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基于图神经网络的实体对齐表示学习方法比较研究

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计算机科学与探索 2023年第10期17卷 2343-2357页

作者：彭鐄曾维新周杰唐九阳赵翔国防科技大学大数据与决策实验室长沙410073

实体对齐是知识融合的一个重要步骤,其目的在于识别不同知识图谱中的等价实体。为准确判断出对等的实体,现有方法首先进行表示学习,将实体映射到低维向量空间中,接着通过向量间的相似度推断实体的等价性。而近期实体对齐的相关工作也大... 详细信息

实体对齐是知识融合的一个重要步骤,其目的在于识别不同知识图谱中的等价实体。为准确判断出对等的实体,现有方法首先进行表示学习,将实体映射到低维向量空间中,接着通过向量间的相似度推断实体的等价性。而近期实体对齐的相关工作也大都聚焦于表示学习方法的改进上。为了能够更好地理解这些模型的机理,挖掘有价值的设计思路,并为后续的优化改进工作提供参考,对实体对齐表示学习方法进行了研究综述。首先基于现有方法,提出了一个通用的表示学习框架,并用该框架对几个具有代表性的工作进行了归纳概括以及分析解构。接着通过实验对这些工作进行了对比分析,并对框架中各个模块的常见方法进行了比较。根据实验结果,总结了各种方法的优劣,并提出了使用建议。最后初步讨论了大规模语言模型与知识图谱对齐融合的可行性,并分析了存在的问题以及潜在的挑战。

关键词：知识融合实体对齐表示学习图神经网络语言大模型

基于知识感知提示与对比调优的事件元素抽取方法

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火力与指挥控制 2023年第10期48卷 109-115页

作者：孙基航胡艳丽唐九阳国防科技大学系统工程学院长沙410073

提示学习在事件元素抽取领域的应用越来越广泛。由于缺乏对实体信息的考虑,现有的事件元素抽取提示学习方法并没有达到满意的效果。现有的大部分基于提示学习的模型对于事件元素的表示也不够充分,分类效果欠佳。提出一种基于知识感知提... 详细信息

提示学习在事件元素抽取领域的应用越来越广泛。由于缺乏对实体信息的考虑,现有的事件元素抽取提示学习方法并没有达到满意的效果。现有的大部分基于提示学习的模型对于事件元素的表示也不够充分,分类效果欠佳。提出一种基于知识感知提示与对比调优的事件元素抽取方法,该方法基于预训练模型,构建知识感知模板,将实体知识注入预训练模型中,通过中心对比学习充分区分元素表示,在预测阶段使用CRF-Viterbi解码算法提升解码效果。实验结果表明,在ACE2005数据集上,该方法相较于基线模型取得了更优越的效果。

关键词：事件元素抽取提示学习对比学习知识感知

军事职业在线学习中学习效果关联要素分析研究——以军事职业教育4门在线精品课程为例

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开放学习研究 2023年第4期28卷 55-62页

作者：赵翔唐九阳谢毓湘国防科技大学系统工程学院湖南长沙410073

军事职业在线教育是实现新形势下强军战略的重要支撑,是军队职业化教育与训练实践的重要补充。军事职业在线学习行为能够反映学员学习与训练情况,对在线学习行为与课程表现进行关联分析,有助于改善学员学习效果。本文以4门军事职业教育... 详细信息

军事职业在线教育是实现新形势下强军战略的重要支撑,是军队职业化教育与训练实践的重要补充。军事职业在线学习行为能够反映学员学习与训练情况,对在线学习行为与课程表现进行关联分析,有助于改善学员学习效果。本文以4门军事职业教育精品开放课程为基础,采集了参与课程的79622人的浏览学习、论坛发帖等在线学习行为数据,对学员在学习过程中的行为、学员与教员的学习交互行为以及课程表现进行关联分析。研究发现:①主动学习的提问与交互行为能较好地反映学员学习积极性,也对考试参与度和最终成绩呈现出促进关系;②教员的反馈行为对学员成绩有较明显的促进作用;③学习时间越长、投入度越高的学习者,课程学习效果越好。在此基础上,提出军事职业在线教学质量提升的建议与方法,为改进军事职业在线教学的成效提供依据。

关键词：远程在线教育军事职业教育学习行为关联规则分析

ITSON:一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

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国防科技大学学报 2010年第5期32卷 160-165页

作者：唐九阳葛斌张翀汤大权国防科技大学信息系统工程重点实验室湖南长沙410073

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自... 详细信息

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpologyevolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位提供资源的节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。

关键词：对等网自组织拓扑演化社区自适应

异构数据源集成系统中能力对象集成模型及代数

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国防科技大学学报 2004年第4期26卷 15-21页

作者：唐九阳张维明宋峻峰修保新肖卫东国防科技大学人文与管理学院湖南长沙410073

异构数据源集成系统中,参与集成各数据源的查询处理能力有自身特殊的限制,导致中介器支持的查询类型变得复杂。提出一种便于异构数据源集成的公共能力对象数据模型———COIM对象模型,在此基础上,进而定义数据源能力对象代数,给出基于... 详细信息

