基于元路径与层次注意力的时序异质信息网络表示学习方法

异质信息网络表示学习在节点分类、链接预测、个性化推荐等多个领域上被广泛应用.现有的异质信息网络表示学习方法大多集中在静态网络,忽略网络中时间属性对节点表示的影响.为了解决该问题,文中提出基于元路径和层次注意力的时序异质信息网络表示学习方法.利用元路径捕获异质信息网络中的结构和语义信息.通过时间衰减注意力层,捕获不同元路径实例在特定时间对目标节点的影响.通过元路径级别注意力,融合不同元路径下的节点表示,得到最终表示.在DBLP、IMDB数据集上的实验表明,文中方法在节点分类和节点聚类任务上均可达到较优效果.     

基于注意力机制和异质信息网络元路径的推荐系统

异质信息网络（HIN）包含丰富的网络结构和语义信息使其常见于推荐系统中。然而,当前推荐系统的研究工作主要是基于元路径提供的间接信息进行推荐,而未充分利用直接交互信息。为了充分利用这些信息,提出一种融合注意力机制和异质信息网络元路径的三元交互模型（AMMRec）。在异质信息网络中使用隐式反馈矩阵构造用户相似度矩阵和项目相似度矩阵,运用异质信息网络的表示学习方法获得对应的特征向量嵌入,通过注意力机制对其进行修正;设计注意力神经网络,将不同元路径的表示向量进行融合;拼接用户嵌入、元路径嵌入和项目嵌入,通过全连接神经网络生成推荐结果。在真实数据集上的实验结果表明,AMMRec的推荐精度最高提升了9.5%。此外,AMMRec对推荐结果具有良好的可解释性。     

基于同质子图变换的异质网络表示学习

目前针对信息网络的研究多数基于同质网络,关于异质信息网络的网络表示学习研究相对较少。为此,提出一种结合不同元路径将异质信息网络转化成带权同质子图的网络表示学习算法。基于不同元路径在同类节点间构建带权重的连边,从异质网络中抽取出带权同质子图,通过带偏置的随机游走方式得到同类节点序列,并利用Skip-gram模型生成该类节点的表示向量。实验结果表明,与只考虑单一路径的算法相比,该算法处理节点分类、相似性搜索等数据挖掘任务时均能得到较好的效果。     

基于邻域交互和图神经网络的推荐模型

异质图中包含丰富的关系，图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)能够自然地整合节点关系，因此图神经网络在推荐领域显示出巨大的潜力.然而，现有基于图神经网络的推荐大多聚焦于学习用户和项目的表示，忽略了用户和项目间的交互信息.其次，这些模型很少学习元路径的明确表示.为了解决上述问题，本文提出一种基于邻域交互和图神经网络的推荐模型NGRec.该模型学习用户和项目的表示，并通过元路径引导的邻域来获取用户和项目间的交互，最后将节点表示和交互信息进行融合用于推荐.该模型在得到节点有效表示的基础上，融合节点间的交互，增强了推荐效果.在3种不同类型的异质图上进行大量的实验，证明了所提模型在性能上的提升.     

基于自注意力机制的局部与全局特征融合的评分预测算法

为了完全挖掘异质信息网络中节点的特征并且更好地融合这些特征,提高推荐算法的性能,提出一种基于自注意力机制的局部与全局特征融合的评分预测算法（rating prediction algorithm based on self-attention mechanism and fusion of local & global features,AMFL&GRec）。首先基于LeaderRank算法提取目标节点的全局序列,基于元路径带偏置的随机游走算法提取节点的局部序列,通过skip-gram模型分别学习节点的全局特征与局部特征;通过自注意力机制学习目标节点对局部与全局特征的偏好,从而得到在单一元路径下节点的特征表示;再通过自注意力机制融合不同元路径下同一节点的表示,从而得到节点在不同元路径下的最终的特征表示;最后基于多层感知器实现评分预测任务。在两个真实数据集进行了大量实验,实验结果验证了AMFL&GRec算法不仅能够捕获具有密集连通节点的微观（局部）结构,而且还能够捕获该节点在网络中的全局结构,从而使其得到的节点特征得以体现节点的整体（局部+全局）特征。同时,实验结果也证明了AMFL&GRec算法评分预测性能优于对比算法,从而证明利用自注意力机制考虑异质信息网络中节点对于局部、全局特征以及元路径的偏好能够提高评分预测的准确性。     

