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信息网络表示学习方法综述北大核心CSTPCD
作者：鲁军豪许云峰
发表期刊：河北科技大学学报 2020年2期
关键词：计算机神经网络网络表示学习图神经网络图卷积图深度学习库
摘要：网络表示学习方法将信息网络表示为低维稠密携带网络节点特征信息的实数向量,应用于下游机器学习任务的输入,随着机器学习与深度学习的发展,网络表示学习拥有强大的建模能力且应用广泛.对网络表示学习方法、应用进行了归纳总结.首先,对当前国内外网络表示学习方法进行梳理归类,分为传统方法、基于网络结构的嵌入、融入属性信息的嵌入,以及基于谱域的图卷积、基于空间的图卷积和图attention网络,按类别对各类模型详细阐述,对比模型之间的适用性和方法特点…查看全部>>
融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测北大核心CSCDCSTPCD
作者：傅颖颖张丰杜震洪刘仁义
发表期刊：浙江大学学报（理学版） 2021年1期
关键词：PM2.5小时浓度多步预测图卷积注意力机制深度学习
摘要：PM2.5小时浓度多为单步预测.为实现PM2.5小时浓度的多步预测,基于"编码器-解码器"的序列-序列预测(Seq2Seq)模型,集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力,提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测(GCN_Attention_Seq2Seq)模型.并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCN_Seq2Seq模型进行了对照,以201…查看全部>>
基于路网结构的城市交通事故短期风险预测方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：张延孔卢家品张帅超姬晓鹏罗月童陈为
发表期刊：智能系统学报 2020年4期
关键词：图卷积交通事故事故模式多源数据风险预测路网结构长短期记忆网络智慧城市
摘要：城市交通事故一般都发生在公共道路上,然而现有的交通事故风险预测算法都通过对预测区域进行规则网格化来确定预测空间单位,导致预测精度不高且实用价值较低.本文将道路路段作为预测单位,采用图卷积和长短期记忆网络,构建了一种基于路网结构的城市交通事故短期风险预测方法(traffic accidents risk prediction based on road network,TARPBRN).该方法能对指定路段短期内的交通事故风险进行预测,从…查看全部>>
基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法北大核心CSCD
作者：卫刚赵安铭王志成
发表期刊：同济大学学报（自然科学版） 2021年6期
关键词：点云分割图卷积三维点云深度学习
摘要：由于传感器噪声干扰,点云密度不均匀,场景复杂多样以及物体之间存在遮挡现象等问题,使得三维点云场景语义分割问题的研究工作极具挑战性.针对三维点云数据采样密度不均匀以及图卷积网络深度有限的问题,提出一种密度自适应的方法.该方法通过多层感知器学习一个权重函数,利用核密度估计学习一个密度函数,对非均匀采样的点云数据进行卷积操作.同时,受深度学习在图像领域的启发,引入残差连接、空洞卷积等结构,训练更深层的点云分割网络.该算法在多个点云分割的标准…查看全部>>
基于动态二分网络表示学习的推荐方法北大核心CSTPCD
作者：张阳阳陈可佳张杰
发表期刊：计算机应用研究 2022年4期
关键词：推荐系统动态网络二分网络图卷积
摘要：构建用户—项目交互网络并学习其表征是一种有效的推荐方法.已有的方法大多将交互网络视为静态同质网络,忽略了交互时序性和节点异质性的影响.针对这一问题,提出一种基于动态二分网络表示学习的推荐方法,首先构建时序加权二分网络;然后将用户节点和项目节点分别映射到不同的向量空间以保留网络的异质性,选择图卷积网络来聚合节点的一阶和高阶邻居信息;最后使用多层感知机学习两类节点嵌入的非线性关系并进行top-N推荐.在Amazon和Taobao数据…查看全部>>
面向路网交通流态势预测的图神经网络模型北大核心CSCD
作者：姜山丁治明徐馨润严瑾
发表期刊：计算机科学与探索 2021年6期
关键词：交通流态势预测图卷积图小波神经网络交通流
摘要：融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题.然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相关性.针对交通路网交通流态势预测问题,提出了一种基于图结构的交通流预测深度学习模型.首先,基于图小波变换定义图小波卷积算子,设计了面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模块;其次,结合时空注意机制构建了用于道路网络交通流态势预测的时空动态相关性模型,以捕获交通网络的动态时空…查看全部>>
基于会话的图卷积递归神经网络推荐模型北大核心CSCDCSTPCD
作者：曹万平周刚陈黎崔兰兰
发表期刊：四川大学学报（自然科学版） 2021年2期
关键词：会话推荐图卷积递归神经网络
摘要：基于会话的推荐是为了解决匿名用户的推荐问题,是推荐系统中的一个重要分支 .现有的采用图神经网络的研究方法尽管已经取得了不错的效果,但是它们无法捕获更准确的用户会话间的潜在信息 .针对上述问题,论文提出了基于会话的图卷积递归神经网络(GCRNN )推荐模型,通过图卷积网络层捕捉用户会话图的结构信息,利用递归神经网络层来获得会话的时序信息和会话之间的依赖关系,以此捕获更丰富更准确的用户会话间潜在信息,从而提升推荐效果 .模型在两个公开数据…查看全部>>
基于肢体子图的图卷积人体动作识别
作者：石祥滨王佳
发表期刊：沈阳航空航天大学学报 2021年6期
关键词：动作识别组合肢体子图肢体关联性特征残差结构时空特征图卷积
摘要：针对目前动作识别方法不能捕获肢体之间关联性关系特征问题,设计了基于肢体子图的图卷积动作识别方法.首先,为了捕获不同肢体的时空特征,将人体骨架图划分为相邻肢体有公共节点的4个肢体子图,分别表示相应的身体部位;其次,为了捕获不同肢体之间内在的关联性特征,设计了组合肢体子图,分别对肢体子图和组合肢体子图进行空间卷积,得到肢体的空间动作特征和空间关联性特征,通过公共节点聚合的空间特征,再对聚合特征进行时间卷积;最后,在训练阶段,为了优化模型,…查看全部>>
基于全局自适应有向图的行人轨迹预测北大核心CSTPCD
作者：孔玮刘云李辉崔雪红杨浩冉
发表期刊：电子学报 2022年8期
关键词：轨迹预测自适应图有向图感受野行人轨迹图卷积
摘要：由于行人交互的复杂性和周围环境的多变性,行人轨迹预测仍是一项具有挑战性的任务.然而,基于图结构的方法建模行人之间的交互时,存在着网络感受野小、成对行人间的相互交互对称、固定的图结构不能适应场景变化的问题,导致预测轨迹与真实轨迹偏差较大.为了解决这些问题,本文提出一种基于全局自适应有向图的行人轨迹预测方法(pedestrian trajectory prediction method based on Global Adaptive D…查看全部>>
结合属性结构的图卷积实体对齐算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：田江伟李俊锋柳青
发表期刊：计算机应用研究 2021年7期
关键词：实体对齐知识库图卷积属性结构表示学习
摘要：现有的基于图卷积的实体对齐算法大多基于实体之间的关系结构构建,没有有效利用实体的属性结构信息,为此提出一种结合实体属性结构信息的图卷积实体对齐方法.该方法在实体以属性连接起来的知识图上进行卷积,学习实体基于属性结构的嵌入,再结合实体基于关系结构的嵌入来比较实体的相似性.在真实数据集上的实验结果表明提出的方法优于基准方法,从而为实体对齐提供了一种新的可能.

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