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9551.
融合结构和特征的图层次化池化模型
作为深度神经网络向非欧式数据上的扩展,图神经网络(GNN)已经在图节点分类任务、链接预测任务和图分类任务中取得了显著成就。在图分类任务上,当前方法一般通过层次化的池化过程同时考虑图的局部和全局结构信息以学习高层次的图表示。在对当前的图分类模型进行对比分析后,考虑当前方法的不足,结… …
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非完美多分类标签体系下的领域短文本分类方法研究
近年来,短文本分类技术获得了广泛的研究。但在实际应用中,随着文本数据的积累,人们经常会遇到分类体系问题及其引起的数据分类标注问题,原因在于分类标签体系通常具有动态性,以及体系中的分类标签具有不易区分性。为此,文中结合分类标签数量众多的某省电信投诉工单分析业务进行了具体分析,并提出… …
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基于对称加密和双层真值发现的连续群智感知激励机制
针对连续群智感知中隐私要求提高、收集到的感知数据不可靠和用户参与感知任务积极性低等问题,提出了一种基于对称加密和双层真值发现的连续群智感知激励机制(Symmetric Encryption and Double Truth Discovery Based Incentive Me… …
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区块链系统的存储可扩展性综述
区块链是在比特币的基础上发展起来的一种分布式数据库,凭借其去中心化、可溯源、不可篡改等特点引起了学术界和工业界的广泛关注。然而当区块链技术应用于实际的应用场景时,随着节点数量和数据量的急剧增长,出现了低吞吐率、难以扩展等问题。在实际的应用场景中,难以扩展问题抑制了区块链技术的真正… …
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面向医疗咨询的复杂问句意图智能理解
在智慧医疗中基于知识图谱的问答系统能够根据结构化的医疗知识自动回答自然语言问句,具有重要的研究意义和实际应用价值。当前的问答系统不能有效地处理包含多种意图的复杂问句,导致意图识别不全面或不正确,难以生成高质量的答案。因此,该文提出了基于语义分析和深度学习的复杂问句意图智能理解方法… …
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面对程序设计OJ(Online Judge,在线判题)平台上的大量习题,学生选题时往往带有盲目性,不利于学生快速提高程序设计能力.现有的习题推荐方法往往忽视了认知心理学与学生答题行为的联系,没有充分关注导致学生信息认知过程具有差异性的因素对解题的影响.本文基于认知心理学提出一种记… …
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一种融合主题的PGN-GAN文本摘要模型
为了改进生成式文本的摘要模型,本文提出了一种基于主题的生成对抗与指针网络结合的文本摘要模型.首先通过LDA主题建模方法获取主题词,在获取单词的主题向量后,将结合主题的词向量与传统的序列注意力相结合,形成新的复合注意力共同影响单词的生成,然后通过加入生成对抗网络以在指针生成网络上取… …
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面向交通状态时空模式的双向聚类可视分析
城市道路网络的交通状态存在多种时序变化模式和空间分布模式.为了能综合分析各时序模式在不同区域的分布情况,以及各空间模式在不同时间段的出现规律,本文提出一种基于双向聚类的时空模式可视分析方法.该方法可同时将路段集合和以小时为尺度的时间戳集合划分为簇,以提取出时序模式和空间模式.然后… …
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基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐
跨域序列推荐旨在从给定的某用户在不同领域中的历史交互序列中挖掘其偏好,预测其在多个领域中最可能与之交互的下一个项目,以缓解数据稀疏对用户意图捕捉和预测的影响.受协同过滤思想启发,提出一种基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐(timeandrelation-awaregrap… …
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9560.
融合知识交互关系的认知诊断深度模型
认知诊断是基于学习数据挖掘学习者潜在认知状态的一种智能评测技术.当前大多数认知诊断模型将学习任务中的知识视为同等重要,未考虑知识间的交互关系,从而影响诊断的准确性,同时也缺乏可解释性.针对上述问题,文中提出融合知识交互关系的认知诊断深度模型,实现学习者认知状态与知识权重的统一表达… …
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