检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2022年第1期52卷 154-161页

作者：雷景佩欧阳丹彤张立明吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对知识图谱中定义域值域约束补全问题,将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据。针对定义域值域约束补全问题的结构,在两种基于翻译的知识图谱嵌入模型TransE和RotatE基础上给出了两种高效的约束补全方法DCaT-... 详细信息

针对知识图谱中定义域值域约束补全问题,将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据。针对定义域值域约束补全问题的结构,在两种基于翻译的知识图谱嵌入模型TransE和RotatE基础上给出了两种高效的约束补全方法DCaT-T和DCaT-R。特别地,为提升补全方法的预测性能,DCaT-T与DCaT-R方法均采用了两阶段的训练方法。实验结果表明,DCaT-T和DCaT-R优于类型预测方法SDType,DCaT-T方法优于同在TransE基础上实现的嵌入表示模型ConnectE类型预测方法,并且两阶段的训练方法能够进一步提高模型的预测能力。

关键词：人工智能知识图谱定义域值域约束补全知识图谱嵌入

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基于稀疏系数矩阵重构的多标记特征选择

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计算机学报 2022年第9期45卷 1827-1841页

作者：李永豪胡亮高万夫吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

处理复杂的多标记数据对于特征选择而言是一项挑战性任务.然而,现存的多标记特征选择方法存在三个问题未解决.首先,现有的多标记特征选择方法利用样例层流形正则化项保持样例的相似性结构或借助标签关联来指导特征选择,但两者对于特征... 详细信息

处理复杂的多标记数据对于特征选择而言是一项挑战性任务.然而,现存的多标记特征选择方法存在三个问题未解决.首先,现有的多标记特征选择方法利用样例层流形正则化项保持样例的相似性结构或借助标签关联来指导特征选择,但两者对于特征选择的指导存在互补关系.其次,早期方法基于样例相似性所构造的近邻矩阵来探索标签关联,却忽略了成对标签本身的关联性.最后,早期方法整合多个未知变量,导致目标函数的求解变得困难.为解决上述问题,本文基于最小二乘回归模型构建经验损失函数,然后在目标函数中引入标签正则化项探索标签之间的关联,同时利用特征矩阵与重构稀疏系数矩阵的乘积表示预测标签并保留数据本身的局部几何结构.上述各项被整合在一个联合学习框架内.针对该学习框架,一套证明可收敛的优化方案被设计.在13个真实的多标记基准数据集上进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：特征选择多标记学习流形学习稀疏化学习分类

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地理链接数据的空间拓扑完整性验证

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吉林大学学报(理学版) 2025年第1期63卷 60-66页

作者：卢禹博叶育鑫欧阳丹彤吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为能准确且快捷地验证地理链接数据多重实体空间拓扑关系的完整性,提出一种基于RCC8模型的饱和推理方法,用于检验多重空间拓扑关系是否具有冲突.该方法应用推理规则,将关系对进行两两组合推理,逐步推导出潜在空间关系并对推理结果进行检... 详细信息

为能准确且快捷地验证地理链接数据多重实体空间拓扑关系的完整性,提出一种基于RCC8模型的饱和推理方法,用于检验多重空间拓扑关系是否具有冲突.该方法应用推理规则,将关系对进行两两组合推理,逐步推导出潜在空间关系并对推理结果进行检验,不断重复以上过程,直到确保推理过程在所有关系对均被推导后终止.在此基础上,封装一个基于RCC8模型的饱和推理验证组件,以方便使用者在无需重复编写代码的情况下,通过直接调用组件验证多重空间拓扑关系.利用该方法和组件对SLIPO项目的链接数据集的部分数据进行测试,成功识别出GeoSHACL组件无法检测到的多个空间拓扑关系冲突实体.

关键词：地理链接数据空间完整性约束饱和式推理完整性验证空间约束组件

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基于区块链的群智感知双向信誉评估隐私保护

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计算机研究与发展 2024年第11期61卷 3681-3692页

作者：邓清勇左清华李哲涛王恩郭斌教育区块链与智能技术教育部重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004 暨南大学信息科学技术学院广州510632 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 西北工业大学计算机学院西安710129

在移动群智感知系统中,信誉管理是提高数据收集质量的有效途径,但现有基于主观评价的方案难以实现隐私保护下的工人信誉真实评估.为此,提出了一种基于区块链的分布式群智感知双向信誉评估隐私保护(bilateral reputation evaluation priv... 详细信息

