检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 903-915页

作者：徐立祥葛伟陈恩红罗斌合肥学院人工智能与大数据学院合肥230601 大数据分析与应用安徽省重点实验室(中国科学技术大学计算机科学与技术学院) 合肥230027 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

图表示学习已成为图深度学习领域的一个研究热点.大多数图神经网络存在过平滑现象,这类方法重点关注图节点特征,对图的结构特征关注度不高.为了提升对图结构特征的表征能力,提出了一种基于图核同构网络的图分类方法,即KerGIN.该方法首... 详细信息

图表示学习已成为图深度学习领域的一个研究热点.大多数图神经网络存在过平滑现象,这类方法重点关注图节点特征,对图的结构特征关注度不高.为了提升对图结构特征的表征能力,提出了一种基于图核同构网络的图分类方法,即KerGIN.该方法首先通过图同构网络(graph isomorphism network,GIN)对图进行节点特征编码,并使用图核方法对图进行结构编码,进一步利用Nystrom方法降低图核矩阵的维度.其次借助MLP将图核矩阵与图特征矩阵对齐,通过注意力机制将图的特征编码和结构编码进行自适应加权融合,进而得到图的最终特征表示,提升了图结构特征信息的表达能力.最后在7个公开的图分类数据集上对模型进行了实验评估:与现有图表示模型相比,KerGIN模型能够在图分类准确度上有较大幅度提升,它可以增强GIN对图结构特征信息的表达能力.

关键词：图分类图神经网络图核 Nystrom方法图注意力机制

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基于试题网络的个性化学习推荐系统研究

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现代教育技术 2018年第6期28卷 11-16页

作者：刘淇丁鹏黄小青董晶晶中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室安徽合肥230027 科大讯飞股份有限公司安徽合肥230088

个性化教育的实施对我国教育改革至关重要。然而目前主流教育模式为大班教学,个性化教育面临难以实现学生个性化学习、自主学习等现实困难。为了解决这些困难,文章在教育数据大量产生的背景下,通过基于人工智能技术的试题表征,得到了试... 详细信息

个性化教育的实施对我国教育改革至关重要。然而目前主流教育模式为大班教学,个性化教育面临难以实现学生个性化学习、自主学习等现实困难。为了解决这些困难,文章在教育数据大量产生的背景下,通过基于人工智能技术的试题表征,得到了试题关联网络。在此基础上,文章进一步设计了试题推荐系统,实现了学生的课下自主学习和个性化学习。最后,文章通过具体实施案例,验证了该系统的有效性。总体来说,文章提出的试题关联网络理念和技术实现策略,为个性化教育的实施提供了一种新的方法。

关键词：个性化教育教育大数据试题关联网络试题推荐系统

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基于有向超图的图像匹配算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第2期47卷 50-58页

作者：朱明张健梁栋唐俊张艳安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心安徽合肥230601 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031

为了提高复杂变换下图模型的匹配精度,提出了一种基于有向超图的图像匹配算法.该算法首先分别在两个待匹配的特征点集中构造3一致超图,计算每条超边所包含三元组的权值,然后利用这些权值来构造加权邻接张量,最后通过凸凹松弛算法实现图... 详细信息

为了提高复杂变换下图模型的匹配精度,提出了一种基于有向超图的图像匹配算法.该算法首先分别在两个待匹配的特征点集中构造3一致超图,计算每条超边所包含三元组的权值,然后利用这些权值来构造加权邻接张量,最后通过凸凹松弛算法实现图像匹配.模拟和真实图像的实验结果表明,文中算法能够获得更高的匹配精度,对于复杂变换的图像也有很好的匹配效果.

