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在机器学习领域,与传统的神经网络相比,图神经网络在社交推荐等任务中发挥着越来越重要的作用,但是目前工作中大多数都使用静态图.针对现有静态图神经网络方法难以考虑社交用户动态特性的问题,通过引入动态图模型提出了一种基于异构动态图模型的社交网络节点分类方法.该方法在动态图建模的基础上,通过基于点边交互的节点特征更新机制和基于循环神经网络的时序聚合方法,实现了高效的动态社交网络节点分类.在多个真实数据集上的实验结果表明,提出方法在动态社交网络数据的节点分类方面有较好的效果,对比静态图和动态图的基准方法有显著的提升. 相似文献
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由于对用户偏好信息的过分依赖,致使推荐系统易受到恶意攻击,从而影响系统的推荐质量。提出一个融合信息熵与信任机制的防攻击推荐算法。在考虑了托攻击与正常用户之间的评分变化幅度差异基础上,提出融合信息熵的相似性改进算法,同时引入信任更新机制,在推荐过程中将用户间信任度与相似度有机相结合,通过筛选推荐权重较高的邻居用户方法获得可靠推荐,从而降低恶意攻击对系统的影响。通过在真实数据集上实验表明该算法在提高推荐系统的准确性和脆弱性上有较好的表现。 相似文献
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基于目标的情感分析(Target-Based Sentiment Analysis)是情感分析领域最具有挑战性的课题之一,需要同时解决目标提取和特定目标情感分析两个子任务.现有研究工作仍存在两个问题:第一,模型无法充分利用目标边界和情感信息;第二,普遍采用长短期记忆网络提取特征,无法捕抓输入句子的内部关系.为了解决上述问题,本文通过引入方向感知的Transformer,提出一种基于双辅助网络的目标情感分析模型DNTSA(Dual-assist Network based model for Target Sentiment Analysis),其核心思想是使用方向感知的Transformer作为特征提取器有效对齐多个目标词和情感词的内在联系,通过双辅助网络进一步增强模型的情感识别和目标提取能力.本文提出的方法在Laptop, Restaurant, Twitter 3个公开数据集上对比基准方法E2E-TBSA分别提升了2.3%,1.8%,3.9%的F1值. 相似文献
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现有级联非线性加性噪声模型可解决隐藏中间变量的因果方向推断问题,然而对于包含隐变量和级联传递因果关系的因果网络学习存在全局结构搜索、等价类无法识别等问题。设计一种面向非时序观测数据的两阶段因果结构学习算法,第一阶段根据观测数据变量间的条件独立性,构建基本的因果网络骨架,第二阶段基于级联非线性加性噪声模型,通过比较骨架中每个相邻因果对在不同因果方向假设下的边缘似然度进行因果方向推断。实验结果表明,该算法在虚拟因果结构数据集的不同隐变量数量、平均入度、结构维度、样本数量下均表现突出,且在真实因果结构数据集中的F1值相比主流因果结构学习算法平均提升了51%,具有更高的准确率和更强的鲁棒性。 相似文献
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基于物理的流体模拟方法通过数值求解流体的控制方程可获得逼真的模拟结果,但求解中易产生数值耗散造成流体细节丢失.本文提出采用涡粒子模拟流体,通过求解涡度形式的流体控制方程获得涡度场,再将涡度场转换为不可压的速度场,可降低对流数值耗散,自动保证速度场散度为零,因而能够保持更丰富的流体细节.针对算法在涡度转换为速度时需求解泊松方程的性能瓶颈,基于图形处理器(GPU)设计并实现了一个高效的预条件共轭梯度法求解方程,比现有求解器加速超过10倍.实验结果表明,与现有方法相比,本文算法能够获得真实感更强的流体模拟效果,且模拟速度显著提升. 相似文献
