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面向异质信息网络的表示学习方法研究综述

计算机科学与探索 2019年第7期13卷 1081-1093页

作者：周慧赵中英李超山东科技大学计算机科学与工程学院

网络表示学习旨在为网络中的组件(节点、边、子网络等)学习出低维的表征向量,使得这些向量能够在最大程度上保留组件在原网络中的特性。异质信息网络是由多种类型的节点、链接关系以及属性信息组成的网络,具有动态性、大规模和异质性等... 详细信息

网络表示学习旨在为网络中的组件(节点、边、子网络等)学习出低维的表征向量,使得这些向量能够在最大程度上保留组件在原网络中的特性。异质信息网络是由多种类型的节点、链接关系以及属性信息组成的网络,具有动态性、大规模和异质性等特点,在现实生活中普遍存在。融合多种异质信息进行网络表示学习,能在一定程度上解决数据稀疏问题,同时有助于训练出具有高区别力和推理能力的表征向量。但与此同时,也面临着如何有效处理复杂数据关系以及平衡异质信息的挑战。近年来,研究者们针对异质信息网络设计了不同的表示学习算法,在很大程度上推动了该领域的发展。针对这些算法,首先设计一个统一的分类框架,接着对各类别下的代表性算法进行概括介绍和比较,分析它们的时间复杂度和优缺点。此外,分类汇总了实验中的常用数据集。最后给出了该领域的挑战和未来可能的研究方向。

关键词：网络表示学习异质信息网络网络分析

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宝钢线材产品锈蚀问题探讨

宝钢线材产品锈蚀问题探讨

作者：赵中英东北大学

学位级别：硕士

锈蚀是钢铁制品常见的一种产品缺陷,尤其是对于发生在常规大气中的钢材生锈,是严重影响产品质量与企业形象的问题。本文针对线材产品的实际锈蚀状况,用户的要求,以及线材主要的防锈方法进行了深入的调研,重点对钢帘线、钢纤维、弹簧钢... 详细信息

锈蚀是钢铁制品常见的一种产品缺陷,尤其是对于发生在常规大气中的钢材生锈,是严重影响产品质量与企业形象的问题。本文针对线材产品的实际锈蚀状况,用户的要求,以及线材主要的防锈方法进行了深入的调研,重点对钢帘线、钢纤维、弹簧钢的锈蚀情况以及防锈方法进行分析并改进。对不同表面状态、不同规格、不同控制冷却方式的线材进行锈蚀对比试验。研究结果表明：淋雨或潮湿的运输、存储环境,非气密性包装,氧化铁皮松散或剥落是影响线材产品锈蚀的主要因素。通过对这几类影响因素进行分析研究,对钢帘线、弹簧钢、钢纤维盘条的堆放位置、堆垛高度、吊运工具、包装方式、打捆压力等进行了改进,并针对钢纤维盘条的控制冷却工艺进行了实验,提出了改进氧化铁皮方案。各项改进工艺纳入工艺技术规程或通过与供应商协议形式进行了规范。应用于大生产后,钢帘线、弹簧钢、钢纤维盘条重点用户反馈产品表面锈蚀情况有明显改进,为扩大宝钢线材的应用和提高市场占有率提供保证。

关键词：线材锈蚀氧化环境

基于Transformer与异质图神经网络的新闻推荐模型

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模式识别与人工智能 2022年第9期35卷 839-848页

作者：张玉朋李香菊李超赵中英山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590 山东科技大学电子信息工程学院青岛266590

新闻推荐方法大多假定用户浏览的新闻之间具有很强的时序依赖关系,但新闻具有更新的快速性及用户阅读的自由性等特点,使时序性建模中可能会引入噪音.为了解决此问题,文中提出基于Transformer与异质图神经网络的新闻推荐模型.采用Transfo... 详细信息

新闻推荐方法大多假定用户浏览的新闻之间具有很强的时序依赖关系,但新闻具有更新的快速性及用户阅读的自由性等特点,使时序性建模中可能会引入噪音.为了解决此问题,文中提出基于Transformer与异质图神经网络的新闻推荐模型.采用Transformer从用户近期浏览的新闻中对用户的短期兴趣进行建模,通过异质图神经网络捕捉用户和新闻之间的高阶关系,建模用户长期兴趣和候选新闻的表示.同时,为了自适应调整短期兴趣和长期兴趣在用户建模时的重要性,设计用户长短期兴趣感知的点击预测机制.在真实数据集上的对比实验验证文中模型的有效性.

