利用规约规则可以约简EPCCL理论的规模,从而提高扩展规则知识编译算法的编译质量。为此,设计了约简EPCCL理论相邻子句的算法(reducing adjacent clauses in EPCCL,RACE),用于约简EPCCL理论中满足规约规则的相邻子句,进而降低了基于超扩...
详细信息
利用规约规则可以约简EPCCL理论的规模,从而提高扩展规则知识编译算法的编译质量。为此,设计了约简EPCCL理论相邻子句的算法(reducing adjacent clauses in EPCCL,RACE),用于约简EPCCL理论中满足规约规则的相邻子句,进而降低了基于超扩展规则的求差知识编译算法(computing the difference set for knowledge compilation based on hyper extension rule,DKCHER)的中间结果EPCCL理论和最终结果EPCCL理论的规模。结合RACE算法和DKCHER算法,设计并实现了改进的DKCHER算法(improved DKCHER,imp-DKCHER)。实验结果表明:imp-DKCHER算法能够显著提高DKCHER算法的编译质量,平均可提高17.3%,并在大部分实例上能够提高DKCHER算法的编译效率。
鉴于传统的异质信息网络通常存在的高维稀疏性缺点,首先提出将异质信息网络的高维顶点嵌入低维向量空间的无监督学习模型——基于生成对抗网络的异质网络表征学习(heterogeneous network representation learning based on generative a...
详细信息
鉴于传统的异质信息网络通常存在的高维稀疏性缺点,首先提出将异质信息网络的高维顶点嵌入低维向量空间的无监督学习模型——基于生成对抗网络的异质网络表征学习(heterogeneous network representation learning based on generative adversarial network,HNRL-GAN)模型;然后分析HNRL-GAN模型中的不足之处,进一步提出改进 后的基于生成对抗网络的增强版异质网络表征学习(heterogeneous network representation learning based on generative adversarial network plus plus,HNRL-GAN++)模型;最后 分别在DBLP、Yelp、Aminer等数据集中使用HNRL-GAN模型和HNRL-GAN++模型进行节点分类和节点聚类等实验以测试模型的有效性。实验结果表明：1)HNRL-GAN模型和HNRL-GAN++模型都实现了将异质信息网络中的高维稀疏节点表示为低维稠密向量这一目标;2)相较于HNRL-GAN模型,HNRL-GAN++模型在保留高维空间中网络结构信息和语义信息等方面拥有更好的性能。
基于超扩展规则,证明了EPCCL(Each Pair Contains Complementary Literal)理论的合并过程是可并行执行的,并设计了针对多个EPCCL理论的并行合并算法PUAE(Parallel computing Union of Any number of EPCCL).通过对EPCCL理论原始子句集...
详细信息
基于超扩展规则,证明了EPCCL(Each Pair Contains Complementary Literal)理论的合并过程是可并行执行的,并设计了针对多个EPCCL理论的并行合并算法PUAE(Parallel computing Union of Any number of EPCCL).通过对EPCCL理论原始子句集的利用,提出了另一种高效的EPCCL理论并行合并算法imp-PUAE(improvement of PUAE).UKCHER(computing Union sets of maximum terms for Knowledge Compilation based on Hyper Extension Rule)是一种可并行的EPCCL理论编译算法,分别利用PUAE和imp-PUAE设计了两个并行知识编译算法P-UKCHER(UKCHER with PUAE)和imp P-UKCHER(UKCHER with imp-PUAE).实验结果表明:P-UKCHER算法虽然没有提升UKCHER算法的效率,但能够提升UKCHER算法编译结果的质量,最好情况下可提升4倍;而imp P-UKCHER算法能够提高UKCHER算法的效率,同时也能够提升编译结果的质量,同样最好情况下可提升4倍.
暂无评论