总量趋于最小.按照k值控制逐一聚类,实现等价类均衡划分,减少了距离计算总量,节省了运行时间.实验结果表明,该方法在减少信息损失和运行时间方面是有效的. 展开更多
关键词 数据发布 隐私保护 聚类匿名 信息损失
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从传统到深度:视觉烟雾识别、检测与分割 被引量：20
4
作者 夏雪 袁非牛 +2 位作者 章琳 杨龙箴 史劲亭 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第10期1627-1647,共21页
在烟雾检测系统中,采用机器学习的视觉技术暂未广泛替代传感器的主要原因在于其误报与漏报较高。计算力度的提高、存储设备的发展,使得传统视觉技术中存在的问题逐渐得到改善或解决,但也迎来了新的挑战。为反映用于森林火灾预警的烟雾... 在烟雾检测系统中,采用机器学习的视觉技术暂未广泛替代传感器的主要原因在于其误报与漏报较高。计算力度的提高、存储设备的发展,使得传统视觉技术中存在的问题逐渐得到改善或解决,但也迎来了新的挑战。为反映用于森林火灾预警的烟雾识别、检测等技术的最新研究进展,本文重点对2017—2019年国内外公开发表的相关文献进行梳理和分析。从监控角度出发,基于对此领域的长期研究与广泛文献调研,将利用烟雾的森林火灾预警任务分为烟雾识别、检测、分割这3类不同的粒度,分别介绍实现这些任务的传统方法及深度方法。依照当前研究热度,主要关注视频烟雾检测与分割这两个细粒度任务。其中烟雾区域的粗提取与二次提取方法是检测与分割的关键,因此将探索这些方法如何提取、利用烟雾的动态与静态特征。此外,由于深度学习框架主要实现端对端的任务,无法分离出关键步骤,故对基于深度学习的烟雾监控任务进行单独梳理,不关注单步细节,主要体现文献思路。最后,对实现烟雾识别、检测、分割任务具体方法中的优缺点、烟雾监控任务中常用的指标、研究常用的数据库进行总结,并对发展前景进行展望。为基于烟雾的森林火灾预警技术提供更多的发展方向。 展开更多
关键词 烟雾识别 烟雾检测 烟雾分割 深度学习 综述
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面向烟雾识别与纹理分类的Gabor网络 被引量：19
5
作者 袁非牛 夏雪 +2 位作者 李钢 章琳 史劲亭 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期269-281,共13页
目的通过烟雾检测能够实现早期火灾预警,但烟雾的形状、色彩等属性对环境的变化敏感,使得烟雾特征容易缺乏辨别力与鲁棒性,最终导致图像烟雾识别、检测的误报率与错误率较高。为解决以上问题,提出一种基于Gabor滤波的层级结构,可视为Ga... 目的通过烟雾检测能够实现早期火灾预警,但烟雾的形状、色彩等属性对环境的变化敏感,使得烟雾特征容易缺乏辨别力与鲁棒性,最终导致图像烟雾识别、检测的误报率与错误率较高。为解决以上问题,提出一种基于Gabor滤波的层级结构,可视为Gabor网络。方法首先,构建一个Gabor卷积单元,包括基于Gabor的多尺度、多方向局部响应提取和跨通道响应浓缩;然后,将Gabor卷积单元输出的浓缩响应图进行跨通道编码并统计出直方图特征,以上Gabor卷积单元与编码层构成了一个Gabor基础层,用于提取多尺度、多方向的基础特征,对基础层引入最大响应索引编码和全局优化能生成扩展特征;最后,将基础和扩展特征首尾相连形成完整烟雾特征,通过堆叠上述Gabor基础层能形成一个前馈网络结构,将每一层特征首尾相连即可获得烟雾的多层级特征。结果实验结果表明,此Gabor网络泛化性能好,所提烟雾特征的辨别力在对比实验中综合排名第一,所提纹理特征的辨别力在两个纹理数据集上分别排名第一与第二。结论所提Gabor网络能够实现多尺度、多方向的多层级纹理特征表达,既能提高烟雾识别的综合效果,也可提高纹理分类的准确率。未来可进一步研究如何降低特征的冗余度,探索不同层特征之间的关系并加以利用,以期在视频烟雾实时识别中得到实际应用。 展开更多
关键词 烟雾识别 纹理分类 特征提取 GABOR滤波 层级结构
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应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法 被引量：20
6
作者 谢承旺 许雷 +2 位作者 赵怀瑞 夏学文 魏波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1180-1188,共9页
