检索结果-内蒙古大学图书馆

数据采集与处理 2025年第1期40卷 134-146页

作者：郑文萍王晓敏韩兆荣山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006 山西大学智能信息处理研究所太原030006

图卷积神经网络通过将相似性高的邻居节点信息进行聚合以得到节点表示,为节点选择合适邻域并进行有效聚合是图卷积网络的关键。现有的图卷积神经网络大多直接将多跳邻域内的节点信息聚合,没有考虑到不同跳数邻域的聚合权重对网络中不同... 详细信息

图卷积神经网络通过将相似性高的邻居节点信息进行聚合以得到节点表示,为节点选择合适邻域并进行有效聚合是图卷积网络的关键。现有的图卷积神经网络大多直接将多跳邻域内的节点信息聚合,没有考虑到不同跳数邻域的聚合权重对网络中不同节点的差异性。针对此,提出了一种基于路径感知邻域的节点分类算法(Path connectivity based neighbor-awareness node classification algorithm,PCNA),通过网络中的路径连通信息确定节点邻域,并自适应地感知不同长度路径对节点间相似性计算的影响权重,指导图卷积神经网络的邻域聚合过程。PCNA由邻域感知器和节点分类器组成,邻域感知器基于强化学习机制自适应地获取每个节点的聚合邻域及不同长度路径的影响权重,再利用节点间的路径连通信息得到相似性矩阵;节点分类器利用所得相似性矩阵进行邻域聚合得到节点表示,并进行节点分类。在8个真实数据集上与10种经典算法的对比实验表明了所提算法在节点分类任务上有较好的性能。

关键词：图卷积神经网络邻域聚合强化学习节点相似性节点分类

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基于中心事件和句子感知的事件因果识别模型

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山西大学学报(自然科学版) 2025年第1期48卷 20-28页

作者：尚舒鹏普瑞丽李旸王素格李德玉山西大学计算机与信息技术学院山西财经大学金融学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

在金融领域的事件关系识别任务中，篇章级事件因果关系的识别是一项具有挑战性的任务。而事件因果关系关联于中心事件及其所在的句子，一方面，多个事件中的中心事件会影响事件间的因果关系，另一方面，事件所在的句子也会具有强化事件... 详细信息

在金融领域的事件关系识别任务中，篇章级事件因果关系的识别是一项具有挑战性的任务。而事件因果关系关联于中心事件及其所在的句子，一方面，多个事件中的中心事件会影响事件间的因果关系，另一方面，事件所在的句子也会具有强化事件因果关系的作用，为此，本文提出了基于中心事件和句子感知的事件因果识别模型。该模型使用中心感知的高阶事件推理网络（Centrality-aware High-order Event Reasoning Network,CHEER），建立了中心事件的表示，并基于图注意力网络构建了事件关系图，建立了事件及其事件对的表示，以自适应模拟事件间的因果传递，从而识别中心事件及其因果相关事件。通过引入情感中心嵌入和关联词中心嵌入，句子的情感和结构对事件因果关系的表达得以增强，从而提高了金融文本中因果关系识别的准确性。本文在标注了中心事件的公开数据集EventStoryLine与自建数据集上进行实验，结果显示在EventStoryLine数据集上模型的句间准确率提高了1.1%，在自建数据集中整体提高1.8%，验证了中心事件对事件因果关系识别的准确性有较好提升。

关键词：事件因果关系事件关系图篇章级文本金融领域图注意力网络

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基于q阶正交模糊犹豫度和个性化调整的大群体决策

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重庆邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期37卷 102-109页

作者：卢方蕙张超李德玉牛宇鸽刘可欣李文涛山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 西南大学人工智能学院重庆400715

为了缓解决策信息表示中的不确定性以及不同决策者在不同时间点差异化的共识水平对决策结果的影响,依据q阶正交模糊犹豫度和后悔理论,提出一种两阶段框架下基于个性化调整的大群体决策方法。构建一种新型映射函数将实数转化为q阶正交模... 详细信息

为了缓解决策信息表示中的不确定性以及不同决策者在不同时间点差异化的共识水平对决策结果的影响,依据q阶正交模糊犹豫度和后悔理论,提出一种两阶段框架下基于个性化调整的大群体决策方法。构建一种新型映射函数将实数转化为q阶正交模糊数;依据欧氏距离和Hausdorff距离相结合的混合距离提出改进型k均值三支聚类算法,降低大群体决策的整体复杂度;将共识水平与灰关联系数相结合,探索一种组内决策者的权重计算方法,并基于平均共识水平和组内决策者数量进一步探索组权重计算方法;设计两阶段框架下的共识达成过程,利用决策者的个性化共识水平依据后悔理论提出一种融合q阶正交模糊犹豫度的个性化调整机制。真实场景下的共享单车投放案例表明,提出方法具有可行性和有效性。

关键词：粒计算三支决策 q阶正交模糊集大群体决策共享单车投放

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基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法

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山东大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 41-50页

作者：王英楠郑文萍杨贵山西医科大学汾阳学院卫生信息管理系山西汾阳032200 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 山西太原030006

