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基于域分离网络的实体解析迁移方法

湖南大学学报（自然科学版） 2023年第2期50卷 86-94页

作者：孙琛琛许雷申德荣聂铁铮天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

实体解析致力于识别多条记录是否描述真实世界相同实体,这是数据清洗和数据集成中的关键问题.近年来,基于深度学习的实体解析广受欢迎,它们需要大量标注数据才能达到较优的效果.然而,在现实场景中,大量高质量标注数据不容易获得.本文提... 详细信息

实体解析致力于识别多条记录是否描述真实世界相同实体,这是数据清洗和数据集成中的关键问题.近年来,基于深度学习的实体解析广受欢迎,它们需要大量标注数据才能达到较优的效果.然而,在现实场景中,大量高质量标注数据不容易获得.本文提出了一个基于深度迁移学习的实体解析模型,通过域分离网络提取源域和目标域的公共特征,并利用公共特征得到实体解析结果,从而实现从源域到目标域的迁移.实验结果表明,在多个数据集上,本文提出的方法比之前最好的方法在F1度量上最大提高了40%左右.实验证明本文的方法具有更好的表现,并且训练时间更短.

关键词：实体解析域分离网络变分自编码器数据集成迁移学习

融合信息增益比和遗传算法的混合式特征选择算法

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软件学报 2022年第3期33卷 1128-1140页

作者：许召召申德荣聂铁铮寇月东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819

随着信息技术以及电子病历和病案在医疗机构的应用,医院数据库产生了大量的医学数据.决策树因其分类精度高、计算速度快,且分类规则简单、易于理解,而被广泛应用于医学数据分析中.然而,医学数据固有的高维特征空间和高度特征冗余等特点... 详细信息

随着信息技术以及电子病历和病案在医疗机构的应用,医院数据库产生了大量的医学数据.决策树因其分类精度高、计算速度快,且分类规则简单、易于理解,而被广泛应用于医学数据分析中.然而,医学数据固有的高维特征空间和高度特征冗余等特点,使得传统的决策树在医学数据上的分类精度并不理想.基于此,提出了一种融合信息增益比排序分组和分组进化遗传算法的混合式特征选择算法(GRRGA).该算法首先使用基于信息增益比的过滤式算法对原始特征集合进行排序,然后按照密度等分的原理对排序后的特征进行分组,最后再使用分组进化遗传算法对排序后的特征组进行遗传搜索.其中,分组进化遗传算法共分为种群内和种群外两种进化方法,并使用两种不同的适应度函数来控制进化过程.此外,针对决策树的不稳定性,提出使用Bagging方法对C4.5算法进行集成学习.实验结果显示,GRRGA算法在6组UCI数据集上的Precision指标均值为87.13%,显著优于传统的特征选择算法.此外,与另外两种分类算法对比可知,GRRGA算法的特征筛选性能依然是最优的.更重要的是,Bagging方法在Arrhythmia和Cancer医学数据集上的Precision指标分别为84.7%和78.7%,充分证明了该算法的实际应用意义.

关键词：医学数据决策树特征选择遗传算法信息增益比

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融合全局和局部特征的下一个兴趣点推荐方法

软件学报 2023年第2期34卷 786-801页

作者：石美惠申德荣寇月聂铁铮于戈东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

随着海量移动数据的积累,下一个兴趣点推荐已成为基于位置的社交网络中的一项重要任务.目前,主流方法倾向于从用户近期的签到序列中捕捉局部动态偏好,但忽略了历史移动数据蕴含的全局静态信息,从而阻碍了对用户偏好的进一步挖掘,影响了... 详细信息

随着海量移动数据的积累,下一个兴趣点推荐已成为基于位置的社交网络中的一项重要任务.目前,主流方法倾向于从用户近期的签到序列中捕捉局部动态偏好,但忽略了历史移动数据蕴含的全局静态信息,从而阻碍了对用户偏好的进一步挖掘,影响了推荐的准确性.为此,提出一种基于全局和局部特征融合的下一个兴趣点推荐方法.该方法利用签到序列中的顺序依赖和全局静态信息中用户与兴趣点之间、连续签到之间隐藏的关联关系建模用户移动行为.首先,引入两类全局静态信息,即User-POI关联路径和POI-POI关联路径,学习用户的全局静态偏好和连续签到之间的全局依赖关系.具体地,利用交互数据以及地理信息构建异构信息网络,设计关联关系表示学习方法,利用相关度引导的路径采样策略以及层级注意力机制获取全局静态特征.然后,基于两类全局静态特征更新签到序列中的兴趣点表示,并采用位置与时间间隔感知的自注意力机制来捕捉用户签到序列中签到之间的局部顺序依赖,进而评估用户访问兴趣点概率,实现下一个兴趣点推荐.最后,在两个真实数据集上进行了实验比较与分析,验证了所提方法能够有效提升下一个兴趣点推荐的准确性.此外,案例分析表明,建模显式路径有助于提供可解释的推荐结果.

