图嵌入相关论文
随着数据的爆炸式增长,数据的复杂程度不断提高,基于多源数据的信息挖掘技术已经被广泛应用于生物特征识别、计算机辅助疾病诊断等......
全基因组关联分析是现在研究复杂疾病的一种非常流行的手段。随着测序技术的发展,全基因组关联分析数据规模越加庞大,更多未知的复......
近年来，代码相似性检测一直是软件工程领域的热点问题，它可以帮助代码克隆检测、代码缺陷预测等，降低软件维护成本。目前流行的代码相......
关于计算机系统与网络中的资源管理问题的研究无处不在，其中计算集群的调度算法一直是研究的热点。目前大多数解决方案为启发式调度......
知识经济背景下，国家间的技术竞争日益激烈，而中国在专利布局方面存在认知与操作短板，制约着中国高新技术产业的发展。因此，提出一套有......
为了提取高光谱图像中的深度鉴别特征，往往需要大量标记样本，但是高光谱图像样本标定困难，基于高光谱图像的“图谱合一”特性提出一种......
【目的】本文立足于线上教学资源领域，利用知识图谱相关技术，设计并实现一种融合多种推荐策略的推荐系统。【应用背景】线上教学资源......
推荐算法广泛应用于互联网场景中，为用户推荐个性化的信息，解决信息过载问题，以提升用户体验。引入知识图谱的推荐算法利用丰富的辅助......
根据某篇目标论文寻找相似论文,是科研人员的常见需求,学术论文推荐系统能够帮助科研人员从快速增加的海量学术大数据中过滤提取有......
由于无线电技术应用的领域越发广泛,无线电频谱的划分已经处于比较饱和的状态,很难找到空闲频段部署新的服务或改善现有服务。为了......
近年来,对复杂网络的研究呈现快速的增长趋势,而关于如何量化比较两个网络是否相似也受到了越来越多的关注。网络可比较问题的解决......
随着科学技术的进步,越来越多的观测高维数据出现很多实际应用问题中,如自然语言处理、图像检索、人脸识别等。尽管高维数据可以提......
随着云计算和互联网技术的发展,网络中信息数据呈爆发式增长,用户难以从海量数据中发现自己需要的信息。在此背景下推荐系统应运而......
现实世界中存在许多网络结构的数据集,如社交账户网络、引文网络等,而此类网络数据集又可分为同构网络和异构网络。同构网络即网络......
随着信息时代的来临,地质大数据面临着数据量巨大,挖掘效率低等问题,以知识驱动的地质领域大数据分析方法和理论研究是当代地学知......
地震勘探是一项十分重要的油气勘探手段,通过对地震勘探信号进行处理、解释以及分析可以帮助了解地下储层特征、预测地下油气藏资......
图对齐,亦被称作节点对齐,旨在多个社交网络平台中找到在现实生活中属于同一个自然人的用户。它是社交网络分析中的一个基本任务,......
随着计算机科学的快速发展,许多科学领域中获取和存储的数据量呈现指数级别增长,如图像数据、生物特征数据和网页数据等,因此,维数......
由于无监督特征选择算法不需要先验类别信息,广泛应用在机器学习与模式识别领域中。现有的大多数的无监督特征选择算法聚焦于各种......
多目标跟踪（Multi-Object Tracking,MOT）是计算机视觉领域的重要研究内容,在无人驾驶、视频监控、行为分析等领域具有广泛的应用前景......
目前在会话型推荐系统问题上,主要使用马尔可夫链与循环神经网络的推荐模型,但是前者适合较短的序列数据并存在独立性假设,后者存......
为解决当今互联网信息量陡增导致的信息过载问题，本文针对一种基于图卷积神经网络的最先进的推荐模型LightGCN进行改进，将层组合系数......
近年来,随着社交网络服务平台的日益增加,用户可以选择性地同时参与多个社交网络并享受其中的服务,社交网络的应用服务类型众多,例......
将人工智能应用于教育领域,实现计算机对数学问题的智能解答,做出一款数学推理系统,一直是自动推理方向的热点问题。一些机构和学......
基于图卷积神经网络的半监督图分析（GCN）方法已取得成功。然而,该方法忽略了图中节点的某些局部信息,说明GCN数据预处理不够完善,训......
高光谱图像是由成像光谱仪在数十至上百个窄光谱波段范围内对地物成像而得,不仅能够捕获地物的二维空间信息,还能获得地物连续的光......
互联网技术使得学术论文的传播和获取更加便捷,但同时也带来了信息过载,让科研工作者难以在海量的期刊论文中有效挖掘出所需信息。......
伴随着大数据时代的来临,数据获取的方式和途径较以往更加便捷,大量的高维数据出现在各个应用领域,如人脸识别等。然而,这些高维数......
对交通状况的有效的分析和预测是城市交通研究中的关键步骤,可视化技术和机器学习是解决这类问题的重要方法。虽然目前有部分工作......
标量耦合常数（Scalar Coupling Constant,SCC）在有机物三维结构分析中起着关键作用,但是基于密度泛函理论精确计算耦合常数的各类方......
文本分类由于能够在有限的时间内快速且准确的获得文本信息的核心内容成为自然语言处理的一个基础方向。但传统的单标签文本分类难......
目前推荐系统的一大研究热点是基于用户交互序列挖掘其中隐含的用户兴趣,在取得显著效果的同时,个性化推荐场景中也存在着数据稀疏......
机器学习和数据挖掘中多数数据类标签的缺失,使得聚类任务成为学习过程中的关键任务。聚类的最终目的是揭示数据的隐藏特性,因此对......
随着技术发展,每天的生产生活中都会产生大量的数据并被记录于存储设备中。而这些数据中,大部分数据都是以图的形式存在的。相比于......
传统媒体时代,信息资讯生产来源短缺,资讯的质量与传播依赖于信息生产者的主观意向,受众的选择空间十分有限,而随着互联网的普及、......
随着现代信息科技的不断进步,数据的维度急剧增长,使得人们难以把握数据的本质,进而对数据加以利用,而在特征选择、迁移学习等领域......
近年来,随着人工智能技术的发展,深度学习作为一种重要技术应用于自然语言处理和机器视觉等前沿领域。同时,动态演化网络广泛存在......
近年来,图神经网络在社交网络、推荐系统、分子化学和知识图谱等领域取得了显著的成果。一方面,它解决了深度学习方法难以处理非欧......
以Twitter为代表的社交网络已成为人们表达政治意愿、参与政治活动的重要平台,大量富含政治倾向的内容与行为数据在社交网络产生。......
面对当前日益庞大的教育大数据,如何在海量数据中高效、准确地提取出高价值的知识,以满足个性化教学需求,已成为当前智慧教育的一......
关联数据作为数据分析的重要研究对象,广泛存在于生活中的各个领域,它通常被表示为图的形式,节点代表实体,链接代表实体间关联。针......
随着信息技术的飞速发展,网络攻击事件频发,造成了日益严重的经济损失或社会影响.为了减少损失或预防未来潜在的攻击,需要对网络攻......
互联网上丰富的开源代码和第三方组件能够协助软件开发者快速高效地完成开发任务,同时极大地解放了生产力和创造力。正因如此,第三......
随着高通量基因测序技术的发展,人们已经积累了大量的蛋白质序列数据,但是对应的蛋白质结构预测及功能的分析与研究却不足。面对海......