关键词：超图三元组邻接张量凸凹松弛匹配

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用户序列行为分析研究与应用综述

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安徽大学学报（自然科学版） 2018年第5期42卷 39-51页

作者：陈恩红陈玉莹潘镇李徵中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室

随着信息技术的高速发展,各行业的信息系统近年来收集了海量数据,这些海量数据中包含大量与用户行为相关的信息,且数据量还在以指数级增长.及时、精确地从这些海量信息中发现有用的知识,挖掘出用户行为数据背后隐含的模式,能够帮助企业... 详细信息

随着信息技术的高速发展,各行业的信息系统近年来收集了海量数据,这些海量数据中包含大量与用户行为相关的信息,且数据量还在以指数级增长.及时、精确地从这些海量信息中发现有用的知识,挖掘出用户行为数据背后隐含的模式,能够帮助企业制定市场战略,留住已有的用户或者吸引新的用户,进而帮助企业在市场竞争中取得先机.而用户的行为数据往往都是具有序列性质的,用户的兴趣爱好也会随着时间不断变化.因此,综合序列特点的用户行为分析成为一个重要的研究课题.论文对近些年来基于用户序列行为分析的研究与应用进展进行综述,并对其数据格式、问题定义、关键技术、应用场景等进行详细介绍、比较和分析.最后,对基于用户序列行为分析的研究与应用在未来的发展趋势进行探讨和展望.

关键词：序列分析分析用户行为数据挖掘

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面向智能教育的自适应学习关键技术与应用

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智能系统学报 2021年第5期16卷 885-898页

作者：陈恩红刘淇王士进黄振亚苏喻丁鹏马建辉竺博中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室安徽合肥230027 科大讯飞股份有限公司安徽合肥230088

本文是关于我们获得2020年度吴文俊人工智能科学技术奖主要工作的一个介绍。该成果针对自适应学习中面临的教学资源表示困难、学习状态诊断困难以及学习策略设计困难等关键技术难题,首先构建数据驱动的教学资源无监督表示新框架,提高了... 详细信息

本文是关于我们获得2020年度吴文俊人工智能科学技术奖主要工作的一个介绍。该成果针对自适应学习中面临的教学资源表示困难、学习状态诊断困难以及学习策略设计困难等关键技术难题,首先构建数据驱动的教学资源无监督表示新框架,提高了教学资源质量评估和内容检索的精度和效率。其次提出基于深度学习的学习者认知诊断新方法,突破了以量表为基础的教育测量理论研究范式。然后设计基于知识匹配的个性化推荐技术以及多目标匹配的自适应推荐技术,满足了智能教育场景的复杂约束与学习者的多样目标需求。最后,本文成果研发了面向基础教育的智能教育系统——智学网,已在全国推广使用,对我国智能教育发展具有积极意义。

关键词：自适应学习智能教育教学资源表示质量评估内容检索认知诊断知识追踪个性化推荐自适应推荐智能教育系统

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面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术研究

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模式识别与人工智能 2018年第1期31卷 77-90页

作者：刘淇陈恩红朱天宇黄振亚吴润泽苏喻胡国平中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室合肥230027 科大讯飞股份有限公司合肥230088

随着教育信息化进程的深入,学生在线学习数据得到不断积累,为数据驱动的教育评估和智能辅助教学提供良好条件.然而,已有的面向在线智慧学习的教育数据挖掘模型很难从海量、稀疏、高噪的数据中准确分析试题特征和学生学业水平,也较少考... 详细信息

随着教育信息化进程的深入,学生在线学习数据得到不断积累,为数据驱动的教育评估和智能辅助教学提供良好条件.然而,已有的面向在线智慧学习的教育数据挖掘模型很难从海量、稀疏、高噪的数据中准确分析试题特征和学生学业水平,也较少考虑学生及教师的个性化需求.文中针对上述问题开展若干面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术研究工作,以教育学习所涉及的试题、学生、教师为对象,以个性化推荐等技术同教育领域知识相结合为手段,以提高学生学业水平为目标.具体介绍用于试题分析和检索的试题文本表征模型、基于认知诊断的个性化学习资源推荐方法、针对教师的教学建议和指导等方法,以及这些技术所依托的应用平台——科大讯飞在线教育系统"智学网".最后简单讨论面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术未来可能的研究方向.