在移动群智感知系统中,信誉管理是提高数据收集质量的有效途径,但现有基于主观评价的方案难以实现隐私保护下的工人信誉真实评估.为此,提出了一种基于区块链的分布式群智感知双向信誉评估隐私保护(bilateral reputation evaluation privacy-preserving,BREPP)方案.首先采用随机干扰、佩德森承诺隐藏工人信誉更新的参数,利用紧凑型可链接自发匿名群签名匿名验证了信誉更新过程,联合Bulletproofs范围证明与Schnnor签名验证了工人的信誉评估过程;然后,采用子地址方法实现工人和请求者身份匿名下的快速定位检索;最后在Hyperledger Fabric上部署了实验原型系统并进行了性能评估.结果表明,BREPP方案与已有信誉隐私保护方案相比,信誉管理总时延和信誉评估误差率分别至少降低了2.00个百分点和24.96个百分点;与无隐私方案相比,在信誉评估准确率与总时延之间取得了较好均衡.

关键词：移动群智感知信誉管理区块链隐私保护匿名验证

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基于深度学习的细粒度医学知识图谱构建

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计算机科学 2024年第S02期51卷 26-32页

作者：王钰涵马涪元王英吉林大学软件学院长春130012 吉林大学人工智能学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

医疗知识图谱作为整合海量医疗信息的有力工具,正被广泛应用于临床决策支持系统、医疗问答系统等便民平台。目前,大规模医疗知识图谱层出不穷,但大多都将注意力放在实体数量的扩充,而忽略了实体种类的细粒度化。医疗术语具有冗长且难以... 详细信息

医疗知识图谱作为整合海量医疗信息的有力工具,正被广泛应用于临床决策支持系统、医疗问答系统等便民平台。目前,大规模医疗知识图谱层出不穷,但大多都将注意力放在实体数量的扩充,而忽略了实体种类的细粒度化。医疗术语具有冗长且难以理解的特点,因此构建细粒度化的知识图谱可以在很大程度上提高知识图谱便民系统的实用性,并为问答系统提供更具有针对性的诊断说明。文中针对垂直网站爬取的大规模医疗知识库,以实现医疗长文本细粒度化为目标,运用BiLSTM从长句子的两个方向为每个词语建模完整上下文信息,同时引入预训练模型BERT加强对词语上下文语义的建模,并结合CRF模型学习状态转移矩阵维持标签序列的一致性,高效识别长句中的实体,并通过实体对齐和属性填充构建细粒度医疗知识图谱。医疗实体细粒度化任务的对比实验表明,BERT+BiLSTM+CRF模型的效果优于其他模型,可视化结果也说明了所提方法进行细粒度化的有效性。

关键词：知识图谱 BiLSTM CRF 细粒度

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自适应特征融合的迭代实体对齐方法

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吉林大学学报（理学版） 2024年第3期62卷 629-635页

作者：李婷婷邵斐温天晓董飒吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对知识图谱实体对齐任务中缺乏训练数据以及长尾实体对齐准确率较低的问题,提出一种基于自适应特征融合策略的迭代实体对齐方法,并设计一种迭代策略自动扩充训练数据的规模.该方法使用知识图谱的结构信息,并利用关系、属性和实体名称... 详细信息

针对知识图谱实体对齐任务中缺乏训练数据以及长尾实体对齐准确率较低的问题,提出一种基于自适应特征融合策略的迭代实体对齐方法,并设计一种迭代策略自动扩充训练数据的规模.该方法使用知识图谱的结构信息,并利用关系、属性和实体名称信息作为语义信息辅助对齐,从而提升对齐效果.在数据集上的实验结果表明,该模型在知识图谱实体对齐任务中效果良好.

关键词：知识图谱实体对齐迭代策略自适应特征融合

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基于会话的结合全局潜在信息的图神经网络推荐模型

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吉林大学学报（工学版） 2023年第10期53卷 2964-2972页

作者：董立岩梁伟业王越群李永丽吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 东北师范大学信息科学与技术学院长春130117

针对当前各种基于会话推荐的模型存在对物品间全局关系的获取和使用不足的问题,提出了基于会话的结合全局潜在信息的图神经网络推荐模型。该模型根据全部会话序列构建会话图与全局图,并在全局图中引入了序列中各节点间的间距信息,以及... 详细信息

