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Recommendation Method for Contrastive Enhancement of Neighborhood Information

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Computers, Materials & Continua 2024年第1期78卷 453-472页

作者： Hairong Wang Beijing Zhou lisi zhang He Ma School of Computer Science and Engineering North Minzu UniversityNingxia750021China

Knowledge graph can assist in improving recommendation performance and is widely applied in various person-alized recommendation ***,existing knowledge-aware recommendation methods face challenges such as weak user-item interaction supervisory signals and noise in the knowledge *** tackle these issues,this paper proposes a neighbor information contrast-enhanced recommendation method by adding subtle noise to construct contrast views and employing contrastive learning to strengthen supervisory signals and reduce knowledge ***,first,this paper adopts heterogeneous propagation and knowledge-aware attention networks to obtain multi-order neighbor embedding of users and items,mining the high-order neighbor informa-tion of users and ***,in the neighbor information,this paper introduces weak noise following a uniform distribution to construct neighbor contrast views,effectively reducing the time overhead of view *** paper then performs contrastive learning between neighbor views to promote the uniformity of view information,adjusting the neighbor structure,and achieving the goal of reducing the knowledge noise in the knowledge ***,this paper introduces multi-task learning to mitigate the problem of weak supervisory *** validate the effectiveness of our method,experiments are conducted on theMovieLens-1M,MovieLens-20M,Book-Crossing,and Last-FM *** results showthat compared to the best baselines,our method shows significant improvements in AUC and F1.

关键词： Contrastive learning knowledge graph recommendation method

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基于进化集成学习的用户购买意向预测

计算机应用研究 2024年第2期41卷 368-374页

作者：张一凡于千城张丽丝北方民族大学计算机科学与工程学院银川750030 北方民族大学图形图像国家民委重点实验室银川750030

在电子商务时代背景下,精准预测用户的购买意向已经成为提高销售效率和优化客户体验的关键因素。针对传统集成策略在模型设计阶段往往受人为因素限制的问题,构建了一种自适应进化集成学习模型用于预测用户的购买意向。该模型能够自适应... 详细信息

在电子商务时代背景下,精准预测用户的购买意向已经成为提高销售效率和优化客户体验的关键因素。针对传统集成策略在模型设计阶段往往受人为因素限制的问题,构建了一种自适应进化集成学习模型用于预测用户的购买意向。该模型能够自适应地选择最优基学习器和元学习器,并融合基学习器的预测信息和特征间的差异性扩展特征维度,从而提高预测的准确性。此外,为进一步优化模型的预测效果,设计了一种二元自适应差分进化算法进行特征选择,旨在筛选出对预测结果有显著影响的特征。研究结果表明,与传统优化算法相比,二元自适应差分进化算法在全局搜索和特征选择方面表现优异。相较于六种常见的集成模型和DeepForest模型,所构建的进化集成模型在AUC值上分别提高了2.76%和2.72%,并且能够缓解数据不平衡所带来的影响。

关键词：购买预测差分进化算法进化集成特征选择模型选择

Graph Transformers研究进展综述

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 37-49页

作者：周诚辰于千城张丽丝胡智勇赵明智北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 图形图像国家民委重点实验室银川750021

随着图结构数据在各种实际场景中的广泛应用,对其进行有效建模和处理的需求日益增加。Graph Transformers(GTs)作为一类使用Transformers处理图数据的模型,能够有效缓解传统图神经网络(GNN)中存在的过平滑和过挤压等问题,因此可以学习... 详细信息

随着图结构数据在各种实际场景中的广泛应用,对其进行有效建模和处理的需求日益增加。Graph Transformers(GTs)作为一类使用Transformers处理图数据的模型,能够有效缓解传统图神经网络(GNN)中存在的过平滑和过挤压等问题,因此可以学习到更好的特征表示。根据对近年来GTs相关文献的研究,将现有的模型架构分为两类:第一类通过绝对编码和相对编码向Transformers中加入图的位置和结构信息,以增强Transformers对图结构数据的理解和处理能力;第二类根据不同的方式(串行、交替、并行)将GNN与Transformers进行结合,以充分利用两者的优势。介绍了GTs在信息安全、药物发现和知识图谱等领域的应用,对比总结了不同用途的模型及其优缺点。最后,从可扩展性、复杂图、更好的结合方式等方面分析了GTs未来研究面临的挑战。

关键词： Graph Transformers(GTs) 图神经网络图表示学习异构图

粮食安全背景下甘肃省天水市粮食保险问题研究

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管理科学与研究（中英文版） 2024年第5期13卷 197-201页

作者：张丽思韩建民甘肃农业大学管理学院甘肃兰州730070

干旱少雨,地质灾害和气象灾害频发给广大农民带来严重经济损失和生命威胁。粮食安全自然成为我国最重要的国家安全战略。面对每年的农业灾害对粮食生产造成重大损失,现行的粮食灾害保险业务发展缓慢且存在粮食保险定位模糊;粮食保险创... 详细信息