现实中的多目标优化问题越来越多,而且日益复杂.受混合多目标优化算法设计思想的启发,将烟花爆炸方法和精英反向学习机制引入至多目标优化领域,提出一种应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法(Multi-Objective Fireworks Optimization A... 现实中的多目标优化问题越来越多,而且日益复杂.受混合多目标优化算法设计思想的启发,将烟花爆炸方法和精英反向学习机制引入至多目标优化领域,提出一种应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法(Multi-Objective Fireworks Optimization Algorithm Using Elite Opposition-Based Learning,MOFAEOL).该算法利用精英反向学习策略加强算法的全局搜索能力,利用烟花爆炸方法增强算法的局部搜索能力并提高求解的精度.这两种搜索机制相互协同以更好地平衡算法的全局勘探和局部开采的能力.MOFAEOL算法与另外5种代表性多目标优化算法一同在由ZDT系列和DTLZ系列组成的测试集上进行性能比较.实验表明,MOFAEOL算法在收敛性、多样性和稳定性方面均优于或部分优于其他对比算法. 展开更多
关键词 烟花爆炸优化 精英反向学习 多目标优化算法
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椭圆曲线y^2=x^3+27x+62的整数点 被引量：20
7
作者 过静 《重庆师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期50-53,共4页
椭圆曲线的整数点是数论中的一个重要问题。关于椭圆曲线y^2=x^3+27x+62的整数点问题至今仍未解决。利用同余、Legendre符号的性质等初等方法证明了椭圆曲线y^2=x^3+27x+62无正整数点,从而推进了该类椭圆曲线的研究。
关键词 椭圆曲线 正整数点 同余 LEGENDRE符号
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课堂信息技术使用对学生数学学业成绩的影响——基于PISA2012数学机试数据的实证研究 被引量：18
8
作者 林子植 胡典顺 《中国教育学刊》 CSSCI 北大核心 2018年第12期70-76,共7页
国际学生评估项目(PISA) 2012年首次引入数学机试,利用其测试数据,探寻课堂信息通信技术(ICT)使用对学生数学机试成绩的影响机理。根据背景问卷,将课堂ICT使用分为教师与学生使用两个自变量;根据机试试题,引入数学素养和利用ICT工具解... 国际学生评估项目(PISA) 2012年首次引入数学机试,利用其测试数据,探寻课堂信息通信技术(ICT)使用对学生数学机试成绩的影响机理。根据背景问卷,将课堂ICT使用分为教师与学生使用两个自变量;根据机试试题,引入数学素养和利用ICT工具解决数学问题能力(简称数学ICT能力)两个中介变量,将学生数学机试成绩作为因变量,建立结构方程研究影响机理。结果表明:教师课堂ICT使用,对学生数学素养和机试成绩均有显著的正向作用,使用动态几何软件效果更佳。学生课堂ICT使用,对学生数学素养有着显著的负向作用,对数学ICT能力有显著的正向作用,正负效果抵消的遮掩效应导致对机试成绩影响不显著。总的来说,教师和学生的共同使用效果同样存在正负抵消的遮掩效应导致对机试成绩影响不显著。为此,提出教学建议:提倡教师课堂ICT使用,谨慎对待学生课堂ICT使用,发挥动态几何软件的优势,改进学生数学ICT能力评价方式,高度融合ICT与数学课程教学。 展开更多
关键词 PISA数学机试 课堂信息技术使用 遮掩效应 数学课堂教学
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公众参与生态文明城市建设有效表达机制的构建——基于鄱阳湖生态经济区居民问卷调查的分析 被引量：17
9
作者 刘珊 梅国平 《生态经济》 CSSCI 北大核心 2014年第2期41-44,61,共5页
通过江西省公众参与鄱阳湖生态经济区生态文明建设居民的问卷调查结果,对公众参与生态文明城市建设时的参与机制进行了探讨,结果表明,鄱阳湖生态经济区居民公众参与生态文明城市建设中关注程度依次为:改善生态环境、提升江西的品牌影响... 通过江西省公众参与鄱阳湖生态经济区生态文明建设居民的问卷调查结果,对公众参与生态文明城市建设时的参与机制进行了探讨,结果表明,鄱阳湖生态经济区居民公众参与生态文明城市建设中关注程度依次为:改善生态环境、提升江西的品牌影响力、增强环保意识、促进经济发展和提升江西的旅游资源水平。由于不同的民众对生态文明建设关注的利益角度不同,因此"务实"和"人本"是该机制建立的前提,公众参与意识的培养需要长效培养,宣传途径的首选是电视和网络,参与途径可选择公开政府信息、微博、媒体热线。此外,通过对调研结果的探究性因子分析,有效参与机制建立的四个关键因子分别为:政府耦合因子、信息平台因子、公众自身素质因子和议事协调因子。 展开更多
关键词 公众参与 生态文明城市建设 鄱阳湖生态经济圈 利益表达机制
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我国数字经济测度及与区域经济增长间的空间效应研究 被引量：13