关键词：兴趣点推荐注意力机制顺序依赖用户偏好可解释

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基于多视角的多类型错误全面检测方法

软件学报 2023年第3期34卷 1049-1064页

作者：彭锦峰申德荣寇月聂铁铮东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

随着信息化社会的发展,数据的规模越发庞大,数据的种类也越发丰富.时至今日,数据已经成为国家和企业的重要战略资源,是科学化管理的重要保障.然而,随着社会生活产生的数据日益丰富,大量的脏数据也随之而来,数据质量问题油然而生.如何准... 详细信息

随着信息化社会的发展,数据的规模越发庞大,数据的种类也越发丰富.时至今日,数据已经成为国家和企业的重要战略资源,是科学化管理的重要保障.然而,随着社会生活产生的数据日益丰富,大量的脏数据也随之而来,数据质量问题油然而生.如何准确而全面地检测出数据集中所包含的错误数据,一直是数据科学中的痛点问题.尽管已有许多传统方法被广泛用于各行各业,如基于约束与统计的检测方法,但这些方法通常需要丰富的先验知识与昂贵的人力和时间成本.受限于此,这些方法往往难以准确而全面地检测数据.近年来,许多新型错误检测方法利用深度学习技术,通过时序推断、文本解析等方式取得了更好检测效果,但它们通常只适用于特定的领域或特定的错误类型,面对现实生活中的复杂情况,泛用性不足.基于上述情况,结合传统方法与深度学习技术的优点,提出了一个基于多视角的多类型错误全面检测模型CEDM.首先,从模式的角度,结合现有约束条件,在属性、单元和元组层面进行多维度的统计分析,构建出基础检测规则;然后,通过词嵌入捕获数据语义,从语义的角度分析属性相关性、单元关联性与元组相似性,进而基于语义关系,从多个维度上更新、扩展基础规则;最终,联合多个视角对多种类型的错误进行全面检测.在多个真实数据集与合成数据集上进行了实验,结果表明,该方法优于现有的错误检测方法,并且能够适用于多种错误类型与多种领域,具有更高的泛用性.

关键词：数据质量错误检测多视角数据语义

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数据库外基于多模型的学习式查询优化方法

浙江大学学报（工学版） 2022年第2期56卷 288-296页

作者：李广龙申德荣聂铁铮寇月东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

对于AI与数据库优化问题,现有技术均须改动数据库底层,影响研究成果的应用且缺乏可扩展性.提出一种非嵌入数据库的学习式查询优化方法.在基数估计阶段,使用多模型的方法,对特定的子查询建立神经网络,独立训练不同的子模型,解决需要训练... 详细信息

对于AI与数据库优化问题,现有技术均须改动数据库底层,影响研究成果的应用且缺乏可扩展性.提出一种非嵌入数据库的学习式查询优化方法.在基数估计阶段,使用多模型的方法,对特定的子查询建立神经网络,独立训练不同的子模型,解决需要训练集过多且可扩展性差的问题;在连接优化阶段,应用基于代价的强化学习方法,提高查询优化性能.针对每个查询,从基数估计到连接排序的优化过程都在数据库外执行,按照得到的优化策略对查询重写,并将重写结果返回到数据库中,通过设置参数使该查询按照指定的计划执行.在包含8个表的数据集上进行实验验证,与未进行优化的查询进行比较,非嵌入数据库的优化方法具有良好的优化效果.

关键词：查询优化基数估计连接排序神经网络强化学习

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面向HIN基于多视角嵌入融合的推荐方法

软件学报 2022年第10期33卷 3619-3634页

作者：石乐昊寇月申德荣聂铁铮李冬东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 辽宁大学信息学院辽宁沈阳110036

由于异构信息网络HIN(heterogeneous information network)具有丰富的语义信息而在推荐任务中得到广泛应用.传统的面向异构信息网络的推荐方法忽略了网络中关联关系的异质性,以及不同关联类型之间的相互影响.提出了一种基于多视角嵌入... 详细信息

由于异构信息网络HIN(heterogeneous information network)具有丰富的语义信息而在推荐任务中得到广泛应用.传统的面向异构信息网络的推荐方法忽略了网络中关联关系的异质性,以及不同关联类型之间的相互影响.提出了一种基于多视角嵌入融合的推荐模型,分别从同质关联视角和异质关联视角来挖掘异构信息网络的深层潜在特征并加以融合,有效地保证了推荐结果的准确性.针对同质关联视角,提出了一种基于图卷积神经网络的嵌入融合方法,通过对同质关联作用下节点邻域信息的轻量式卷积,实现节点嵌入的局部融合.针对异质关联视角,提出了一种基于注意力的嵌入融合方法,利用注意力机制来区分不同关联类型对节点嵌入的影响,实现节点嵌入的全局融合.通过实验验证了所提出的关键技术的可行性和有效性.