针对现有网络嵌入方法忽略高阶结构,嵌入过程与社区发现任务独立进行,影响社区发现质量的问题,提出基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法(community detection algorithm based on dual-view network embedded clustering integratio... 详细信息

针对现有网络嵌入方法忽略高阶结构,嵌入过程与社区发现任务独立进行,影响社区发现质量的问题,提出基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法(community detection algorithm based on dual-view network embedded clustering integration,DNECI),算法包括双视角网络嵌入和聚类集成两部分。双视角网络嵌入模块对网络属性信息与拓扑信息实现自适应融合,保留网络属性信息与拓扑的高阶结构。聚类集成模块包括模块度优化和聚类优化两个组件,模块度优化组件利用高阶拓扑结构得到具有最优模块度的社区结果;聚类优化组件通过自监督聚类方法在嵌入空间得到聚类结果;引入互监督机制使两种视角的社区发现结果具有一致性。在4个真实数据集与15个算法进行对比试验,结果表明,DNECI在准确率和标准互信息至少比最先进的基准算法平均提高2.5%和1.4%,在调整兰德系数和F1分数至少平均提高3.7%和1.7%,具有较好的社区发现效果。

关键词：社区发现网络嵌入模块度自监督高阶结构

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基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割

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计算机科学 2025年第3期52卷 41-49页

作者：王涛白雪飞王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006 山西警察学院网络安全保卫系太原030401

针对肾癌三维CT图像存在病变区域多尺度、边缘像素稀疏、对比度低以及肿瘤形状复杂且不规则等问题,提出一种基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割网络(EE-SFF U-Net)。EE-SFF U-Net采用基于U-Net的对称编解码网络架构,编码... 详细信息

针对肾癌三维CT图像存在病变区域多尺度、边缘像素稀疏、对比度低以及肿瘤形状复杂且不规则等问题,提出一种基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割网络(EE-SFF U-Net)。EE-SFF U-Net采用基于U-Net的对称编解码网络架构,编码路径中包含一个用于强化边缘信息的边缘增强模块,可有效挖掘、利用浅层特征信息以缓解边缘像素稀疏问题,同时避免小目标的漏检。此外,在网络的跳跃连接中,设计一个选择性特征融合模块,使得深浅层特征相互补充,实现不同信息的有效聚合。最后提出一个综合Generalized Dice Loss和Focal Loss的混合损失函数,利用动态权重调整策略,实现损失函数的优化训练,并降低病变区域多尺度和肿瘤形状大小不规则带来的影响。所提方法在保证病变区域整体定位准确的同时,强化对小目标特征信息的挖掘利用,从而提高分割的准确性和鲁棒性。在KiTS19公开数据集上的实验结果表明,与其他分割算法相比,该方法各项指标表现良好,分割性能有显著提升。

关键词：肾癌三维CT分割边缘增强选择性特征融合 3D U-Net 深度学习

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基于主题多视图表示的零样本实体检索方法

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年第3期 23-34页

作者：齐丹丹王长征郭少茹闫智超胡志伟苏雪峰马博翔李时钊李茹山西大学计算机与信息技术学院山西同方知网数字出版技术有限公司山西工程科技职业大学现代物流学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)

零样本实体检索旨在将实体提及(mention)链接到训练阶段未见过的实体，在多种自然语言处理任务中起关键作用。然而现有方法依然存在2个问题：1)仅使用实体描述的前k个句子来构建实体的多视图表示，导致实体多视图语义冗余与缺失，很难... 详细信息

零样本实体检索旨在将实体提及(mention)链接到训练阶段未见过的实体，在多种自然语言处理任务中起关键作用。然而现有方法依然存在2个问题：1)仅使用实体描述的前k个句子来构建实体的多视图表示，导致实体多视图语义冗余与缺失，很难充分学习提及与实体之间的匹配关系；2)仅以提及为中心构造正负例，对提及与实体之间的对比关系覆盖度较低，导致其匹配错误。针对以上2个问题，本文提出基于主题的多视图实体表示(Topic-MVER)方法。该方法基于主题构建实体的多视图表示，并使用对比学习建模提及与实体之间的3种关系，提升提及和实体对表示的匹配性。该方法在ZESHEL和MedMentions数据集上的Recall@1分别达到48.13%和73.86%,较基线模型分别提升2.73和1.21个百分点，验证了本文方法的有效性。

关键词：实体检索零样本长文本主题多视图对比学习

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有限标签下的非平衡数据流分类方法

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大数据 2025年第2期11卷 107-126页

作者：李艳红李志华郑建兴白鹤翔郭鑫山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

数据流分类是数据流挖掘的重要研究内容,其核心任务是从实时到达的数据流中快速捕获概念漂移,并及时调整分类模型。极限学习机具有训练速度快和泛化性能好的优点,然而目前基于极限学习机的数据流分类方法很少可以同时处理数据流中常见... 详细信息