10
作者 沈雯萱 刘珊 王慧娟 《时代经贸》 2023年第5期19-22,共4页
为测度我国数字经济发展情况,本文利用2015-2019年各省份数字经济数据,构建数字经济评价指标体系,计算各省份数字经济发展的指数得分;并运用空间误差模型探究数字经济发展与区域经济增长之间的空间关联特征。研究发现,我国数字经济地区... 为测度我国数字经济发展情况,本文利用2015-2019年各省份数字经济数据,构建数字经济评价指标体系,计算各省份数字经济发展的指数得分;并运用空间误差模型探究数字经济发展与区域经济增长之间的空间关联特征。研究发现,我国数字经济地区上发展不平衡,总体可分为高、中等、低和欠发达地区;空间上聚集特征更为显著,尤其数字经济高发达及欠发达地区之间更容易相互影响。最后提出应重视我国数字经济在空间上发展不平衡的问题,利用空间聚集特征,大力增加欠发达地区的信息网络基础设施建设等投入,以推动我国整体数字经济的发展。 展开更多
关键词 数字经济 空间自相关 空间计量模型
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图神经网络推荐系统综述 被引量：16
11
作者 吴静 谢辉 姜火文 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第10期2249-2263,共15页
推荐系统(RS)因信息冗杂繁多而诞生。由于数据形式的多样化、复杂化以及数据信息量稀疏性,传统的推荐系统已经不能很好地解决目前的问题。图神经网络(GNN)能从图中对边和节点数据进行特征提取和表示,对处理图结构数据具有先天优势,因此... 推荐系统(RS)因信息冗杂繁多而诞生。由于数据形式的多样化、复杂化以及数据信息量稀疏性,传统的推荐系统已经不能很好地解决目前的问题。图神经网络(GNN)能从图中对边和节点数据进行特征提取和表示,对处理图结构数据具有先天优势,因此在推荐系统中蓬勃发展。将近年的主要研究成果进行了梳理并加以总结,着重从方法、问题两个角度出发,系统性地综述了图神经网络推荐系统。首先,从方法层面阐述了图卷积网络推荐系统、图注意力网络推荐系统、图自动编码器推荐系统、图生成网络推荐系统、图时空网络推荐系统等五大类的图神经网络推荐系统;接着,从问题相似性出发,归纳出序列推荐问题、社交推荐问题、跨域推荐问题、多行为推荐问题、捆绑推荐问题以及基于会话推荐问题等六大类问题;最后,在对已有方法分析和总结的基础上,指出了目前图神经网络推荐系统研究面临的难点,提出相应的研究问题以及未来研究的方向。 展开更多
关键词 图神经网络(GNN) 推荐系统(RS) 图卷积网络(GCN)
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检索式自动问答研究综述 被引量：15
12
作者 赵芸 刘德喜 +2 位作者 万常选 刘喜平 廖国琼 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1214-1232,共19页
自动问答是人工智能和自然语言处理领域的一个研究热点,它最初是为了满足人们快速、准确地获取信息的需求,随着技术的发展,现有的自动问答模型大多无领域限制、可接收文本和语音输入.检索式自动问答是自动问答的重要技术路线,虽然近年... 自动问答是人工智能和自然语言处理领域的一个研究热点,它最初是为了满足人们快速、准确地获取信息的需求,随着技术的发展,现有的自动问答模型大多无领域限制、可接收文本和语音输入.检索式自动问答是自动问答的重要技术路线,虽然近年来取得了丰硕的成果,但对这些成果进行总结分析的综述类文献或者比较早期、没有纳入新的成果,或者聚焦于某一个单独领域、没有从整体上进行总结分析.本文对问答模型的分类、技术方法、数据集和评价指标进行了比较全面的综述.首先,介绍自动问答的分类方法以及典型类型,总结了不同类型问答模型的特点以及常用的技术方法;然后,以检索式问答模型为主要对象,讨论常用的三类方法,分析了各类方法的特点以及难点,针对不同的难点,总结归纳了现有的改进技术;随后,介绍了检索式自动问答现有的评价方法和数据集;最后,总结现有方法存在的问题,并探讨了检索式自动问答将来的发展趋势和可能的挑战. 展开更多
关键词 检索式自动问答 特征表示 深度学习 神经网络 评价方法 数据集
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关于Pell方程x^2-30y^2=1与y^2-Dz^2=4的公解 被引量：15
13
作者 过静 杜先存 《数学的实践与认识》 北大核心 2015年第2期309-314,共6页
设p_1,…,p_s(1≤s≤4)是互异的奇素数.利用同余、递归序列、Pell方程的解的性质等证明了:当D=2p1…p_s,1≤s≤4时除开D为2×241外,Pell方程x^2-30y^2=1与y^2-Dz^2=4仅有平凡解(x,y,z)=(±11,±2,0).