关键词：异构信息网络推荐多视角嵌入融合图卷积神经网络注意力机制

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面向查询式实体解析的多属性数据索引技术

软件学报 2022年第6期33卷 2331-2347页

作者：孙琛琛申德荣肖迎元李玉坤计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室(天津理工大学) 天津300384 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

实体解析是数据集成的关键方面,也是大数据分析与挖掘的必要预处理步骤.大数据时代,随着查询驱动的数据应用需求的不断增长,查询式实体解析成为热点问题.为了提升查询-解析效率,研究了面向实体缓存的多属性数据索引技术.涉及两个核心问... 详细信息

实体解析是数据集成的关键方面,也是大数据分析与挖掘的必要预处理步骤.大数据时代,随着查询驱动的数据应用需求的不断增长,查询式实体解析成为热点问题.为了提升查询-解析效率,研究了面向实体缓存的多属性数据索引技术.涉及两个核心问题:(1)如何设计多属性数据索引?设计了基于R-树的多属性索引结构.为了满足实体缓存在线生成需求,提出了基于空间聚类的在线索引构建方法.提出了基于“过滤-验证”的多维查询方法,利用多属性索引有效地过滤掉不可能命中的记录,然后采用相似性函数或距离函数逐一验证候选记录.(2)如何将不同的字符串属性插入到树形索引中?解决思路是,将字符串映射到数值空间.针对Jaccard相似性和编辑相似性,提出了基于q-gram的映射方法,并提出了基于向量降维的优化和基于z-order的优化,实现高质量的“字符串→数值”映射.最后,在两个数据集上进行实验评估,验证多属性索引的有效性,并测试其各个方面.

关键词：实体解析多属性数据索引查询式数据集成数据预处理

基于序列到序列结构的MOBA游戏局势趋势预测模型

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控制与决策 2023年第4期38卷 1137-1143页

作者：李康维田佳曹啸博申德荣聂铁铮寇月东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 北京机电工程总体设计部北京100039

多人在线战术竞技(MOBA)游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一,该类游戏涉及的知识领域相当复杂.随着电子竞技产业的飞速发展,数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大,在对该类游戏的实时局势进行评价时,一般是选择过程变量作为指标,例... 详细信息

多人在线战术竞技(MOBA)游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一,该类游戏涉及的知识领域相当复杂.随着电子竞技产业的飞速发展,数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大,在对该类游戏的实时局势进行评价时,一般是选择过程变量作为指标,例如经济差、经验差,但目前缺少趋势预测的相关研究.针对该问题,提出一种基于序列到序列结构的MOBA游戏趋势预测模型(MOBA-Trend).在预处理阶段,针对该类游戏数据的特点,设计一种数据缩放算法体现数据间的重要度,并使用低通滤波器消除数据噪声;之后将双方阵容与历史战斗信息作为输入特征,构建带有注意力机制的序列模型,同时预测经济差、经验差;最后将模型应用于Dota 2,构建并发布相关数据集.实验结果表明,所提出的模型能够有效地预测序列的变化趋势.

关键词： MOBA游戏时间序列预测序列到序列结构深度学习注意力机制

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Web服务合成中的异构问题

东北大学学报（自然科学版） 2004年第3期25卷 220-222页

作者：申德荣于戈张蓉东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

分析了Web服务的发布、发现和调用过程,将Web服务合成中存在的异构分为阻碍Web服务最佳查找的语义等价的Web服务概要描述异构、阻碍Web服务动态替换的语义等价的Web服务操作异构和阻碍合成的Web服务正确执行的序列Web服务间数据流的异... 详细信息

分析了Web服务的发布、发现和调用过程,将Web服务合成中存在的异构分为阻碍Web服务最佳查找的语义等价的Web服务概要描述异构、阻碍Web服务动态替换的语义等价的Web服务操作异构和阻碍合成的Web服务正确执行的序列Web服务间数据流的异构·概要描述了Web服务合成中存在的各种异构冲突,并将Web服务合成中存在的异构归纳为语义冲突、数据类型冲突、结构类型冲突、参数个数冲突、数据量纲冲突和数据精度冲突六类·针对这六类冲突,详细地定义了解决各种冲突的相应转换规则·

关键词： Web服务合成异构问题转换规则电子商务 Web服务