关键词：新闻推荐异质图神经网络注意力机制 Transformer

社交网络中基于现实世界证据的半自动化朋友推荐机制的研究与实现

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社交网络中基于现实世界证据的半自动化朋友推荐机制的研究与实现

作者：赵中英重庆大学

学位级别：硕士

近年随着互联网大规模扩展以及各种虚拟社交网络的普及,新浪微博、腾讯QQ、微信、Twitter等虚拟社交网络广泛进入到人们的现实生活中,人们实时的分享着自己的信息以及生活状态。对于这类社交网络,用户彼此之间通过类似“关注-被关注”... 详细信息

近年随着互联网大规模扩展以及各种虚拟社交网络的普及,新浪微博、腾讯QQ、微信、Twitter等虚拟社交网络广泛进入到人们的现实生活中,人们实时的分享着自己的信息以及生活状态。对于这类社交网络,用户彼此之间通过类似“关注-被关注”的方式连接在一起。由于此类社交网络为非实名制,用户会时常碰到不能确定“关注的人”或“粉丝”身份的情况,而且随着信息量的增加这种确定过程变得越来越困难。而事实上这些用户在现实世界当中有可能是熟悉的朋友或者同学等。这就造成了社交网络和现实世界人脉网络的割裂,事实上社交网络是现实人脉网络的延伸,于是帮助用户在庞大的社交网络中发现现实世界中的朋友关系就显得尤为重要。本文分析了社交网络世界与现实世界人脉关系网络的特征,研究了采用半自动输入证据的方式将社交网络世界与现实世界人脉网络相连,并在新浪云上对提出的机制进行了实现和测试。具体工作内容如下:(1)研究了社交网络和人际关系的相关模型,对自动化朋友推荐机制和取得的相关成果做了分析。(2)深入研究了好友过滤算法和用户相似性度量方法,对基于五种不同属性的相似性度量效果进行了测试分析,整合了五种相似性度量属性并与之前的结果做了对比,发现整合属性后的度量结果对于用户推荐的准确率和召回率有明显的提升,随着数据规模的增大,性能更加平稳。(3)针对现实世界和虚拟网络的朋友脱节问题,提出一种半自动化朋友推荐机制并应用于新浪微博系统中。该机制首先获取用户潜在的好友并进行分类呈现,然后对于呈现的好友通过提供证据来确定其在现实世界的身份。若系统中有该好友的真实身份数据,则对应关系完成。若系统中没有该好友的相关数据,则可以通过全微博搜索与该好友对应的证据从而进一步确定好友的身份,同时对证据加以存储,完善好友证据库;该系统可以输入相关证据查找好友,并且对于每一位推荐好友都可以呈现用户与该好友的关系。最后对该系统的推荐效果和性能进行了分析。

关键词：社交网络社会化关系用户相似性现实世界证据朋友推荐

E-Learning系统中基于课程本体的用户兴趣模型挖掘

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E-Learning系统中基于课程本体的用户兴趣模型挖掘

作者：赵中英山东科技大学

学位级别：硕士

E-Learning是一种新的教育方式,它充分利用现代信息技术所提供的全新沟通机制与丰富资源,实时推送个性化的、全面的、动态的学习内容,并辅助形成知识社区,将学习者和专家联系起来。正是这些特点使E-Learning能够充分体现学习者的主体作... 详细信息

