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基于属性增强和关系感知的图卷积实体对齐方法

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计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1384-1390页

作者：高兵黄超邹启杰秦静大连大学信息工程学院辽宁大连116622 大连大学大连市智慧医疗与健康重点实验室辽宁大连116622 大连大学软件学院辽宁大连116622

实体对齐是知识融合最重要的步骤之一,在知识图谱构建和融合过程中,往往存在结构不相似、实体表述不够准确,甚至知识缺失的问题。针对以上问题,提出一种基于属性增强和关系感知的图卷积实体对齐方法,结合实体和关系之间的内在联系,通过... 详细信息

实体对齐是知识融合最重要的步骤之一,在知识图谱构建和融合过程中,往往存在结构不相似、实体表述不够准确,甚至知识缺失的问题。针对以上问题,提出一种基于属性增强和关系感知的图卷积实体对齐方法,结合实体和关系之间的内在联系,通过实体可以推导出关系,通过关系可以表示实体,利用实体的属性增强实体表示,增强实体对齐的效果,设计一种迭代策略,迭代增强关系和实体结合后的实体对齐效果。在通用数据集上进行的大量实验结果表明,相对于原有基于实体嵌入的方法,所提方法具有更高的有效性和对齐率。

关键词：实体对齐知识融合知识图谱属性增强关系感知图卷积迭代策略

关系感知在银行业顾客忠诚形成中的中介机制研究

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数学的实践与认识 2013年第11期43卷 130-138页

作者：赵红谢琳灿中国科学院大学管理学院北京100190

以银行业为背景,以顾客关系感知中的满意和信任为中介变量,建立企业形象、转换成本和服务质量三个典型营销要素影响顾客忠诚意向和忠诚行为的概念模型,并进行了实证检验.研究发现:企业形象、服务质量和转换成本会显著影响顾客忠诚行为,... 详细信息

以银行业为背景,以顾客关系感知中的满意和信任为中介变量,建立企业形象、转换成本和服务质量三个典型营销要素影响顾客忠诚意向和忠诚行为的概念模型,并进行了实证检验.研究发现:企业形象、服务质量和转换成本会显著影响顾客忠诚行为,其中服务质量影响最大;顾客满意在企业形象和服务质量对顾客忠诚行为的影响中有不完全中介作用;信任在服务质量对顾客忠诚行为的影响中也有不完全中介作用.此外,顾客忠诚意向是营销要素影响顾客忠诚行为的重要中介变量.

关键词：关系感知顾客满意信任中介效应顾客忠诚

粉丝-明星关系感知的影响因素与作用机理：基于混合方法的研究

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国际新闻界 2021年第10期43卷 6-28页

作者：晏青付森会暨南大学新闻与传播学院广东工业大学管理学院

近年来,中国粉丝与明星之间形成的拟亲属关系,为考察大众文化生产与传播提供了新的案例和视域。论文在质性研究和已有文献的基础上,提出了影响粉丝-明星关系感知的"双因素假说",并对这一假说进行验证。通过扎根理论方法发现影响粉丝-明... 详细信息

近年来,中国粉丝与明星之间形成的拟亲属关系,为考察大众文化生产与传播提供了新的案例和视域。论文在质性研究和已有文献的基础上,提出了影响粉丝-明星关系感知的"双因素假说",并对这一假说进行验证。通过扎根理论方法发现影响粉丝-明星关系感知的四个维度:明星吸引感、心理满足感、关系卷入度和社会影响度,前两者属于情感因素,后两者属于情境因素。论文通过结构方程模型进一步证实,情感与情境诸因素都对粉丝-明星关系感知具有显著影响,进而提出粉丝-明星关系感知的"情感—情境"双因素模型。研究揭示了拟亲属关系感知的影响因素和机制,为理解粉丝文化的意义逻辑和价值生产提供了新的理论视点。

关键词：粉丝文化偶像崇拜关系感知拟亲属关系混合方法

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死亡提醒与宗教信仰对关系感知的影响

死亡提醒与宗教信仰对关系感知的影响

作者：任芳媛南京师范大学

学位级别：硕士

死亡提醒是恐惧管理理论中的一个术语,指对人们“必死性”的提醒和揭示。在死亡提醒条件下,个体对可缓解死亡恐惧的心理机制需求会增强。大量的研究表明,死亡提醒后,亲密关系和能够起到很好的焦虑缓冲作用,然而对于人们为什么在死亡提... 详细信息

死亡提醒是恐惧管理理论中的一个术语,指对人们“必死性”的提醒和揭示。在死亡提醒条件下,个体对可缓解死亡恐惧的心理机制需求会增强。大量的研究表明,死亡提醒后,亲密关系和能够起到很好的焦虑缓冲作用,然而对于人们为什么在死亡提醒之后会转向寻求亲密关系仍没有准确而具体的答案。同时,西方的相关研究还表明,宗教信仰也能在缓解死亡恐惧方面发挥一定的作用,然而该理论是否也适用于我国目前尚未得到研究证实。本文旨在通过两个实验来进一步探讨死亡提醒与宗教信仰对关系感知的影响,从而为检验恐惧管理理论在中国的有效性提供更多实证支持,并进一步推进教育中的生命教育。研究一以90名处于亲密关系中的个体为研究对象,通过问卷形式进行死亡提醒操作和中性提醒操作,考察两组被试在关系感知上的差异。研究二以94名处于亲密关系的个体为研究对象,其中46名有宗教信仰,48名无宗教信仰,对两组被试都进行死亡提醒操作,以考察在死亡提醒条件下,宗教信仰对关系感知的影响。研究结果显示：1、死亡提醒的操作后,被试夸大了自己从伴侣处获得的关系感知,但没有夸大对自己的评价和从一般他人处获得的关系感知。2、有宗教信仰的被试和无宗教信仰的被试在死亡提醒后的关系感知水平上,不存在显著差异。结论：1、亲密关系之所以能够起到缓解死亡恐惧的作用是因为关系感知在其中发挥了重要的作用。2、宗教信仰在缓解个体死亡恐惧方面的作用并不明显。

