检索结果-南通市图书馆

面向科技资讯的基于语义对抗和媒体对抗的跨媒体检索方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机研究与发展 2023年第11期60卷 2660-2670页

作者：李昂杜军平寇菲菲薛哲徐欣许明英姜阳北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876

科技资讯跨媒体检索是跨媒体领域的重要任务之一,面临着多媒体数据间异构鸿沟和语义鸿沟亟待打破的难题.通过跨媒体科技资讯检索,用户能够从多源异构的海量科技资源中获取目标科技资讯.这有助于设计出符合用户需求的应用,包括科技资讯... 详细信息

科技资讯跨媒体检索是跨媒体领域的重要任务之一,面临着多媒体数据间异构鸿沟和语义鸿沟亟待打破的难题.通过跨媒体科技资讯检索,用户能够从多源异构的海量科技资源中获取目标科技资讯.这有助于设计出符合用户需求的应用,包括科技资讯推荐、个性化科技资讯检索等.跨媒体检索研究的核心是学习一个公共子空间,使得不同媒体的数据在该子空间中可以直接相互比较.在子空间学习中,现有方法往往聚焦于建模媒体内数据的判别性和媒体间数据在映射后的不变性,却忽略了媒体间数据在映射前后的语义一致性和语义内的媒体判别性,使得跨媒体检索效果存在局限性.鉴于此,提出一种面向科技资讯的基于语义对抗和媒体对抗的跨媒体检索方法(SMCR),寻找可供映射的有效公共子空间.具体而言,SMCR在建模媒体内语义判别性之外,将媒体间语义一致性损失最小化,以保留映射前后的语义相似性.此外,SMCR构建基础特征映射网络和精炼特征映射网络,联合最小化语义内的媒体判别性损失,有效增强了特征映射网络混淆媒体判别网络的能力.在2个数据集上的大量实验结果表明,所提出的SMCR方法在跨媒体检索中的表现优于最前沿的方法.

关键词：跨媒体检索对抗学习科技资讯媒体约束语义一致性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时空信息增强的科技论文主题趋势预测

计算机工程与应用 2023年第14期59卷 86-93页

作者：郑长伟薛哲梁美玉杜军平寇菲菲北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

近年来,随着社会对科研投入的增大,各种领域的研究成果数量显著增加,准确有效地预测未来研究主题的趋势可以帮助科研人员发现未来研究热点,各种领域的研究成果数量显著增加,准确有效地预测未来研究主题的趋势可以帮助科研人员发现未来... 详细信息

近年来,随着社会对科研投入的增大,各种领域的研究成果数量显著增加,准确有效地预测未来研究主题的趋势可以帮助科研人员发现未来研究热点,各种领域的研究成果数量显著增加,准确有效地预测未来研究主题的趋势可以帮助科研人员发现未来研究热点。然而由于各个研究主题之间关联逐渐紧密,大量研究主题之间存在一定的依赖关系,孤立地看待单个研究主题并采用传统的序列问题处理方法,无法有效地挖掘这些研究主题之间的空间依赖。为了同时捕获研究主题之间的空间依赖以及时间变化,提出了一种基于时空信息增强的科技论文主题趋势预测模型,该模型结合了图卷积神经网络(GCN)和时间卷积网络(TCN),具体来说,GCN用于学习研究主题的空间表示,并利用空间依赖加强空间特征,TCN用于学习研究主题趋势的动态变化,并根据时间距离计算加权损失进行优化。在论文数据集以及公开数据集上与当前主流的序列预测模型以及类似的时空模型进行了对比,实验结果表明,在研究主题预测任务以及其他动态图任务中,该模型可以有效捕获时空关系并且优于当前最新的基准算法。

关键词：科技数据预测图神经网络动态图学习膨胀卷积时间序列预测

基于无监督集群级的科技论文异质图节点表示学习方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学 2022年第9期49卷 64-69页

作者：宋杰梁美玉薛哲杜军平寇菲菲北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

科技论文数据的知识表征是一个有待解决的问题,而如何学习科技论文异质网络中论文节点的表示是解决这一问题的核心。文中提出了一种基于无监督集群级的科技论文异质图节点表示学习方法(Unsupervised Cluster-level Scientific Paper Het... 详细信息

科技论文数据的知识表征是一个有待解决的问题,而如何学习科技论文异质网络中论文节点的表示是解决这一问题的核心。文中提出了一种基于无监督集群级的科技论文异质图节点表示学习方法(Unsupervised Cluster-level Scientific Paper Heterogeneous Graph Node Representation Learning Method, UCHL),以获取科技论文异质图中节点(作者、机构与论文等)的表示。基于科技论文异质图表示对整个异质图进行链接预测,获取节点之间边的关系,即论文与论文之间的关联关系。实验结果表明,在真实的科技论文数据集上,所提方法在多项评测指标上都取得了更优的性能。