数据流分类是数据流挖掘的重要研究内容,其核心任务是从实时到达的数据流中快速捕获概念漂移,并及时调整分类模型。极限学习机具有训练速度快和泛化性能好的优点,然而目前基于极限学习机的数据流分类方法很少可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、标签成本昂贵的问题。为此,提出了一种有限标签下的非平衡数据流分类方法。该方法定义了预测概率差值与信息熵相结合的样本预测确定性度量,提出了不确定性标签请求策略;定义了基于类不平衡比率和样本预测误差的样本重要性度量;提出了基于概念漂移指数的分类器的更新与重构机制。在6个人工数据流和3个真实数据流上的对比实验表明,本文提出方法的分类性能优于已有的6种数据流分类方法的分类性能。

关键词：数据流分类多类非平衡极限学习机概念漂移标签成本昂贵

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大语言模型故事理解能力评价数据集

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中文信息学报 2025年第2期39卷 52-62页

作者：闫国航郭亚鑫谭红叶张虎山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

故事包含大量的社会、物理等常识,同时蕴含深刻的道理,是知识传播、文化传承、价值塑造的重要载体。故事理解是NLP中的一项重要任务。近几年,研究者对大语言模型(LLMs)的语言理解能力进行了很多评估与分析,但由于现有的故事理解数据集... 详细信息

故事包含大量的社会、物理等常识,同时蕴含深刻的道理,是知识传播、文化传承、价值塑造的重要载体。故事理解是NLP中的一项重要任务。近几年,研究者对大语言模型(LLMs)的语言理解能力进行了很多评估与分析,但由于现有的故事理解数据集大多为答案出现于原文的实体类问题,因此对LLMs故事理解能力的评价与分析非常有限。为此,该文构建了一个寓言故事理解数据集CRMUS,并基于人类故事理解的认知过程:先进行常识推理,然后理解故事寓意,设计了两个任务来评价模型的相应能力。基于CSMUS数据集,该文对多个代表性的LLMs进行了评估,发现LLMs已经可以较好地理解故事中的常识并进行推理,但在理解故事寓意方面还存在很大提升空间。此外,该文使用项目反应理论(IRT)对数据集进行了质量分析,表明该数据集是高质量的,可以有效评估LLMs。

关键词：故事理解常识推理数据集项目反应理论

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基于后悔理论和可调多粒度复模糊概率粗糙集的三支群决策

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山西大学学报(自然科学版) 2025年第03期 492-504页

作者：张嘉辉张超李德玉庞继芳山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)

本文针对传统的三支决策方法面临的三个关键挑战进行了深入研究。首先，传统方法需要明确定义主观阈值，这限制了其在不同场景下的适用性。其次，传统方法在信息融合方面缺乏强解释性，难以提供清晰的决策依据。因此，本文利用复模糊集... 详细信息

本文针对传统的三支决策方法面临的三个关键挑战进行了深入研究。首先，传统方法需要明确定义主观阈值，这限制了其在不同场景下的适用性。其次，传统方法在信息融合方面缺乏强解释性，难以提供清晰的决策依据。因此，本文利用复模糊集构建可调多粒度复模糊信息系统，并结合基于决策的三支决策方法客观获取分类阈值，构造了可调多粒度复模糊概率粗糙集。最后，决策者常常受制于有限理性，这在实际决策中不可避免。基于此，本文在行为决策理论下，将决策者在决策过程中心理因素对结果的影响展现出来。综上所述，本文提出了一种基于复模糊集和后悔理论的多粒度三支决策模型，旨在解决复杂多属性群决策问题。进一步地，本文利用共享单车租赁数据集进行了详细的实验分析，验证了该模型在求解复模糊环境下蕴含决策风险和有限理性的决策问题时的可行性和有效性。同时，在容错能力和专家经验所发挥的效能上，都获得了较大提升。

关键词：决策智能行为决策多粒度智能交通系统

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持续记忆的流图神经网络

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小型微型计算机系统 2025年第4期46卷 818-824页

作者：郭虎升孙玉杰王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

流图的节点和边以流的形式持续产生,导致整个图结构随着时间推移而不断演化.图神经网络作为图嵌入技术的一种,在捕获流图的动态信息以及快速适应流图持续演化等方面仍然面临着巨大的挑战.为解决这些问题,本文提出了持续记忆的流图神经网... 详细信息

流图的节点和边以流的形式持续产生,导致整个图结构随着时间推移而不断演化.图神经网络作为图嵌入技术的一种,在捕获流图的动态信息以及快速适应流图持续演化等方面仍然面临着巨大的挑战.为解决这些问题,本文提出了持续记忆的流图神经网络(CMSGNN).该模型能够根据流图持续的演化充分学习历史信息,通过增量学习的方式更新已记忆的历史信息,并且能够自适应地调整模型以适应流图的变化程度,以获得更符合当前信息的流图嵌入.该模型将历史信息与当前信息相结合使得模型能够获得更准确的流图嵌入,从而提高下游任务的准确率.实验结果表明,本文提出的CMSGNN在现实生活中的多个数据集上执行多个任务上均有更好的性能.

关键词：流图图神经网络历史信息增量更新当前信息自适应聚合

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