异构数据源集成系统中,参与集成各数据源的查询处理能力有自身特殊的限制,导致中介器支持的查询类型变得复杂。提出一种便于异构数据源集成的公共能力对象数据模型———COIM对象模型,在此基础上,进而定义数据源能力对象代数,给出基于局部数据源的能力对象构造集成系统中介器能力对象的方法。由于可以通过计算得到中介器能力对象,用户能够提前预知中介器支持的查询类型,从而直接构造可以执行的查询,减少查询提交的盲目性;同时中介器本身也可像数据源一样参与其它中介器的集成,集成方式变得更为灵活。

关键词：异构数据源集成能力描述能力对象模型能力对象代数

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基于簇核心的XML结构聚类方法

计算机研究与发展 2011年第11期48卷 2161-2176页

作者：张翀唐九阳肖卫东汤大权国防科学技术大学信息系统工程重点实验室长沙410073

随着XML技术的不断应用和推广,XML结构聚类技术在XML管理与挖掘中扮演着重要角色.针对目前XML结构聚类算法聚类不准确、效率低、对数据输入次序敏感的不足,提出簇核心的概念,并指出在动态环境下,对簇核心加以正确维护可以支持增量式聚类... 详细信息

随着XML技术的不断应用和推广,XML结构聚类技术在XML管理与挖掘中扮演着重要角色.针对目前XML结构聚类算法聚类不准确、效率低、对数据输入次序敏感的不足,提出簇核心的概念,并指出在动态环境下,对簇核心加以正确维护可以支持增量式聚类.在此基础上设计了一套有效的XML结构聚类算法COXClustering,该算法涵盖静态聚类和增量式聚类,静态聚类提取子树作为特征合理反映XML结构之间的相似性,并利用簇核心快速分类的特点提高聚类效率,利用簇核心正交的特点降低对数据输入次序的敏感性;增量式聚类根据当前增加的XML文档动态调整簇核心,从而自适应地指导增量式聚类.理论分析和实验表明该算法静态聚类效率高、聚类质量好、能够有效屏蔽输入次序的敏感性,增量式聚类将聚类速度大幅度提升,聚类质量接近静态聚类质量.

关键词： XML结构聚类簇核心特征关联度输入次序敏感性增量式聚类

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无结构动态适应无线传感器网络数据融合算法

通信学报 2012年第9期33卷 53-65页

作者：乐俊张维明肖卫东汤大权唐九阳国防科学技术大学信息系统工程重点实验室湖南长沙410073

研究现有数据融合算法无法满足网络动态变化频繁和数据通信可靠性要求高的新应用需求的问题,提出一种无结构动态适应的数据融合算法,将网络划分为若干个栅格,传感器以栅格为单位进行数据通信并采用"多对多"的数据通信方式,传感器之间无... 详细信息

研究现有数据融合算法无法满足网络动态变化频繁和数据通信可靠性要求高的新应用需求的问题,提出一种无结构动态适应的数据融合算法,将网络划分为若干个栅格,传感器以栅格为单位进行数据通信并采用"多对多"的数据通信方式,传感器之间无需建立和维护结构。仿真实验结果表明,算法在实现数据融合的同时,能够适应网络的动态变化、提供高可靠性的数据通信。

关键词：无线传感器网络数据融合无结构动态适应

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图数据管理与分析的基础理论与方法

中国科技成果 2023年第1期24卷 I0001-I0001,F0002页

作者：赵翔林学民郭得科唐九阳张帆国防科技大学华东师范大学

现代社会信息量爆炸式增长,海量多源异构数据正以前所未有的速度产生并积累,基于大数据的领域创新应用需求迭代更新.后信息化时代,释放大数据价值的关键在于关联,让表面上无关的数据联结起来发现高价值信息和知识.

关键词：大数据社会信息量多源异构数据数据管理与分析创新应用迭代更新信息化时代理论与方法

一种适用于点和区间混合型维度数据集的多维索引

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国防科技大学学报 2009年第3期31卷 104-109页

作者：张翀唐九阳戴长华肖卫东国防科技大学信息系统与管理学院湖南长沙410073

点和区间混合型维度数据集是空间数据库系统和GIS中重要的数据对象。在分析研究R*树和SS树的基础上,提出了一种适用于索引点和区间混合型维度数据集的索引结构——PI树。PI树利用超球划分数据集的多维空间,以提高结点存储利用率,从而降... 详细信息

点和区间混合型维度数据集是空间数据库系统和GIS中重要的数据对象。在分析研究R*树和SS树的基础上,提出了一种适用于索引点和区间混合型维度数据集的索引结构——PI树。PI树利用超球划分数据集的多维空间,以提高结点存储利用率,从而降低数据插入时的I/O次数。文章给出了PI树插入、删除和查询算法的形式化描述。理论分析和实验结果表明,所提的PI树性能上总体优于R*树。

关键词：点和区间混合型维度多维索引 PI树