干旱少雨,地质灾害和气象灾害频发给广大农民带来严重经济损失和生命威胁。粮食安全自然成为我国最重要的国家安全战略。面对每年的农业灾害对粮食生产造成重大损失,现行的粮食灾害保险业务发展缓慢且存在粮食保险定位模糊;粮食保险创新不足;政策支持不完善;自然灾害分散频发,风险防范困难;保险服务能力不足等问题。本文通过对天水市麦积区、清水县的6个乡镇12个村360户农民进行问卷调查,提出了从顶层设计重塑粮食保险功能;完善粮食保险制度;推动粮食保险转型升级;提升粮食保险服务农业全产业链能力等措施,为促进粮食安全,提升农民种植粮食积极性,提高农民收入保驾护航。

关键词：自然灾害粮食保险粮食安全农民收益乡村振兴

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基于多目标优化的联邦学习进化算法

计算机应用研究 2024年第2期41卷 415-420,437页

作者：胡智勇于千城王之赐张丽丝北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 北方民族大学图形图像国家民委重点实验室银川750021

传统联邦学习存在通信成本高、结构异构、隐私保护力度不足的问题,为此提出了一种联邦学习进化算法。应用稀疏进化训练算法降低通信成本,结合本地化差分隐私保护参与方隐私,同时采用NSGA-Ⅲ算法优化联邦学习全局模型的网络结构、稀疏性... 详细信息

传统联邦学习存在通信成本高、结构异构、隐私保护力度不足的问题,为此提出了一种联邦学习进化算法。应用稀疏进化训练算法降低通信成本,结合本地化差分隐私保护参与方隐私,同时采用NSGA-Ⅲ算法优化联邦学习全局模型的网络结构、稀疏性,调整数据可用性与隐私保护之间的关系,实现联邦学习全局模型有效性、通信成本和隐私性的均衡。不稳定通信环境下的实验结果表明,在MNIST和CIFAR-10数据集上,与FNSGA-Ⅲ算法错误率最低的解相比,该算法所得解的通信效率分别提高57.19%和52.17%,并且参与方实现了(3.46,10^(-4))和(6.52,10^(-4))-本地化差分隐私。在不严重影响全局模型准确率的前提下,该算法有效降低了联邦学习的通信成本并保护了参与方隐私。

关键词：联邦学习多目标优化 NSGA-Ⅲ算法本地化差分隐私参数优化

Chromosome-scale genome assembly of sweet cherry(Prunus avium L.)*** obtained using long-read and Hi-C sequencing

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Horticulture Research 2020年第1期7卷 1214-1224页

作者： Jiawei Wang Weizhen Liu Dongzi Zhu Po Hong Shizhong zhang Shijun Xiao Yue Tan Xin Chen Li Xu Xiaojuan Zong lisi zhang Hairong Wei Xiaohui Yuan Qingzhong Liu Shandong Key Laboratory of Fruit Biotechnology Breeding Shandong Institute of PomologyTaianShandong 271000China School of Computer Science and Technology Wuhan University of TechnologyWuhanHubei 430070China State Key Laboratory of Crop Biology Shandong Agricultural UniversityTaianShandong 271018China Gooal Gene WuhanHubei 430070China

Sweet cherry(Prunus avium)is an economically significant fruit species in the genus ***,in contrast to other important fruit trees in this genus,only one draft genome assembly is available for sweet cherry,which was assembled using only Illumina short-read *** incompleteness and low quality of the current sweet cherry draft genome limit its use in genetic and genomic studies.A high-quality chromosome-scale sweet cherry reference genome assembly is therefore needed.A total of 65.05 Gb of Oxford Nanopore long reads and 46.24 Gb of Illumina short reads were generated,representing~190x and 136x coverage,respectively,of the sweet cherry *** final de novo assembly resulted in a phased haplotype assembly of 344.29 Mb with a contig N50 of 3.25 ***-C scaffolding of the genome resulted in eight pseudochromosomes containing 99.59%of the bases in the assembled *** annotation revealed that more than half of the genome(59.40%)was composed of repetitive sequences,and 40,338 protein-coding genes were predicted,75.40%of which were functionally *** the chromosomescale assembly,we revealed that gene duplication events contributed to the expansion of gene families for salicylic acid/jasmonic acid carboxyl methyltransferase and ankyrin repeat-containing proteins in the genome of sweet *** auxin-responsive genes(two GH3s and two SAURs)were induced in the late stage of fruit development,indicating that auxin is crucial for the sweet cherry ripening *** addition,772 resistance genes were identified and functionally predicted in the sweet cherry *** high-quality genome assembly of sweet cherry obtained in this study will provide valuable genomic resources for sweet cherry improvement and molecular breeding.

