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大数据时代的到来,使得当前的复杂信息网络研究领域面临着三个基础性问题,即网络的动态性、大规模性以及网络空间的高维性.传统复杂信息网络特征的表示通常以邻接矩阵、出入度、中心性等离散型方式表达,这种表达方式在现有的大规模动态信息网络的新环境下,其计算效率及准确率都受到了很大的挑战.随...[详细]

《计算机学报》2018年10期 下载次数(1720) | 被引次数(80)

网络表示学习的研究目标是采用有监督或者无监督的学习方式从一个原始的网络输入中学习得到新的特征表示的转换方式,使得新的特征可以适应各种机器学习任务,从而把人从繁重的特征工程中解放出来。网络表示学习可形象地的比喻为网络编码任务,即为网络中每个节点赋予一个唯一的表示向量,使得特征相似的...[详细]

陕西师范大学 博士论文 2019年 下载次数(24) | 被引次数(0)

构建高质量的句子表示是句子分类获得更好性能的基础。传统基于高维向量的句子表示方法存在数据稀疏问题。近年来,基于深度学习技术构建的句子低维连续向量表示可有效缓解传统方法的问题,但还存在着一些重要的问题。其一,目前的方法只为每个句子学习单个表示,并基于该单表示进行分类。其二,目前的方...[详细]

北京邮电大学 博士论文 2019年 下载次数(65) | 被引次数(0)

随着互联网的飞速发展,每天都会产生大量社会多媒体数据。这些社会多媒体数据中包含大量的关系信息,它们被广泛用于推荐系统、专家发现等重要的应用以挖掘有价值的信息。网络(数据结构)被广泛用于建模社会多媒体数据中的关系信息,网络结构的社会多媒体数据又被称为社会多媒体网络。近几年来,随着深...[详细]

合肥工业大学 博士论文 2020年 下载次数(181) | 被引次数(0)

异质网络指由不同类型的节点或连边构成的复杂网络。由于其复杂多样化的连边关系蕴含着丰富的语义信息,能够更加形象、灵活地建模现实世界的异构数据,因此,异质网络的研究成为学术界和工业界的研究热点。然而,也正是由于异质网络中节点间的复杂关系,如何更好地进行异质网络的表示学习成为当今复杂网...[详细]

山东师范大学 博士论文 2019年 下载次数(410) | 被引次数(2)

随着以Facebook、Twitter、微信和微博为代表的大型社交媒体的快速发展,产生了海量的网络结构数据,如何合理地表示这些数据是实现大规模网络数据高效挖掘的基础。网络表示学习(Network Representation Learning),又称为网络嵌入(Network E...[详细]

战略支援部队信息工程大学 博士论文 2019年 下载次数(565) | 被引次数(3)

面对互联网文本信息的爆炸性增长,人们已经愈发认识到利用计算机从事知识自动挖掘的重要性。本文所讨论的知识指的是以构成的三元组事实(1)。知识挖掘的研究主要包括:从无/半结构化的自由文本中抽取结构化的知识,以及利用既有的结构化知识推断未被发现的新知识。知识抽取与推断的方法能够帮助人们...[详细]

清华大学 博士论文 2017年 下载次数(710) | 被引次数(0)

现实生活中复杂系统可以建模为网络结构,并对其有价值的信息进行挖掘。由于节点之间存在错综复杂的连接关系,传统的数据挖掘方法不能很好地应用在非欧几里德数据中。网络表示学习是通过保留网络结构信息和附加属性信息来生成一个代表节点性质的低维向量,从而方便进行后续分析任务。因此,近年来这方面...[详细]

桂林电子科技大学 硕士论文 2020年 下载次数(38) | 被引次数(0)

随着图书资源的不断丰富,读者获取感兴趣图书的难度不断增大,图书推荐技术随之产生。利用用户信息、图书信息以及用户购买或是借阅的记录来预测用户可能感兴趣的图书,主动地为用户推荐图书,使得用户可以快速、准确地获得相关图书,并节约大量时间。此外,优质的图书推荐方法也能够帮助图书销售平台提...[详细]

南京理工大学 硕士论文 2020年 下载次数(45) | 被引次数(0)

网络数据是用来描述物体与物体之间联系关系的一种表示。在现实世界中,各式各样的系统都可以通过网络数据来表示,例如物流网络系统,生物信息网络系统,等。然而,这些网络往往具有数据庞大、结构复杂等特点。因此,复杂网络往往不能被人们全面认识和理解。网络表示学习的研究是复杂网络分析的重要内容...[详细]

安徽大学 硕士论文 2021年 下载次数(56) | 被引次数(0)