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近年来,深度学习受到越来越多研究者的重视并成功应用于许多领域.虽然深度学习在这些领域获得了巨大的成功,但是数据采集和标注成本高,严重限制了深度学习的推广应用.迁移学习不仅可以打破训练集数据和测试集数据独立同分布的假设,而且可以利用有标签的迁移源数据和没有标签的迁移目标数据训练得到具有良好泛化能力的模型,是扩展深度学习应用场景的重要研究方向.在众多的迁移学习方法中,多源领域自适应方法可以充分利用多个迁移源的信息,具有重要的实际价值.从数据的因果生成机制出发,假设观测数据由语义隐变量和领域隐变量这两组独立的隐变量同时生成.基于上述假设,提出了一种基于多种距离度量框架和加权解耦语义表达的多源领域自适应方法.该方法利用了双重对抗网络来提取解耦的语义信息和领域信息;另一方面,采用了3种不同的语义信息聚合策略获得领域不变的语义表达;最后使用领域不变的语义表达进行图片分类.在多个多源领域自适应数据上的对比及鲁棒性分析实验中,充分地验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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当前,高计算消耗的应用和服务逐渐从集中式云计算中心向网络边缘的嵌入式环境迁移,FPGA因其灵活性和高能效特性,使其在边缘计算的嵌入式系统中得到广泛的应用.传统的FPGA卷积神经网络构造方法存在设计周期长和优化空间小等缺点,无法有效探索硬件加速器的设计空间,在网络边缘的的嵌入式环境下尤为明显.针对该问题,提出一种面向边缘计算的嵌入式FPGA平台卷积神经网络通用的构建方法.通过设计卷积神经网络函数中的网络层间可复用的加速器核心,以少量硬件资源实现性能优化的卷积神经网络硬件;通过拓展设计、缓存优化及数据流优化等技术,实现HLS设计优化;利用该方法在嵌入式FPGA平台上构建相应卷积神经网络,实验结果表明:优化后的网络模型在与Xeon E5-1620 CPU和GTX Titan GPU相比时,在功耗与性能方面具有一定优势,适合应用于边缘计算环境中. 相似文献
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因果发现旨在通过观测数据挖掘变量间的因果关系,在实际应用中需要从观测数据中学习隐变量间的因果结构。现有方法主要利用观测变量间的协方差信息(如四分体约束)或引入非高斯假设(如三分体约束)来解决线性因果模型下的隐变量结构学习问题,但大多限定于分布明确的情况,而实际应用环境往往并不满足这种假设。给出任意分布下隐变量结构的识别性证明,指出在没有混淆因子影响的情况下,两个隐变量的因果方向可识别所需要的最小条件是仅需要其中一个隐变量的噪声服从非高斯分布。在此基础上,针对线性隐变量模型提出一种在任意分布下学习隐变量因果结构的算法,先利用四分体约束方法学习得到隐变量骨架图,再通过枚举骨架图的等价类并测量每一个等价类中的三分体约束来学习因果方向,同时将非高斯约束放宽到尽可能最小的变量子集,从而扩展线性隐变量模型的应用范围。实验结果表明,与MIMBuild和三分体约束方法相比,该算法得到了最佳的F1值,能够在任意分布下学习更多的隐变量因果结构信息,且具有更强的鲁棒性。 相似文献
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推断数据间存在的因果关系是很多科学领域中的一个基础问题.然而现在暂时还没有快速有效的方法对缺失数据进行因果推断。为此,文中提出一种基于加性噪声模型下适应缺失数据的因果推断算法.该算法是基于加性噪声模型下利用最大似然估计法结合加权样本修复数据的思想构造以似然函数形式的模型评分函数,并以此度量模型相对于缺失数据集的优劣程度,通过迭代学习确定因果方向.每次迭代学习包括使用参数修复数据和在修复后的完整数据集下估计参数.该方法既解决了加性噪声模型中映射函数的参数学习困难性问题,又避免了现有学习方法所存在的主要问题。实验表明,在数据缺失比例扩大的情况下该算法仍具有较高识别能力. 相似文献