关键词 PELL方程 基本解 整数解 公解 递归序列
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关于不定方程组x^2-12y^2=1与y^2-Dz^2=4的解 被引量：15
14
作者 过静 杜先存 《数学的实践与认识》 北大核心 2015年第9期289-293,共5页
设p1,…,ps(1≤s≤3)是互异的奇素数,则当D=p_1…p_s,1≤s≤3时,不定方程组x^2-12y^2=1与y^2-Dz^2=4仅有正整数解D=195,(x,y,z)=(97,28,2).
关键词 不定方程 基本解 整数解 公解 奇素数 递归序列
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文化产业的产业关联研究——基于网络交易大数据 被引量：13
15
作者 梅国平 刘珊 封福育 《经济管理》 CSSCI 北大核心 2014年第11期25-36,共12页
产业关联是产业融合和产业选择的基础,本文运用阿里数据平台提供的文化产业网络交易大数据构建文化产业的复杂网络,研究了文化产业的产业关联。通过最可能最大流算法给出图谱式文化产业复杂网络形象直观地反映产业关联,同时测度文化产... 产业关联是产业融合和产业选择的基础,本文运用阿里数据平台提供的文化产业网络交易大数据构建文化产业的复杂网络,研究了文化产业的产业关联。通过最可能最大流算法给出图谱式文化产业复杂网络形象直观地反映产业关联,同时测度文化产业和国民经济其他产业间的前向供给关联系数和后向需求关联系数,并对其进行了关联效应分解:文化产业与其他产业的关联程度迥异,文化产业对商务服务等11大行业有正向推动效应,而对农业等13大行业有负向挤出效应;最后,动态模拟显示:文化产业投入变化1%的情况下文化产业与其他产业关联关系的变化规律和对国民经济中其他产业的拉动作用,即文化产业每增加投入1个单位能带动其他产业增加的8.13个单位产出。 展开更多
关键词 文化产业 产业关联 产业复杂网络 大数据
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图数据发布隐私保护的聚类匿名方法 被引量：13
16
作者 姜火文 占清华 +1 位作者 刘文娟 马海英 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期2323-2333,共11页
社交网络中积累的海量信息构成一类图大数据,为防范隐私泄露,一般在发布此类数据时需要做匿名化处理.针对现有匿名方案难以防范同时以结构和属性信息为背景知识的攻击的不足,研究一种基于节点连接结构和属性值的属性图聚类匿名化方法,... 社交网络中积累的海量信息构成一类图大数据,为防范隐私泄露,一般在发布此类数据时需要做匿名化处理.针对现有匿名方案难以防范同时以结构和属性信息为背景知识的攻击的不足,研究一种基于节点连接结构和属性值的属性图聚类匿名化方法,利用属性图表示社交网络数据,综合根据节点间的结构和属性相似度,将图中所有节点聚类成一些包含节点个数不小于k的超点,特别针对各超点进行匿名化处理.该方法中,超点的子图隐匿和属性概化可以分别防范一切基于结构和属性背景知识的识别攻击.另外,聚类过程平衡了节点间的连接紧密性和属性值相近性,有利于减小结构和属性的总体信息损失值,较好地维持数据的可用性.实验结果表明了该方法在实现算法功能和减少信息损失方面的有效性. 展开更多
关键词 社交网络 隐私保护 聚类匿名 属性图 数据发布
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一种语义弱监督LDA的商品评论细粒度情感分析算法 被引量：13
17
作者 彭云 万红新 钟林辉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第5期978-985,共8页
随着商品评论文本数据的日益增加,需要利用情感分析技术来自动实现商品的情感极性分类,尤其是细粒度的情感分类.LDA主题模型可以实现大规模文本数据的主题词提取,并利用主题聚类功能发现特征词和情感词之间的潜在关系,但LDA模型倾向于... 随着商品评论文本数据的日益增加,需要利用情感分析技术来自动实现商品的情感极性分类,尤其是细粒度的情感分类.LDA主题模型可以实现大规模文本数据的主题词提取,并利用主题聚类功能发现特征词和情感词之间的潜在关系,但LDA模型倾向于提取粗粒度的情感分类知识,难以满足细粒度情感分析的语义需求.本文提出了一种语义弱监督的主题模型,在LDA模型中嵌入词语关联、全局特征词及主题情感隶属语义先验知识来提升LDA对特征词、情感词及其关系的识别能力.主要研究内容包括:从句法分析、词性关系和语境相关等角度进行词语关联语义约束的提取;全局特征词识别和主题情感隶属两类语义约束的获取;设计语义约束对LDA主题分配的影响机制,构建语义弱监督的细粒度情感分析主题模型SWS-LDA.实验表明,SWS-LDA模型可以改善LDA的语义理解能力,提高局部特征词和局部情感词的提取率,提升主题模型细粒度情感极性分类的准确性. 展开更多