针对当前各种基于会话推荐的模型存在对物品间全局关系的获取和使用不足的问题,提出了基于会话的结合全局潜在信息的图神经网络推荐模型。该模型根据全部会话序列构建会话图与全局图,并在全局图中引入了序列中各节点间的间距信息,以及序列节点的相邻节点彼此之间的贡献度,通过模型训练获取最后的会话表征预测下一个交互行为。实验结果表明:在结合图神经网络的推荐算法中充分挖掘全局潜在信息可以有效提高推荐算法的准确率,这一改进对提高基于会话的图神经网络模型的性能有一定指导意义。

关键词：计算机软件推荐系统基于会话的推荐图神经网络全局信息

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基于循环结构的视觉Transformer

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吉林大学学报（工学版） 2024年第7期54卷 2049-2056页

作者：蒋磊王子其崔振宇常志勇时小虎莫斯科国立大学数学力学系莫斯科119991 莫斯科国立大学计算数学与控制理论系莫斯科119991 吉林大学生物与农业工程学院长春130022 吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)性能的提升依赖于网络的参数量,从而导致其应用场景受限的缺点,本文从神经学得到启发,创新性地提出将人脑神经元之间的循环结构应用在ViT上。文中首次从黎曼几何的角度解释了循环结构生效... 详细信息

针对视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)性能的提升依赖于网络的参数量,从而导致其应用场景受限的缺点,本文从神经学得到启发,创新性地提出将人脑神经元之间的循环结构应用在ViT上。文中首次从黎曼几何的角度解释了循环结构生效的工作原理,之后以Token-to-Token Transformer(T2T Transformer)为主干框架提出了基于循环结构的ViT。实验结果表明:循环结构的引入能在视觉Transformer参数量基本不变化的情况下大幅提高其性能,使用循环结构后,在Imagenet分类数据集下网络仅增加0.14%的参数,但带来9%的分类精度提升;在目标检测任务中,增加0.1%的参数带来10.7%的性能提升。

关键词：视觉Transformer 循环结构黎曼几何

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增强边缘检测图像算法在多书识别中的应用

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吉林大学学报（工学版） 2022年第4期52卷 891-896页

作者：刘铭杨雨航邹松霖肖志成张永刚长春工业大学数学与统计学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

随着图书的借阅量逐渐增加,国内图书馆基本都应用了自助借还系统,但在借还书过程中仍存在着许多异常的现象,如多书识别准确率不高、图书数目识别不准确等。针对上述问题,本文提出了一种基于增强边缘检测图像的多书识别算法。该算法使用2... 详细信息

随着图书的借阅量逐渐增加,国内图书馆基本都应用了自助借还系统,但在借还书过程中仍存在着许多异常的现象,如多书识别准确率不高、图书数目识别不准确等。针对上述问题,本文提出了一种基于增强边缘检测图像的多书识别算法。该算法使用2×2的卷积核与边缘检测图像做卷积,增强图像内的直线信息,通过检测图像内书籍边缘数量,并辅助检测书脊边缘来进行多书识别。其中,单书识别准确率达94.0%,多书识别准确率达92.9%,综合识别准确率为93.8%。该方法具有较高的实用性,可以用于完成多书识别任务。

关键词：计算机应用技术边缘提取直线检测多书识别图像增强

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基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法

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吉林大学学报（理学版） 2024年第4期62卷 923-932页

作者：董立岩齐竞则刘元宁冯嘉辉吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对云边端协同环境中依赖任务卸载时效率低以及任务卸载失败的问题,提出一种基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法.第一阶段,根据提出的二维卸载偏好因子对依赖任务的部分子任务进行直接卸载决策,从而有效缩小遗传算法初始种... 详细信息

针对云边端协同环境中依赖任务卸载时效率低以及任务卸载失败的问题,提出一种基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法.第一阶段,根据提出的二维卸载偏好因子对依赖任务的部分子任务进行直接卸载决策,从而有效缩小遗传算法初始种群的规模.第二阶段,提出基于虚拟适应度的启发式交叉方法,并对基于参考点的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ, NSGA-Ⅲ)的交叉算子进行改进,保留了种群多样性并提升了算法收敛速度,最后使用改进的算法对所有依赖任务的子任务进行最优卸载决策集的搜索.实验结果表明,与其他算法相比,该算法在任务完成时间、任务能耗和边缘云集群成本方面平均优化了10.2%~18.3%,并且将任务失败率平均降低了10.7%~25.6%.

关键词：云边端协同环境依赖任务卸载多目标优化虚拟适应度遗传算法

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