图表示学习相关论文
表示学习对于人工智能的成功有着十分重要的意义,从传统的机器学习模型到如今的深度学习模型,表示学习在不同的应用领域中发挥着巨......
作为通用的知识结构化表示形式,知识图谱被成功应用于医疗、金融、安全等领域.社交知识图谱是一种以人为中心的知识图谱,其融合了......
[目的] 新兴技术识别有助于国家、企业等市场主体及时洞察技术前沿、合理配置资源、提前进行技术布局。[方法] 以细粒度的技术术语......
自2019年新型冠状肺炎疫情（COVID-19）在中国武汉首次爆发以来,尽管国内新冠肺炎疫情在短时间内得到了有效控制,因其高传染性与高隐蔽......
量化投资在人工智能等相关技术不断提升的浪潮应用中迎来了一轮又一轮的变革,极大提升的计算能力和维度更广更及时的多种信息为其......
图神经网络已被证明是建模图结构数据的强大工具，其优异的性能引起了学者高度的关注。而随着预训练在计算机视觉和自然语言处理等领......
图分类作为一类面向具有不规则拓扑结构数据的复杂分类问题,广泛存在于社交网络分析、机器视觉、脑科学以及生物化学药剂研发等交......
事件抽取是指从自然语言文本中抽取其中包含的结构化事件信息的任务。事件抽取任务按照抽取目标是否限定为特定领域的事件,可以分......
推荐系统可以为用户提供感兴趣的推荐项目,在互联网应用中起到重要作用。而图神经网络作为一种新兴的图表示学习方法,可以基于图的......
物联网的出现及迅速发展使得各种设备及服务得以通过网络相互连接,例如web应用程序、智能设备等。而诸如5G、IPv6等通信技术的兴起......
电子健康档案的普及,推动了医疗健康大数据相关研究向数据驱动转型,为更加个性化的人群健康指导带来新的发展契机。基于医疗健康大......
垂直领域搜索的科学文献检索通过匹配输入检索关键词和文献的结构语义增强检索性能,支持科学研究活动。本文通过半监督文献和检索......
基于会话的推荐系统作为一种有效的技术手段可以帮助用户发现与其当前会话中兴趣相关的物品。与传统推荐系统相比,会话推荐由于能......
针对现有的基于互信息最大化的异构图神经网络(HGNN)方法因图读出操作的单射限制、粗粒度的特征保留而无法适用于现实网络的问题,......
日常中处处可见图与网络。而图卷积神经网络(GCNs),作为图神经网络的代表模型,在处理图领域相关的任务,比如节点分类问题,链路预测......
图作为一种结构化的数据结构非常容易刻画事物之间的内联关系,现实生活中的许多数据都可以用图来进行表示。图匹配中的子图同构问......
由于Windows系统用户众多,针对于Windows系统的恶意软件层出不穷,但是目前对windows恶意软件的识别准确率不是很高,而且大多是单独......
入侵检测是保障网络空间安全的一项重要技术.随着入侵者技术手段的升级,新一代的入侵检测系统中需要融入人工智能技术以提升检测效......
文章通过模仿生物系统的防御风险机制,提出一种基于免疫仿生机理和图神经网络的网络异常检测方法。通过图神经网络对节点附近的子......
以卷积神经网络为代表的深度学习技术推动神经网络在医学图像研究领域不断实现新突破。然而,平移不变性等理论假设限制了卷积神经......
社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展......
为了使图表示学习得到的嵌入向量对节点和边不断变化的动态图具有很好的信息表征能力,提出一种动态图卷积神经网络模型(DyGCN),将......
期刊
图异常检测旨在大图或海量图数据库中寻找"陌生"或"不寻常"模式,具有广泛的应用场景.深度学习可以从数据中学习隐含的规律,在提取......
随着物联网的快速发展,联网物品的数量及其交互不断增加。诸如IPv6和5G之类的新兴通信技术的出现,提供了足够的网络地址并提高了数......
三维CAD模型的设计一直都是制造业产业对产品的精准度把控的最基本环节,同时也是对产品是否满足生产要求的基本考量。为了重复利用......
图作为一种描述事物与事物之间关系的数据结构,常常被用来表征复杂的数据关系。基于图结构的节点分类任务在社交、政治和生物工程......
受限于图数据拓扑结构的不规则性,以及图结点的无序性和规模多变性,现有图分类网络往往对结点嵌入向量采取简单聚合或排序等方式来......
机器学习试图使用图结构化数据作为特征信息进行预测或发现新的模式,其研究重点主要集中在嵌入图中的离散节点进入具有某些所需几......
[目的/意义]预测用户是否转发、评论通缉微博,研究及评估影响通缉微博传播的重要特征,有助于公安微博提升其运营绩效,增强警民之间......
[目的/意义]现有新媒体事件的聚类研究聚焦于事件的单一维度属性,并未考虑事件传播的网络结构特征和文本分布特征。[方法/过程]本......
随着计算机的普及与互联网的高速发展,恶意软件的数量和种类越来越多,给恶意软件检测带来了前所未有的挑战。现有的检测方法可以分......
在基于神经网络的图表示算法中,当节点属性维度过高、图的规模过大时,从内存到显存的数据传输会成为训练性能的瓶颈。针对这类问题......
信息级联预测(Information Cascade Prediction)是社交网络分析领域的一个研究热点,其通过信息级联的扩散序列与拓扑图来学习在线......
为解决已有图表示学习方法复杂性较高的问题,提出一种能在维持图特征表达力的同时提升学习效率的方法。通过在神经网络表示模型中......
大数据时代的到来,促使人类社会进入到空前发达的信息时代,在享受丰富信息带来的便捷的同时,人们也受到了信息过载问题的困扰,为此......
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近年来,人们与互联网的交互日益频繁而密切。随之而来的各种手机应用与网络媒体也迎来了高速的发展,上网的用户每天都不得不从海量......
根据历史记录预测用户的下一次点击(即基于会话的推荐)是推荐系统中一个重要的子任务.重点研究会话推荐中如何在不牺牲预测准确性......