关键词 商品评论 主题模型 LDA 情感分析 弱监督
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图神经网络社区发现研究综述 被引量：13
18
作者 宁懿昕 谢辉 姜火文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S02期11-16,共6页
社区结构是复杂网络中普遍存在的拓扑特性之一,发现社区结构是复杂网络分析的基本任务。社区发现旨在将网络划分为多个子结构,对于理解网络、揭示网络的潜在功能有着重要作用。图神经网络是一种处理图结构数据的模型,具有从图中对数据... 社区结构是复杂网络中普遍存在的拓扑特性之一,发现社区结构是复杂网络分析的基本任务。社区发现旨在将网络划分为多个子结构,对于理解网络、揭示网络的潜在功能有着重要作用。图神经网络是一种处理图结构数据的模型,具有从图中对数据进行特征提取和表示的优势,已经成为人工智能和大数据领域的重要研究方向。网络数据就是典型的图结构数据,使用图神经网络模型解决社区发现问题,是社区发现研究的一个新方向。首先对GNN模型进行深入探讨,分析GNN社区发现过程,并从重叠社区和非重叠社区这两个方面详细讨论现有GNN社区发现取得的进展以及未来可研究的方向。 展开更多
关键词 图神经网络 社区发现 深度学习 重叠社区发现 非重叠社区发现
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一种遗传算法实现的图聚类匿名隐私保护方法 被引量：12
19
作者 姜火文 曾国荪 胡克坤 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期2354-2364,共11页
聚类匿名是一种典型的社交网数据发布隐私保护方案,其基础工作是图聚类.图聚类为一类NP难的组合优化问题,便于使用搜索优化算法.现有图聚类匿名方法缺少此类启发式搜索算法.为此,研究一种利用遗传算法实现的图聚类匿名方法,利用贪心法... 聚类匿名是一种典型的社交网数据发布隐私保护方案,其基础工作是图聚类.图聚类为一类NP难的组合优化问题,便于使用搜索优化算法.现有图聚类匿名方法缺少此类启发式搜索算法.为此,研究一种利用遗传算法实现的图聚类匿名方法,利用贪心法进行结点聚类预划分,以构造初始种群;依据关系拟合理论建立个体适应度函数;根据个体编码特点,分别提出一种多点错位的交叉算子和基因位交换的变异算子.图聚类模型综合考虑了结点的结构和属性信息,而遗传算法的全局化搜索优化能力保障了图聚类质量,因此,该方法具有较强的隐私保护性.实验表明了该方法在提高聚类质量和减小信息损失方面的有效性. 展开更多
关键词 社交网络 图聚类 隐私保护匿名 遗传算法
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对比学习研究综述 被引量：7
20
作者 李希 刘喜平 +2 位作者 李旺才 万常选 刘德喜 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第4期787-797,共11页
由于传统的监督学习方法很大程度上依赖于大量的标注数据,近年来,无需外部监督信息的自监督学习方法受到了极大关注.对比学习是一种有效的自监督学习方法,它通过对比相似样本和不相似样本,使得模型能够学习到样本的重要内在特征,进而应... 由于传统的监督学习方法很大程度上依赖于大量的标注数据,近年来,无需外部监督信息的自监督学习方法受到了极大关注.对比学习是一种有效的自监督学习方法,它通过对比相似样本和不相似样本,使得模型能够学习到样本的重要内在特征,进而应用于下游任务,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到了越来越广泛的应用.本文系统地梳理了对比学习研究现状.首先介绍了对比学习的起源和主要思想,然后归纳了对比学习在设计映射函数、正负例构造和损失函数构造等方面的研究动态,接着重点介绍了面向计算机视觉和自然语言处理的对比学习研究;最后,分析了现有研究存在的问题,探讨了对比学习未来的研究趋势和发展方向. 展开更多
关键词 深度学习 自监督学习 对比学习 数据增强 预训练
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