E-Learning是一种新的教育方式,它充分利用现代信息技术所提供的全新沟通机制与丰富资源,实时推送个性化的、全面的、动态的学习内容,并辅助形成知识社区,将学习者和专家联系起来。正是这些特点使E-Learning能够充分体现学习者的主体作用,将以“教师”为中心的教育方式向以“学生”为中心的方式转变,并提供个性化和自适应性的学习环境.而用户兴趣模型的挖掘是实现个性化或自适应性E-Learning的关键,引起了广大学者的关注。针对独立阅读过程和交互问答过程这两个重要的学习环节,对基于课程本体的用户兴趣模型挖掘方法进行了研究,本文所做的主要工作如下:(1)给出了课程本体的定义,以人工智能课程为例,详细给出了该课程本体的构建过程及构建结果,并将该人工智能本体用于兴趣模型挖掘的两个实验中。(2)通过加入文本特征的位置信息改进了文本特征的加权方法,实验结果表明,与传统的TF-IDF特征加权方法相比,该方法在文本分类的准确率、召回率、F-Measure等方面都有所提高。(3)提出使用阅读行为来挖掘用户兴趣模型,所谓阅读行为指的是学生在阅读电子文档时所做的标记,包括下划线、圈圈、高亮、书签、批注等。设计并实现了阅读行为记录系统RBRS,给出了行为表、权重矩阵、行为矩阵、相对文档矩阵的定义,详细阐述了独立阅读过程中的兴趣模型挖掘过程,提出了使用阅读行为的兴趣模型挖掘算法。为了证明该方法的有效性,我们设计了一个实验,利用RBRS来收集实验数据,并根据本章提出的算法计算出学生的兴趣主题及兴趣度,通过学生的反馈信息对该方法进行评价,说明了该方法的可行性。(4)提出使用交互问答行为来挖掘用户兴趣模型,设计并实现了面向人工智能领域的交互问答系统AIQA,学生可以在该系统中提出问题、浏览问题及答案、选择自己感兴趣的问题进行回答。提出利用这些交互信息建立每个学生的问答集,并在问答集与课程本体间建立映射关系,详细阐述了交互问答过程中的兴趣模型挖掘过程,提出了使用交互问答行为的兴趣模型挖掘算法。设计了一个实验,利用AIQA收集数据,并根据提出的算法计算出学生的兴趣主题及兴趣度,通过学生的推荐接受率对该方法进行评价,结果表明该方法挖掘的兴趣模型具有准确性和自适应性。

关键词： E-Learning 课程本体兴趣模型阅读行为问答系统

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J银行铁岭分行一线员工离职分析与对策研究

J银行铁岭分行一线员工离职分析与对策研究

作者：赵中英东北大学

学位级别：硕士

一线员工作为任意企业的基础,尤其针对银行业,一线员工更是承担了主要的生产任务及营销工作,大量一线员工的离职,对银行的日常生产与管理有着巨大的负面响。随着中国经济的发展和互联网金融的崛起,银行业近年来赢得了机会与挑战。同时,... 详细信息

一线员工作为任意企业的基础,尤其针对银行业,一线员工更是承担了主要的生产任务及营销工作,大量一线员工的离职,对银行的日常生产与管理有着巨大的负面响。随着中国经济的发展和互联网金融的崛起,银行业近年来赢得了机会与挑战。同时,由于行业竞争的加剧,银行存贷款任务的增加,监管体系的逐步完善,各种金融替代品、衍生品的出现,导致银行业各岗位陷入内卷,随着考核指标增长,员工薪酬福利下降,使得员工压力增大、工作满意度下降,各银行出现不同程度的离职潮。时至今日,一线员工的陆续离职成为了亟需解决的重要问题。本文以J银行铁岭分行员工存在离职率较高且多为一线员工这个具体问题作为主要研究主题。通过详细调研J银行铁岭分行近5年来一线员工的离职情况,阐述目前这种一线员工高离职率的情况对J银行铁岭分行实际工作与管理带来的不利影响。之后对该分行在职一线员工进行问卷调查,通过设计合理的调查问卷,对J银行铁岭分行在职一线员工的基本信息,工作压力情况,职业晋升空间,离职倾向等问题做详细调查,通过对回收问卷的具体数据进行数据分析,对在职员工离职倾向原因进行初步分析。同时,对已离职员工进行深度访谈,通过访谈了解已离职员工的基本情况、离职后去向等情况,经过适当追问,深入挖掘访谈对象的离职原因。通过研究发现,J银行铁岭分行一线员工离职原因主要集中在晋升空间小、薪酬待遇低、职业规划不明确、任务指标压力大、工作强度大等方面。结合上述原因,本文有针对性地提出了相关改革建议,希望可以为同行业提供启示。