关键词：科技论文异质图网络图表示学习链接预测无监督学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于知识元的冲压模具设计方法

计算机集成制造系统 2014年第2期20卷 259-266页

作者：李海生寇菲菲蔡强李楠姜同强北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京邮电大学计算机学院北京100876 北京工商大学材料与机械工程学院北京100048

为实现冲压模具设计的智能化,提出一种基于设计过程知识元的模具设计方法。该方法首先分析模具设计知识内涵,建立了冲压模具设计的领域本体,通过领域本体和规则对模具设计知识进行表达。在分析组件间关联关系的基础上,建立了组件关联矩... 详细信息

为实现冲压模具设计的智能化,提出一种基于设计过程知识元的模具设计方法。该方法首先分析模具设计知识内涵,建立了冲压模具设计的领域本体,通过领域本体和规则对模具设计知识进行表达。在分析组件间关联关系的基础上,建立了组件关联矩阵,并定义了设计过程知识元。以设计过程知识元为驱动,对设计过程中的具体关联矩阵和推理规则进行匹配,完成了动态决策的设计过程。基于该方法开发了一种定子切边冲槽模具设计系统,通过设计实例验证了所提方法的正确性和有效性。

关键词：模具设计设计过程知识元本体组件关联矩阵

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多重注意力的金融事件大数据精准画像

计算机科学与探索 2021年第7期15卷 1237-1244页

作者：陈剑南杜军平薛哲寇菲菲北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室计算机学院北京100876

随着知识图谱技术的兴起,利用金融事件大数据中的实体关系来构建金融事件的精准画像成为一个重要的研究方向。通过对金融事件大数据信息进行精准画像,人们可以详细分析金融事件大数据中的属性关系,全面了解金融事件的发展态势,从而分析... 详细信息

随着知识图谱技术的兴起,利用金融事件大数据中的实体关系来构建金融事件的精准画像成为一个重要的研究方向。通过对金融事件大数据信息进行精准画像,人们可以详细分析金融事件大数据中的属性关系,全面了解金融事件的发展态势,从而分析金融市场发展趋势与规律。然而金融事件大数据存在文本数据噪音多、中文语义复杂以及实体关系抽取不准确等研究难点,导致金融事件大数据画像不精准。针对以上问题,提出一种基于多重注意力的金融事件大数据实体关系抽取算法(REMA)来进行实体关系的抽取,然后利用抽取的实体关系信息结合知识图谱技术进行金融事件大数据的精准画像。实验结果表明:在不使用外部资源的情况下,该算法在金融事件大数据中实体关系抽取的准确率、召回率以及F1值比其他对比算法均有所提升,其中准确率提升了5.6个百分点,召回率提升了4.6个百分点,F1值提升了5个百分点。

关键词：金融事件大数据精准画像多重注意力机制实体关系抽取

面向微博短文本的社交与概念化语义扩展搜索方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机研究与发展 2018年第8期55卷 1641-1652页

作者：崔婉秋杜军平寇菲菲李志坚 Lee JangMyung 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 釜山国立大学电子工程系韩国釜山46241

充分挖掘微博短文本的语义以实现精准搜索是一项重要任务.由于微博文本内容具有稀疏性和语义局限性的特点,使得仅通过分析字面语义来进行短文本理解和相似性匹配的传统搜索方法受到了一定的限制.因此提出了一种社交与概念化语义结合的... 详细信息

充分挖掘微博短文本的语义以实现精准搜索是一项重要任务.由于微博文本内容具有稀疏性和语义局限性的特点,使得仅通过分析字面语义来进行短文本理解和相似性匹配的传统搜索方法受到了一定的限制.因此提出了一种社交与概念化语义结合的扩展搜索方法,通过挖掘社交网络独特的社交属性如#标签#、"@"和链接信息URL,对微博短文本实现进一步的社交语义扩展.该方法将文本字面分析获取的概念词语和社交关系中潜在的关联标签信息相结合,对短文本进行2种角度下的语义特征表示,实现了基于微博短文本语义充分理解的精准搜索.在微博数据集上的对比实验表明,与已有的扩展搜索方法相比所提方法能捕捉更多的语义特征,微博搜索的性能也得到了显著的提升.