关键词：在线智慧学习教育评估认知诊断推荐系统

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融合通用题目表征学习的神经知识追踪方法研究

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中文信息学报 2022年第4期36卷 146-155页

作者：魏思沈双宏黄振亚刘淇陈恩红苏喻王士进认知智能国家重点实验室(科大讯飞) 安徽合肥230088 中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室安徽合肥230027 中国科学技术大学大数据学院安徽合肥230027

知识追踪是一项评估学生学习过程中知识状态演变情况的任务。现有大多数方法都致力于探索不同的知识状态评估方法。然而,答题过程中更为基础的题目表征受到的关注相对较少。因此,该文提出了一种融合通用题目表征学习的神经知识追踪框架... 详细信息

知识追踪是一项评估学生学习过程中知识状态演变情况的任务。现有大多数方法都致力于探索不同的知识状态评估方法。然而,答题过程中更为基础的题目表征受到的关注相对较少。因此,该文提出了一种融合通用题目表征学习的神经知识追踪框架。具体地,该文首先设计了一种通用的题目表征方法,通过知识点、难度和题目独有特征来区分题目。然后,采用现有知识追踪方法同时捕捉知识状态演变并学习题目表征。最后,利用知识状态和待回答题目表征的内积来模拟回答过程。在三个真实数据集上的实验结果表明,该文方法可以在知识追踪过程中学习精确有效的题目表征,并且显著提升了基线知识追踪方法的性能,使其能够超过现有最优方法。

关键词：题目表征知识追踪深度学习数据挖掘

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面向学科题目的文本分析方法与应用研究综述

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中文信息学报 2022年第10期36卷 1-16页

作者：黄振亚刘淇陈恩红林鑫何理扬刘嘉聿王士进中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室安徽合肥230027 认知智能全国重点实验室安徽合肥230088 讯飞华中人工智能研究院湖北武汉430058

分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了... 详细信息

分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了大量面向学科题目的文本分析方法,开展了许多重要的智能应用任务,对探索人类知识学习等认知能力具有重要意义。该文围绕智能教育与自然语言处理交叉领域,介绍了若干代表性研究任务,包括题目质量分析、机器阅读理解、数学题问答、文章自主评分等,并对相应研究进展进行阐述和总结;此外,对相关数据集和开源工具包进行了总结和介绍;最后,展望了多个未来研究方向。

关键词：学科题目题目质量分析机器阅读理解数学题问答文章自主评分

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基于地质知识蒸馏学习的油气储集层识别方法

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中国科学：信息科学 2021年第1期51卷 40-55页

作者：李徵刘淇王喆锋郑毅林霞怀宝兴米兰陈恩红中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室合肥230027 华为技术有限公司杭州310051 中国石油勘探开发研究院北京100083

油气储集层识别是石油能源企业在勘测和开发业务中核心的任务之一.长期以来,油气行业一直依靠专家人工分析海量测井数据以对地下油气储集层进行定性分析,虽然专家解释结论有着很高的精准度,但是时间与经济成本都十分高昂.近些年来,随着... 详细信息

油气储集层识别是石油能源企业在勘测和开发业务中核心的任务之一.长期以来,油气行业一直依靠专家人工分析海量测井数据以对地下油气储集层进行定性分析,虽然专家解释结论有着很高的精准度,但是时间与经济成本都十分高昂.近些年来,随着以深度学习为代表的人工智能技术的迅速发展,智能油气储集层识别技术成为学术界和工业界共同关注的问题.然而,真实工业环境存在严重的传感数据不一致问题,给传统的监督学习模型带来巨大的挑战.本文针对传感器不一致情境中油气储集层识别任务展开研究,提出多尺度地质知识蒸馏网络的方法.首先,该方法提出一种多尺度特征自注意力融合机制来学习地质信息的多尺度动态表征.其次,该方法设计一种地质知识蒸馏学习模型,从非一致传感数据中学习额外的地质知识,进一步提升模型准确度.最后,在真实数据集上进行大量实验,结果充分证明本文提出的模型在油气储集层识别任务上的有效性和鲁棒性.

关键词：油气储集层识别地质知识蒸馏学习传感数据深度神经网络

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融合知识交互关系的认知诊断深度模型

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模式识别与人工智能 2023年第1期36卷 22-33页

作者：张所娟余晓晗陈恩红沈双宏郑雨黄松中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院南京210007 中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室合肥230027

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... 详细信息

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.同时,实现基于Choquet积分的理想作答反应计算算法.最后提出模糊测度的深度神经网络,预测学习者的作答表现.大量实验表明,文中模型不仅取得较好的预测结果,还能为预测结果提供知识交互层面的解释,具有一定的优越性.

关键词：认知诊断知识交互模糊积分知识权重

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