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DMFVAE: miRNA-disease associations prediction based on deep matrix factorization method with variational autoencoder

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Frontiers of Computer Science 2024年第6期18卷 186912-186912页

作者： WEI Pijing WANG Qianqian GAO Zhen CAO Ruifen zheng chunhou Information Materials and Intelligent Sensing Laboratory of Anhui Province Institutes of Physical Science and Information Technology Anhui University Key Lab of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education School of Computer Science and Technology Anhui University Key Lab of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education School of Artificial Intelligence Anhui University

MicroRNAs (miRNAs) are closely related to numerous complex human diseases, therefore, exploring miRNA-disease associations (MDAs) can help people gain a better understanding of complex disease mechanism. An increasing number of computational methods have been developed to predict MDAs. However, the sparsity of the MDAs may hinder the performance of many methods. In addition, many methods fail to capture the nonlinear relationships of miRNA-disease network and inadequately leverage the features of network and neighbor nodes. In this study, we propose a deep matrix factorization model with variational autoencoder (DMFVAE) to predict potential MDAs. DMFVAE first decomposes the original association matrix and the enhanced association matrix, in which the enhanced association matrix is enhanced by self-adjusting the nearest neighbor method, to obtain sparse vectors and dense vectors, respectively. Then, the variational encoder is employed to obtain the nonlinear latent vectors of miRNA and disease for the sparse vectors, and meanwhile, node2vec is used to obtain the network structure embedding vectors of miRNA and disease for the dense vectors. Finally, sample features are acquired by combining the latent vectors and network structure embedding vectors, and the final prediction is implemented by convolutional neural network with channel attention. To evaluate the performance of DMFVAE, we conduct five-fold cross validation on the HMDD v2.0 and HMDD v3.2 datasets and the results show that DMFVAE performs well. Furthermore, case studies on lung neoplasms, colon neoplasms, and esophageal neoplasms confirm the ability of DMFVAE in identifying potential miRNAs for human diseases.

关键词： miRNA-disease association deep matrix factorization self-adjusted nearest neighbor variational encoder network structure

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基于小样本度量迁移学习的表面缺陷检测

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模式识别与人工智能 2021年第5期34卷 407-414页

作者：黄健郑春厚章军王兵陈鹏安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 安徽工业大学电气与信息工程学院马鞍山243032 安徽大学互联网学院合肥230601

将小样本学习中的度量学习方法引入缺陷检测领域,提出小样本度量迁移学习方法,用于解决深度学习方法中需要大量学习样本的问题.方法主要分为两个阶段:第一阶段使用公开或便于获得的大型数据集预训练深度网络;第二阶段将网络学习到的相... 详细信息

将小样本学习中的度量学习方法引入缺陷检测领域,提出小样本度量迁移学习方法,用于解决深度学习方法中需要大量学习样本的问题.方法主要分为两个阶段:第一阶段使用公开或便于获得的大型数据集预训练深度网络;第二阶段将网络学习到的相关知识通过度量学习模块迁移到表面缺陷检测领域.实验表明,小样本学习在缺陷检测领域的可行性.

关键词：深度学习小样本学习度量学习缺陷检测

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知识网格环境下用户模型的构建

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图书情报工作 2011年第10期55卷 55-59,107页

作者：范少萍郑春厚曲阜师范大学信息技术与传播学院日照276826

知识网格技术是网格技术、Web服务与语义网相结合的新兴技术。针对知识网格技术的要求与发展趋势,首先构建简单的用户模型架构,在架构的基础上对各模块算法进行介绍,进而提出一种自适应更新的用户模型计算方法,以实现用户模型的自适应... 详细信息

知识网格技术是网格技术、Web服务与语义网相结合的新兴技术。针对知识网格技术的要求与发展趋势,首先构建简单的用户模型架构,在架构的基础上对各模块算法进行介绍,进而提出一种自适应更新的用户模型计算方法,以实现用户模型的自适应更新功能。经实验验证,该方法提高用户模型的适应性与准确性,降低建立模型时对用户信息的要求。

关键词：知识网格用户模型自适应

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基于惩罚性矩阵分解的文本聚类分析

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情报学报 2012年第9期31卷 998-1008页

作者：王娟范少萍郑春厚曲阜师范大学信息技术与传播学院日照276826

文本软聚类是适应学科发展而逐步兴起的一项文本聚类技术，它更加全面地反映文本的特征信息。本文首先分析了文本软聚类技术的现状，提出了基于惩罚性矩阵分解（PMD）的文本软聚类算法，并应用于文本聚类研究。实验结果表明，本文提出... 详细信息

文本软聚类是适应学科发展而逐步兴起的一项文本聚类技术，它更加全面地反映文本的特征信息。本文首先分析了文本软聚类技术的现状，提出了基于惩罚性矩阵分解（PMD）的文本软聚类算法，并应用于文本聚类研究。实验结果表明，本文提出的算法具有较好的聚类结果。

关键词：文本软聚类 PMD 模式选择

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网络计量学常用工具比较研究

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图书馆学研究 2009年第7期 24-27,14页

作者：付威风郑春厚曲阜师范大学信息技术与传播学院

综合文献调研和实证研究的方法,通过对国内常用引擎工具、网络资源获取工具和网络数据分析工具进行比较与分析,指出在当前国内利用软件工具在网络计量学研究中存在的问题与不足,并对研究过程中如何选择合适的软件工具提出自己的建议,以... 详细信息