互信息与多条元路径融合的异质网络表示学习方法

异质信息网络能够对真实世界的诸多复杂应用场景进行建模,其表示学习研究也得到了众多学者的广泛关注.现有的异质网络表示学习方法大多基于元路径来捕获网络中的结构和语义信息,已经在后续的网络分析任务中取得很好的效果.然而,此类方法忽略了元路径的内部节点信息和不同元路径实例的重要性;仅能捕捉到节点的局部信息.因此,提出互信息与多条元路径融合的异质网络表示学习方法.首先,利用一种称为关系旋转编码的元路径内部编码方式,基于相邻节点和元路径上下文节点捕获异质信息网络的结构和语义信息,采用注意力机制来建模各元路径实例的重要性;然后,提出一种互信息最大化与多条元路径融合的无监督异质网络表示学习方法,使用互信息捕获全局信息以及全局信息和局部信息之间的联系.最后,在两个真实数据集上进行实验,并与当前主流的算法进行比较分析.结果表明,所提方法在节点分类和聚类任务上性能都有提升,甚至和一些半监督算法相比也表现出强劲性能.     

自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐

基于异构信息网络嵌入的推荐技术能够有效地捕捉网络中的结构信息,从而提升推荐性能.然而现有的基于异构信息网络嵌入的推荐技术不仅忽略了节点的属性信息与节点间多种类型的边关系,还忽略了节点不同的属性信息对推荐结果不同的影响.为了解决上述问题,提出一个自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐(attributed heterogeneous information network embedding with self-attention mechanism for product recommendation, AHNER)框架.该框架利用属性异构信息网络嵌入学习用户与商品统一、低维的嵌入表示,并在学习节点嵌入表示时,考虑到不同属性信息对推荐结果的影响不同和不同边关系反映用户对商品不同程度的偏好,引入自注意力机制挖掘节点属性信息与不同边类型所蕴含的潜在信息并学习属性嵌入表示.与此同时,为了克服传统点积方法作为匹配函数的局限性,该框架还利用深度神经网络学习更有效的匹配函数解决推荐问题.AHNER在3个公开数据集上进行大量的实验评估性能,实验结果表明AHNER的可行性与有效性.     

基于异质信息网络的推荐模型

为了解决推荐系统的冷启动和稀疏性问题, 本文提出了一种基于异质信息网络的推荐模型. 传统的推荐方法无法在知识图谱表示学习中融入隐含的路径信息, 这样使得知识推荐系统性能较为一般. 本文提出的模型在异质信息网络中设置元路径, 通过图神经网络融入到知识图谱表示学习中. 再利用注意力网络连接推荐任务和知识图谱表示任务, 其可以学习两个任务之中潜在的特征, 并且能够增强推荐系统中被推荐项和知识图谱中实体的相互作用. 最后在推荐任务中进行用户点击率预测. 模型在公开数据集Book-Crossing和通过DBLP数据集构建的图谱上进行了实验. 最后结果表明, 模型在AUC, 召回率和F1值3个指标上均比其他算法有更好的表现.     

基于多特征融合的异质信息搜索推荐算法研究

提出基于多特征融合的异质信息搜索推荐算法。利用知识图谱技术提取异质信息特征,选取多视图机模型;利用协同注意力机制学习融合多特征异质信息的局部信息,通过softmax函数归一化处理融合得到信息的重要性向量;利用全部局部信息整合最终节点,获取分值函数;利用用户与商品间相应元路径交互获取多标签分类的全局信息推荐优化目标函数,结合分值函数与全局信息推荐优化目标函数实现异质信息的搜索推荐。算法测试结果表明,采用该算法可有效为用户推荐所需信息,推荐复杂度较低,搜索推荐异质信息的归一化折扣累计增益均高于0.35,具有较强的推荐性能,可应用于解决实际的信息过载问题。     

