知识求精的基本理论与方法的研究

知识求精属知识获取的一个重要方面,旨在解决因知识不完全和噪音等因素引起的知识库正确性与有效性问题。本文通过知识库建造工具GKD—KBST中求精器KBRS实现方案的介绍,论述知识求精的基本理论。     

基于时序逻辑的时序数据库中知识发现方法

知识发现是一个众多学科诸如人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和知识库、数据可视化等相互交叉、融合所形成的一个新兴的且具有广阔应用前景的领域。目前国际上对知识发现的研究与开发进展很快。众多现实世界(如天气预报、电信、金融)的数据库中数据都是随时间变化的,即数据具有时序性。目前,时序数据库中的知识发现问题正逐渐引起KDD研究者的兴趣。本文首先给出时     

融合协同过滤信息的知识图注意力网络

知识图谱（KG）能够缓解协同过滤算法存在的数据稀疏和冷启动问题,在推荐领域被广泛地研究和应用。现有的很多基于KG的推荐模型混淆了用户物品二部图中的协同过滤信息和KG中实体间的关联信息,导致学习到的用户向量和物品向量无法准确表达其特征,甚至引入与用户、物品无关的信息从而干扰推荐。针对上述问题提出一种融合协同信息的知识图注意力网络（KGANCF）。首先,为了避免KG实体信息的干扰,网络的协同过滤层从用户物品二部图中挖掘出用户和物品的协同过滤信息;然后,在知识图注意力嵌入层中应用图注意力机制,从KG中继续提取与用户和物品密切相关的属性信息;最后,在预测层将用户物品的协同过滤信息和KG中的属性信息融合,得到用户和物品最终向量表示,进而预测用户对物品的评分。在MovieLens-20M和Last.FM数据集上进行了实验,与协同知识感知注意力网络（CKAN）相比,KGANCF在MovieLens-20M数据集上的F1分数提升了1.1个百分点,曲线下面积（AUC）提升了0.6个百分点;而在KG相对稀疏的Last.FM数据集上,模型的F1分数提升了3.3个百分点,AUC提升了8.5个百分点。实验结果表明,KGANCF能够有效提高推荐结果的准确度,在KG稀疏的数据集上显著优于协同知识嵌入（CKE）、知识图谱卷积网络（KGCN）、知识图注意网络（KGAT）和CKAN模型。     

基于数字签名的安全认证存取控制方案

基于Harn数字签名方案和零知识证明,针对信息保护系统构造了一种认证存取控制方案.该方案与已有的存取控制方案相比要更加安全.因为在该方案中,用户与系统不必暴露秘密信息就可以进行双向认证,并且其共享密钥可用于认证用户访问保密文件的请求合法权限.该方案能够在动态环境中执行像改变存取权限和插入/删除用户或文件这样的存取操作,而不影响任何用户的保密密钥.     

区块链在电力双边协商交易中的应用研究

针对双边协商效率低下、违约责任不清等问题,文章根据陕西电力在双边交易中的区块链项目经验,结合中心化和去中心化各自优势,设计了基于区块链的电力双边协商交易社区.在保证区块链网络安全和市场主体隐私安全的前提下,通过节点优化和账户模式创新,大幅提升用户体验.使用区块链解决双边协商交易的业务痛点,将双边协商交易业务由线下转移到...     

产教融合项目知识图谱构建及图数据库实现

将产学工程项目引入到教学中,不仅有助于提高学生的实践能力,还能提高学生的学习兴趣和教学质量,有利于培养高素质、高技能人才.以IE专业为例,分析了校企工程项目、专业知识与课程之间的语义,运用图数据库Neo4j构建了项目知识图谱,最后使用Cypher语言实现了项目课程化设计思路.实例表明:利用知识图谱挖掘工程项目、专业及课...     

FRC框架结构地震风险评估的简化方法

对结构地震风险进行精细的量化分析成为在直接财产损失、居住中断时间、死亡人数评估中必不可少的部分。该文首先用增量动力分析（IDA）法对纤维增强混凝土（FRC）框架结构进行动力时程分析,获得其IDA曲线,据此确定结构的地震易损性曲线,并由此考虑知识不确定性,确定考虑知识不确定性的易损性曲线;按考虑知识不确定性的易损性曲线与地震危险性曲线相结合,进行风险评估;然后基于Laura Eads等提出的评估地震风险的简化方法来进行风险评估。分别对按我国规范设计的8层FRC框架结构和钢筋混凝土（RC）框架结构进行分析。结果表明：采用简化方法得到的FRC框架和RC框架结构的倒塌风险均偏大,误差分别为5.7%和8.0%,对于结构风险评估是可行和偏于保守的。     

基于本体的建筑工程质量隐患信息知识建模

在传统的项目管理模式中,工程人员都是通过核对监理单位提供的质量隐患整改单中的质量问题信息和建筑工程施工质量验收规范,来确定项目工程施工质量是否达标。为了提高工程信息审查效率,本文提出了一种基于本体的建筑工程质量隐患整改单信息审查知识模型。研究过程主要分为四步：第一,分析建筑工程施工质量验收规范中的词义元素和语义表达;第二,分析质量隐患整改单中的质量问题信息并建立知识模板和语义信息图;第三,参考已有的建筑工程质量验收规范知识模型,建立QII-QHDRFOntology知识模型;第四,完成建模后,将该模型应用于实际案例以验证其可行性和有效性。验证结果表明,本文建立的QII-QHDRFOntology知识模型能够成功审查实际工程质量隐患整改单中的质量问题信息。     

基于拓扑一致性对抗互学习的知识蒸馏

针对基于互学习的知识蒸馏方法中存在模型只关注教师网络和学生网络的分布差异, 而没有考虑其他的约束条件, 只关注了结果导向的监督, 而缺少过程导向监督的不足, 提出了一种拓扑一致性指导的对抗互学习知识蒸馏方法(Topology-guided adversarial deep mutual learning, TADML). 该方法将教师网络和学生网络同时训练, 网络之间相互指导学习, 不仅采用网络输出的类分布之间的差异, 还设计了网络中间特征的拓扑性差异度量. 训练过程采用对抗训练, 进一步提高教师网络和学生网络的判别性. 在分类数据集CIFAR10、CIFAR100和Tiny-ImageNet及行人重识别数据集Market1501上的实验结果表明了TADML的有效性, TADML取得了同类模型压缩方法中最好的效果.     

一种基于MapReduce的知识聚类与统计机制

网络文献知识库中的海量资源及其分类的粗粒度,导致学习者容易在文献检索和阅读过程出现认知迷航和知识过载问题。该文提出一种基于MapReduce的知识聚类与统计机制：首先,提出基于MapReduce的共现矩阵构建算法MR-CoMatrix;其次,将共现矩阵与相似度系数结合构建相似度矩阵;然后,通过Z Scores对相似度矩阵进行标准化;最后,使用离差平方和法(Ward,s method)对相似度矩阵进行聚类,生成树状的知识聚类谱系图;基于聚类结果,提出基于MapReduce的知识文献统计算法MR-Statistics,对每个分类的知识属性进行统计。实验结果表明：将MR-CoMatrix和MR-Statistics方法应用于网络文献知识库进行知识聚类和统计,达到较理想的聚类精度和计算效率,实现了细粒度知识聚类和多维统计,同时减少了时间开销。