关键词：微博短文本社交与概念化语义扩展搜索概念词语关联标签

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向搜索的微博短文本语义建模方法

计算机学报 2020年第5期43卷 781-795页

作者：寇菲菲杜军平石岩松杨从先崔婉秋梁美玉石磊北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

微博中包含大量具有时间、用户等信息的短文本数据,通过挖掘其语义信息来实现精准搜索已受到广泛关注.将传统的主题模型应用于微博短文本语义建模时通常会存在以下问题.一方面,微博的短文本会引起语义稀疏性;另一方面,由于传统的主题模... 详细信息

微博中包含大量具有时间、用户等信息的短文本数据,通过挖掘其语义信息来实现精准搜索已受到广泛关注.将传统的主题模型应用于微博短文本语义建模时通常会存在以下问题.一方面,微博的短文本会引起语义稀疏性;另一方面,由于传统的主题模型仅建模文档之间的信息,不能充分挖掘文档内部的上下文信息,因此其仅能捕获全局语义.针对以上问题,文中提出了面向搜索的微博短文本语义建模方法,该方法包含三部分:基于词向量的短文本扩展算法、基于扩展的微博主题模型和微博搜索.首先,所提扩展算法以具有局部语义的词向量为基础,通过计算单词间相似度对微博短文本进行扩展,以此缓解短文本的语义稀疏性并实现局部语义与全局语义的相互补充.其次,将扩展后的长文本作为所提主题模型的输入所提主题模型,以扩展后的长文本作为输入,通过建模双词进一步克服语义稀疏性,并同时利用微博多种特征(文本、时间、用户信息)来约束主题的生成过程从而提高短文本语义表示的质量.最后,基于生成的统一语义表示,可以计算短文本间相似度从而实现微博搜索.本文在真实的新浪微博数据集上进行了多组实验,对所提的微博短文本语义建模方法语义建模方法得到的语义表示进行了分析与评价并将其应用于微博搜索,实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：社交网络微博短文本语义建模搜索

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

木质素增强水性聚氨酯性能研究

武汉大学学报（理学版） 2019年第4期65卷 377-382页

作者：陈凤贵涂小寒胡茜谭林利桂佳欣寇菲菲长江师范学院化学化工学院/重庆市无机特种功能材料重点实验室

针对聚氨酯存在模量小且易老化等问题,利用木质素结构中富含芳香基团与酚羟基团的特点,通过水溶液混合制备木质素/水性聚氨酯复合材料,研究木质素填料及其含量对复合材料性能的影响。结果表明,适当添加木质素填料可以显著增强水性聚氨... 详细信息

针对聚氨酯存在模量小且易老化等问题,利用木质素结构中富含芳香基团与酚羟基团的特点,通过水溶液混合制备木质素/水性聚氨酯复合材料,研究木质素填料及其含量对复合材料性能的影响。结果表明,适当添加木质素填料可以显著增强水性聚氨酯材料的机械性能与抗氧化性能。添加少量木质素有利于增强复合材料的机械性能,木质素含量为5%的复合材料具有最大的拉伸强度(26. 82 MPa)、屈服应变(34. 36)和断裂伸长率(3 600%),而进一步增加木质素含量则使复合材料断裂伸长率等机械性能下降,拉伸模量上升。同时,木质素还显著改进水性聚氨酯复合材料的抗氧化性能,含2%木质素的复合材料在紫外光照射72 h后的断裂伸长率仅下降39. 9%,明显优于水性聚氨酯(下降78. 1%)。

关键词：木质素水性聚氨酯复合材料机械性能抗氧化性能

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度卷积神经网络的图像自编码算法

山东大学学报（工学版） 2019年第2期49卷 61-66,73页

作者：何奕江杜军平寇菲菲梁美玉王巍罗盎北京邮电大学计算机学院北京100876 新浪技术(中国)有限公司北京100876

针对目前图像编码的研究工作更加重视信息无损性,而没有体现出社交网络图像区分度的问题,本研究提出一种新颖的基于深度卷积神经网络的社交网络图像自编码算法,将深度卷积神经网络提取特征的能力与社交网络中图像的特点相结合,得到性能... 详细信息

针对目前图像编码的研究工作更加重视信息无损性,而没有体现出社交网络图像区分度的问题,本研究提出一种新颖的基于深度卷积神经网络的社交网络图像自编码算法,将深度卷积神经网络提取特征的能力与社交网络中图像的特点相结合,得到性能良好的图像自编码。结合社交网络图片的特性与聚类算法,先将图片进行聚类得到距离信息,再利用深度卷积神经网络学习图片的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,重复以上步骤,并得到最终的图像编码。试验结果表明,本研究提出的算法在图像搜索中的效果好于其他算法,更利于在社交网络图像搜索中使用。

关键词：深度卷积神经网络社交网络图片图像自编码图像搜索