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1.
社团发现常用于挖掘复杂网络中的隐藏信息,如功能模块和拓扑结构.为提高复杂网络中社团结构挖掘的质量,提出一种基于加权树的层次社团划分算法HCD_WTree(Hierarchical Community Detection Algorithm Based on Weighted Tree).首先,结合邻域重叠比和节点的度中心性来度量节点间关系强度,基于该度量将原无权网络转换成加权网络;接着,对网络进行简化,得到加权树;最后,基于层次社团挖掘方法,根据边权依序裁剪加权树,得到层次的社团结构,并结合模块度函数获得最优的社团划分结果.在公用数据集上的实验结果表明,与现有的社团挖掘技术相比,HCD_WTree算法能够更准确地划分复杂网络中的社团结构.  相似文献   
2.
卷积图神经网络(Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN)以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中,多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能,但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题,提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL,分为四个模块:粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息,训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数,推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示,融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性,实验结果表明,MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练,还可以增强其最终的表示质量.  相似文献   
3.
异质图表示学习旨在将图中的语义信息和异质的结构信息嵌入到低维向量空间中。目前大多数的异质图表示学习方法主要通过基于元路径、元图和网络模式的采样以保留图中同类型节点间的单粒度局部结构,忽略了现实世界中复杂异质图具有的丰富的层次结构。商空间理论中的多粒度思想可以在不同粒度内捕获节点间的潜在联系。因此,为在异质图表示中有效地保留层次结构的信息,文章提出一个基于多粒度的异质图表示方法(Heterogeneous Graph Representations Based on Multi-granularity,HeMug)。该方法首先基于不同元路径构建多个同质子图,并利用多粒度的粗化思想,将每个同质子图分别粗化形成多个多粒度子网络,以保留异质图中同类型节点在给定元路径下的层次结构。其次,利用多粒度的细化思想,将每个多粒度子网络最粗层通过现有表示学习方法获得的节点表示逐层细化,以得到节点在每个多粒度子网络下的表示。最后,设计注意力机制以融合节点在不同元路径对应的多粒度子网络下的表示。在四个真实数据集上的实验结果表明,与对比算法相比,提出的HeMug获得了更有效的节点表示。  相似文献   
4.
宋杰  赵姝  陈洁 《科技信息》2009,(25):I0005-I0006
嵌入式系统是目前比较热门的研究方向,由于学时有限,如何在较短的学习时间内掌握核心内容是我们教学探索的重点。通过教学实践,以前期所学课程为基础,使用对比教学法可以提高学习效率,加速理解进程,并能有效巩固已学知识。  相似文献   
5.
构造性机器学习方法——覆盖算法学习速度快、复杂度低、可解释性强,能有效地解决有导师学习问题,并取得了很好的效果,但构造神经元的权值即取新覆盖中心时通常人为地给定一个准则,并未遵循样本的分布特征求得最优解.由此采用佳点集理论求取覆盖中心,以改进覆盖算法.针对大规模或动态数据集的分类问题,将构造性覆盖方法与增量学习的思想相结合,提出了构造性覆盖方法的增量学习算法.该算法利用改进的覆盖算法作为基础学习器,通过连续地对新增样本进行测试而反复不断地提炼已有模型,体现了对样本的"渐近式"学习.对标准数据集的实验结果表明,这种增量学习算法是有效的.  相似文献   
6.
介绍了国防经济的可能规模及其转化源泉和转化机制,提出了提升国防经济可能规模的对策。  相似文献   
7.
网络嵌入,或者称为网络表示学习,旨在将网络中的节点映射到表示空间中,生成低维稠密的向量,从而在保留网络结构信息的前提下对网络中的节点进行表示,而后通过已有的机器学习方法解决诸如链接预测、节点分类、社团发现和网络可视化等下游任务.随机游走算法可以很好地探索网络中节点的局部结构,然而之前的基于随机游走的表示学习算法只能为节点产生一种角色嵌入,没有考虑到和不同邻居进行交互时节点扮演的不同角色嵌入.因此,提出一种基于路径相互关注的网络嵌入算法,使用节点随机游走产生的上下文信息,通过注意力机制为每个节点生成上下文相互关注的节点嵌入.在真实数据集上的实验结果表明,与三个经典的网络嵌入算法相比,该算法具有更好的表现.  相似文献   
8.
覆盖聚类算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
首先比较几类主要的聚类算法,给出每类算法的基本概念、原理、每类的代表性算法,及这些算法的主要特征。在此分析基础上,提出一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于周围稀疏的样本结合最短距离法,获得聚类效果,并用实验数据对分层聚类方法、LBG方法与覆盖聚类算法进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后给出了算法的研究方向。  相似文献   
9.
结合覆盖算法(Covering Algorithm,CA)提出示例权重下的多示例学习算法,称为MilIw算法.该算法能利用Hausdorff距离和CA选出正负包中权重较大的示例,并利用选出的示例定义相似度函数,将每个训练包转为单示例,然后利用监督算法对其训练和测试,在标准数据集和COREL图像库中进行实验,实验表明:提出的MilIw算法能和现有的大多数MIL算法相媲美.  相似文献   
10.
音乐情感识别是音乐检索的一个重要组成部分.基于音乐声学特征分析,尝试提取代表音乐声学特性的时域、频域、倒谱域的各种特征,并利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法对中文音频进行情感分类,以研究不同特征组合在音乐情感分类上的效果.通过对比各种不同特征组合的音乐情感识别效果,发现由4个时域特征、频谱、幅度谱和相位谱组成的音乐特征对中文音乐情感分类的效果良好.  相似文献   
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