关键词： sweet bases assembly

制度认同的核心要义及其实践层面的评价——兼论自由主义对身份政治的回应

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党政研究 2020年第1期 89-97页

作者：张丽丝清华大学马克思主义学院

迄今为止,身份政治仍然是一个学界争论不休的领域,许多学派都提出自身对身份政治的理解范式。自由主义虽然不是最先关注身份政治的学派,但它对于身份政治的回应主导着西方社会对于民主危机的解决方式。自由主义制度认同的出发点是保障... 详细信息

迄今为止,身份政治仍然是一个学界争论不休的领域,许多学派都提出自身对身份政治的理解范式。自由主义虽然不是最先关注身份政治的学派,但它对于身份政治的回应主导着西方社会对于民主危机的解决方式。自由主义制度认同的出发点是保障个体权利,国家只是作为外在的程序化架构而存在,而个体只需对于国家负有最低限度的国家认同感。制度认同的核心要义是通过制度认同来维系国家的向心力,其价值序列为政治价值秩序代替心灵价值秩序;其机制保障为民主商谈动态整合多元文化;其成员属性为统一公民身份弥合多元身份冲突;其文化归属为以宪法精神为核心的政治文化替代民族文化。但是,这四重内容在实践层面存在诸多问题,厘清这些问题,对于我们超越自由主义制度认同理论的桎梏,建构我国国家认同理论与实践方案具有重要的启示意义。

关键词：身份政治自由主义国家认同制度认同

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收入不平等、社会公平与主观幸福感

东北大学学报（社会科学版） 2023年第4期25卷 48-58页

作者：张丽思张紫薇辽宁大学国际经济政治学院辽宁沈阳110036 辽宁大学经济学院辽宁沈阳110036

追求人民幸福是经济发展的终极目标,收入不平等和社会公平对居民主观幸福感具有重要的影响。基于不平等厌恶模型及机会不平等理论,构建了个人劳动力市场参与模型,利用中国综合社会调查微观数据,探究了收入不平等、感知和实际公平对居民... 详细信息

追求人民幸福是经济发展的终极目标,收入不平等和社会公平对居民主观幸福感具有重要的影响。基于不平等厌恶模型及机会不平等理论,构建了个人劳动力市场参与模型,利用中国综合社会调查微观数据,探究了收入不平等、感知和实际公平对居民主观幸福感的影响。研究结果表明:收入不平等与主观幸福感呈倒U型关系;收入不平等对主观幸福感的影响随感知公平的增加而增加,当基尼系数达到拐点以后,收入不平等对主观幸福感的正向影响消失,收入不平等对主观幸福感的负向影响随着感知公平的提高而降低;与实际公平较高的县区相比,在实际公平较低的县区,感知公平调节收入不平等对主观幸福感的正向影响更大。

关键词：收入不平等感知公平实际公平主观幸福感

MFCIS: an automatic leaf-based identification pipeline for plant cultivars using deep learning and persistent homology

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Horticulture Research 2021年第1期8卷 2361-2374页

作者： Yanping zhang Jing Peng Xiaohui Yuan lisi zhang Dongzi Zhu Po Hong Jiawei Wang Qingzhong Liu Weizhen Liu School of Computer Science and Technology Wuhan University of TechnologyWuhanHubeiChina Chongqing Research Institute Wuhan University of TechnologyChongqingChina Shandong Key Laboratory of Fruit Biotechnology Breeding Shandong Institute of PomologyTaianShandongChina

Recognizing plant cultivars reliably and efficiently can benefit plant breeders in terms of property rights protection and innovation of germplasm *** leaf image-based methods have been widely adopted in plant species identification,they seldom have been applied in cultivar identification due to the high similarity of leaves among ***,we propose an automatic leaf image-based cultivar identification pipeline called MFCIS(Multi-feature Combined Cultivar Identification System),which combines multiple leaf morphological features collected by persistent homology and a convolutional neural network(CNN).Persistent homology,a multiscale and robust method,was employed to extract the topological signatures of leaf shape,texture,and venation details.A CNN-based algorithm,the Xception network,was fine-tuned for extracting high-level leaf image *** fruit species,we benchmarked the MFCIS pipeline on a sweet cherry(Prunus avium L.)leaf dataset with>5000 leaf images from 88 varieties or unreleased selections and achieved a mean accuracy of 83.52%.For annual crop species,we applied the MFCIS pipeline to a soybean(Glycine max ***.)leaf dataset with 5000 leaf images of 100 cultivars or elite breeding lines collected at five growth *** identification models for each growth period were trained independently,and their results were combined using a score-level fusion *** classification accuracy after score-level fusion was 91.4%,which is much higher than the accuracy when utilizing each growth period independently or mixing all growth *** facilitate the adoption of the proposed pipelines,we constructed a user-friendly web service,which is freely available at http://***.

关键词： MFC network identification