异质信息融合网络嵌入的注意力偏好推荐方法

基于异质信息网络的推荐方法已成为当前数据挖掘领域的研究热点。但传统基于异质信息网络的推荐方法多存在可解释性缺失和稀疏不一致性问题,导致无法充分挖掘用户潜在的偏好特征,且有效地进行特征融合。因此,提出了一种在异质信息网络中融合网络嵌入的注意力偏好推荐方法（MFFHINE）;利用对称元路径在刻画对象间语义关系上的优势,在对称元路径上随机游走进行网络嵌入来学习用户偏好特征。采用基于注意力机制的偏好权重融合策略将学习到的各个偏好特征有效融合,并将其集成到矩阵分解模型中。通过联合优化矩阵分解模型和融合函数,以进行最终的评分预测任务。在Douban和Yelp真实大规模数据集上对提出的算法进行实验分析。通过对各基准算法进行横向性能比较,在训练集比例、元路径设置、潜在因子维度等方面进行纵向比较。实验结果表明,MFFHINE性能提升显著。     

网络设备与网络安全

网络设备作为重要的网络基础设施,在网络安全方面扮演着重要的角色,只是网络管理人员很少考虑其安全性。针对路由器、交换机等典型网络设备的安全进行了全面的分析,从实践出发,对常见的安全疏漏提出相应的解决措施。     

网络攻击与网络安全分析

分析了网络攻击的类型、特点和方式,针对网络安全,提出了防范措施,以保证网络的安全性。     

浅谈计算机网络环境下的网络教学

分析网络教学模式的理论基础,通过调研掌握了目前社会上已经成功运行的各种网络教学模式,分析了这些运行模式目前存在的问题,提出了解决这些问题的一些方法.论证了网络教学是一种非常有发展前景的新兴教学模式.     

校园网中的网络安全

随着网络的不断发展,绝大多数大学都建立了校园网络,并已经在使用,这对加快信息的处理,提高工作效率,减轻劳动强度,信息更新迅速,教学资源的共享都起到非常大的作用。但是由于一些校园网的设计缺陷,无法防范从互联网上的攻击,以及自身校园网内部的攻击,常常导致校园网的崩溃,严重的影响了校园网的正常运行。可以通过使用防火墙等技术实现内和外网的安全隔离,并通过网络版杀毒软件实现对系统的防护。     

办公网络中的网络安全探析

目前单位的办公自动化程度比较高,离开计算机和网络几乎无法工作,计算机的网络安全就显得越来越重要,一旦安全问题得不到很好地解决,就可能出现较为重要的后果。本文首先阐述了办公网络中的网络安全的主要威胁,其次,从数据加密;建立网络管理平台;设置防火墙等方法就如何加强办公网络中的网络安全,具有一定的参考价值。     

校园网的网络安全

随着计算机网络的发展,特别是局域网技术的迅速发展,网络系统安全正变成计算机安全系统中的一个越来越重要的部分。本文主要对校园网的网络安全的现状、解决方案做了一些简要分析。     

基于web网络的网络管理探讨

随着计算机网络和通信技术的迅猛发展,以及网络技术在部队的广泛应用,随着业务拓展以及与社会宣传需要,政府单位在网络方面的应用越来越重要,网络管理也凸显其重要地位.本文从网管技术网管发展趋势等方面进行了一些探计.     

浅析网络防火墙技术在网络安全中的应用

文中论述了防火墙部署原则,并从防火墙部署的位置详细阐述了防火墙的选择标准其安全体系的构成。     

传感器网络与网络中心战

网络中心战将成为未来信息化作战的主要作战模式,而传感器网络是实现网络中心战的技术关键.本文介绍了网络中心战的基本概念和构成,讨论了传感器网络的基本结构和功能.     

网络监听在基于网络流量计费中的应用

利用网络监听对机房运行进行有效流量计费的管理，从而提高管理效率和服务质量。本软件系统中采用层次化、模块化、对象化的方式构建软件平台，采用了C／S结构，使得系统具有良好的可扩展性。