综合文献调研和实证研究的方法,通过对国内常用引擎工具、网络资源获取工具和网络数据分析工具进行比较与分析,指出在当前国内利用软件工具在网络计量学研究中存在的问题与不足,并对研究过程中如何选择合适的软件工具提出自己的建议,以其能对相关研究提供参考。

关键词：网络计量学工具比较研究

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基于共链分析的高校图书馆网络结构研究

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图书情报工作 2011年第9期55卷 118-121,148页

作者：岳增慧王娟郑春厚曲阜师范大学信息技术与传播学院日照276826

选取全球30个高校的图书馆网站,通过Yahoo!搜集其共链数据,并利用聚类分析、多维尺度分析和网络可视化分析法描述和解释高校图书馆的网络结构及其成因,揭示各馆的网络角色,明晰当代全球高校图书馆网络群体的群落划分及其相互关系,并为... 详细信息

选取全球30个高校的图书馆网站,通过Yahoo!搜集其共链数据,并利用聚类分析、多维尺度分析和网络可视化分析法描述和解释高校图书馆的网络结构及其成因,揭示各馆的网络角色,明晰当代全球高校图书馆网络群体的群落划分及其相互关系,并为我国的高校图书馆建设事业提出建议。

关键词：共链分析高校图书馆网络结构

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美国高校图书馆社会服务发展现状及启示

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中国图书馆学报 2009年第2期35卷 93-97页

作者：谢丽娟郑春厚曲阜师范大学信息技术与传播学院

网络环境里,高校图书馆的文献信息具备了流动性,面向社会的服务逐步发展。其中美国高校图书馆的社会服务发展较成熟,在社会服务对象、合作项目、学习支持服务及特殊群体服务等方面,均有很多值得我们学习的经验,为我国高校图书馆的社会... 详细信息

网络环境里,高校图书馆的文献信息具备了流动性,面向社会的服务逐步发展。其中美国高校图书馆的社会服务发展较成熟,在社会服务对象、合作项目、学习支持服务及特殊群体服务等方面,均有很多值得我们学习的经验,为我国高校图书馆的社会服务提供了借鉴。表2。参考文献11。

关键词：社会服务高校图书馆美国合作项目

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高校学生个人知识管理能力调查分析

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图书馆学研究（应用版） 2011年第8期 35-41页

作者：郑春厚王娜娜曲阜师范大学信息技术与传播学院

现代信息社会中,知识的组织和管理策略将直接关系到个人的工作和学习效率。实施个人知识的管理能够有效提升个人的能力和竞争力,对个人发展有重大意义。个人知识管理能力是个人知识管理的基础与保障,所以个人知识管理的能力也逐渐成为... 详细信息

现代信息社会中,知识的组织和管理策略将直接关系到个人的工作和学习效率。实施个人知识的管理能够有效提升个人的能力和竞争力,对个人发展有重大意义。个人知识管理能力是个人知识管理的基础与保障,所以个人知识管理的能力也逐渐成为高校学生必备的能力。通过调查问卷的方式,了解高校学生的个人知识管理能力现状。研究表明,高校学生应加强对个人知识管理的重视程度,提高整理个人知识的频率,对即时灵感应予以关注和记录,同时,还应注重对个人知识管理能力的培养。

关键词：知识管理个人知识管理个人知识管理能力

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国内期刊引文量及引文聚散特征研究

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情报杂志 2012年第7期31卷 57-60,80页

作者：张振康王娟郑春厚曲阜师范大学信息技术与传播学院日照276826

对2006-2010年《中国期刊引证报告(扩刊版)》来源期刊的载文和被引数据进行统计分析,发现如下规律:国内期刊的刊均文献、刊均被引和篇均被引逐年明显增加;提出"重要期刊聚合度"的概念,发现国内期刊这一指标总体上逐渐减弱,但不同领域的... 详细信息

对2006-2010年《中国期刊引证报告(扩刊版)》来源期刊的载文和被引数据进行统计分析,发现如下规律:国内期刊的刊均文献、刊均被引和篇均被引逐年明显增加;提出"重要期刊聚合度"的概念,发现国内期刊这一指标总体上逐渐减弱,但不同领域的横向和纵向变化差别较大,这和各领域源期刊量无相关性;把国内期刊分成拥有等量引文的四个区域,递减排列,则前三区期刊占比逐年增加,且三区期刊量的比例大致恒定。

关键词：国内期刊引文聚散特征重要期刊聚合度中国期刊引证报告(扩刊版)

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高校图书馆数字资源服务评价指标体系构建

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情报杂志 2014年第3期33卷 192-197,142页

作者：李迎迎王娟郑春厚曲阜师范大学信息技术与传播学院日照276826

知识服务是高校图书馆的最终服务目标,数字资源是高校图书馆提供给用户知识的重要工具。基于此,本文将知识服务与数字资源进行有效结合,构建高校图书馆数字资源服务评价指标。首先从知识服务的过程出发,提出知识服务钻石体系以及数字资... 详细信息

知识服务是高校图书馆的最终服务目标,数字资源是高校图书馆提供给用户知识的重要工具。基于此,本文将知识服务与数字资源进行有效结合,构建高校图书馆数字资源服务评价指标。首先从知识服务的过程出发,提出知识服务钻石体系以及数字资源服务钻石体系,在此基础之上,构建评价指标体系。最后利用多层次分析法对各级指标赋权。研究发现,数字资源挖掘和重组是用户使用数字资源的核心,因而知识服务更需要加强知识挖掘和知识重组。

关键词：知识服务数字资源评价指标钻石体系层次分析法

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