关键词：一线员工商业银行离职员工满意度

基于三分支图外部注意力网络的轻量化跨域序列推荐

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计算机研究与发展 2024年第8期61卷 1930-1944页

作者：张劲羽马晨曦李超赵中英山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户... 详细信息

跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户和项目之间的复杂关系.然而,基于图的CSR方法大多通过复杂的结构来捕捉用户在多个域中的序列行为模式,这导致其通常具有较高的计算复杂度和较大的内存开销,限制了模型在资源受限设备上的应用.此外,已有的轻量级图跨域序列推荐方法认为,应该采用单层聚合协议(single layer aggregating protocol,SLAP)来学习跨域序列图(cross-domain sequential graph,CSG)上的嵌入表示.基于这种协议的图卷积网络,能够规避多层聚合协议所带来的额外跨域噪声,但却难以捕捉域内的高阶序列依赖关系.为了解决上述挑战,提出了一种轻量级的三分支图外部注意力网络(tri-branches graph external attention network,TEA-Net).具体而言,TEA-Net首先将原始CSG分为域间以及域内序列图,并设计了一种并行的三分支图卷积网络结构来学习图中的节点表示.该结构能够以较低的计算开销,在不引入额外跨域噪声的条件下,学习域间的低阶协同过滤关系和域内的高阶序列依赖关系.其次,在三分支结构的基础上,提出了一种改良的外部注意力(external attention,EA)组件,该组件移除了EA中的非线性通道,使其能够以更低的开销挖掘项目序列依赖关系并将注意力权重在多个分支上共享.在2个真实数据集上进行了广泛的实验来验证TEA-Net的性能表现.与10种最先进的CSR方法相比,TEA-Net在轻量化性能和预测精度方面均取得了更好的结果.

关键词：推荐系统轻量化跨域序列推荐外部注意力图神经网络协同过滤

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本体工程中的本体映射研究

情报杂志 2007年第8期26卷 23-24,27页

作者：赵中英梁永全纪淑娟山东科技大学信息科学与工程学院青岛266510

本体映射是本体工程领域的研究热点之一,已广泛用于语义Web、本体集成和电子商务等领域。针对映射过程中采用的技术,提出了基于信息流、相似度、统计学、机器学习和综合方法的分类,介绍本体工程中具有代表性的映射方法,并从映射的输入... 详细信息

本体映射是本体工程领域的研究热点之一,已广泛用于语义Web、本体集成和电子商务等领域。针对映射过程中采用的技术,提出了基于信息流、相似度、统计学、机器学习和综合方法的分类,介绍本体工程中具有代表性的映射方法,并从映射的输入形式、采用的技术、借助的外部资源、自动化程度、是否考虑语义等方面进行了深入的比较和分析,讨论了本体映射存在的问题及面临的挑战。

关键词：本体本体映射本体工程

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轨迹数据融合用户表示方法的重要位置发现

数据分析与知识发现 2019年第6期3卷 75-82页

作者：曾庆田戴明弟李超段华赵中英山东科技大学电子信息工程学院青岛266590 山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

【目的】发现重要位置,为用户行为轨迹特征和规律的研究提供良好数据支撑。【方法】提出融合用户表示方法的重要位置预测模型,提出基于Word2Vec的用户行为轨迹的向量化表示方法;基于用户向量相似度构建用户关系网络,提取访问位置上的核... 详细信息

【目的】发现重要位置,为用户行为轨迹特征和规律的研究提供良好数据支撑。【方法】提出融合用户表示方法的重要位置预测模型,提出基于Word2Vec的用户行为轨迹的向量化表示方法;基于用户向量相似度构建用户关系网络,提取访问位置上的核心用户;通过核心用户的访问行为进行重要位置预测。【结果】实验结果表明,基于本文方法过滤后的核心用户对重要位置进行标注,比直接标注的正确率提升7%。在地图上显示标注区域,能够有效发现对应的住宅区和商业区。【局限】本文方法只能够识别居住地和工作地,更加细粒度的标注有待进一步实现。【结论】本文所提基于用户表示学习的核心用户过滤方法,对重要位置的标注具有重要意义,同时为研究用户的轨迹行为特征和规律提供了更为科学的决策支持。

关键词：重要位置轨迹挖掘表示学习支持向量机