关键词：恐惧管理理论死亡提醒亲密关系关系感知宗教信仰

基于知识图谱的关系感知推荐系统的研究与实现

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基于知识图谱的关系感知推荐系统的研究与实现

作者：王昕毅重庆大学

学位级别：硕士

高速发展的互联网技术为社会和经济注入了活力,并且为人们的生活带来了便利,但同时也引发了信息过载问题。为解决这个问题,推荐系统应运而生。在广泛应用的推荐算法中,基于协同过滤的推荐方法取得了巨大的成功,但却无法有效利用交互信... 详细信息

高速发展的互联网技术为社会和经济注入了活力,并且为人们的生活带来了便利,但同时也引发了信息过载问题。为解决这个问题,推荐系统应运而生。在广泛应用的推荐算法中,基于协同过滤的推荐方法取得了巨大的成功,但却无法有效利用交互信息以外的其他内容。基于监督学习的推荐方法可以有效利用每一次交互中的属性信息,但却将每一次用户物品间的交互看作是相互独立的,忽略了物品之间的相互关系。而通过将用户物品交互信息与知识图谱相融合,即可既捕捉用户之间的集体行为,又可以有效利用物品属性等信息。近年来,知识图谱由于其蕴含的丰富语义信息被广泛地作为辅助信息运用到推荐系统中。知识图谱是一种以图的形式存储各类知识,由异构信息构成的关系网络,其中节点代表实体,边代表实体之间的关系。通过将用户物品图与物品的知识图谱相融合,就不仅可以考虑用户之间的集体行为,还可以通过知识图谱内的连通性发掘物品之间的隐藏关系。因此,通过深入挖掘知识图谱中的信息,能够更好的理解用户偏好并为每个用户提供更精准的推荐结果。本文主要工作如下:(1)介绍了推荐系统的发展趋势以及各类推荐方法,并分析了经典推荐模型的特点与不足。简要介绍了知识图谱,阐述了基于知识图谱的推荐模型。(2)构建了融合用户物品交互信息与物品知识图谱后的混合知识图谱。对融合后的知识图谱进行挖掘,不仅能有效利用用户的集体行为,还能通过物品间的高阶连通性发掘物品之间的隐藏联系。(3)利用图神经网络对混合知识图谱进行学习,通过不断聚合邻居节点传递出的信息为图中每一个节点学习精准的向量表示。节点间的信息传播过程是关系感知的,即在信息传递过程中既要考虑节点本身的内容,还要考虑节点之间的关系的表征。待更新节点最终接收到的信息是邻居节点传递出的信息与节点间的关系向量融合后的向量表示。最终学到的节点向量将被用于推荐。(4)在MovieLens以及***数据集上对所提方法进行了整体性能以及参数影响分析,验证了该方法的有效性。(5)设计并实现了基于知识图谱的推荐原型系统。该系统实现了基于知识图谱的推荐算法,可以通过用户的历史交互信息获取用户兴趣,为用户生成推荐列表。

关键词：推荐系统表示学习关系感知知识图谱图神经网络

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基于知识图谱关系感知的双塔推荐模型研究

基于知识图谱关系感知的双塔推荐模型研究

作者：李建镖燕山大学

学位级别：硕士

知识图谱作为一种有效的辅助信息能够很好地缓解传统推荐算法中存在的交互数据稀疏性和冷启动问题。然而,由于知识图谱的异构性和复杂性,在迭代传播用户偏好的过程中,会不可避免地引入大量噪声。此外,基于知识图谱的推荐算法缺乏考虑不... 详细信息

知识图谱作为一种有效的辅助信息能够很好地缓解传统推荐算法中存在的交互数据稀疏性和冷启动问题。然而,由于知识图谱的异构性和复杂性,在迭代传播用户偏好的过程中,会不可避免地引入大量噪声。此外,基于知识图谱的推荐算法缺乏考虑不同关系下的项目细粒度特征,且仅关注项目侧信息建模而忽略用户潜在特征的挖掘,使得推荐性能的提升并不显著。针对以上问题,本文围绕如何充分利用知识图谱信息以增强推荐性能展开研究,主要工作如下。首先,针对噪声的引入以及随机采样策略所带来的模型不稳定问题,提出一种基于关系感知的采样策略,通过更具鲁棒性的二阶邻近重要性采样方法选取与目标实体最相似的节点,以增强模型的有效性。其次,为了实现对所筛选出的不同关系空间的邻域图进行有效地聚合,进而学习目标项在特定关系空间中的嵌入表示,提出了一种关系感知注意力的特征提取算法RAAN(Relation-Aware Attention Network),通过融合关系因素来差异化地聚合项目在不同关系下的细粒度特征以得到更准确的项目语义表示。再次,针对基于项目侧知识图谱的推荐模型缺乏对用户关联信息的挖掘,提出了一种融合多特征信息的方法对用户的兴趣偏好特征进行建模,并结合本文提出的RAAN算法设计了一种多特征融合的双塔推荐模型。将知识图谱辅助增强推荐与协同过滤思想相结合对双侧信息进行建模,以充分利用交互数据和知识图谱来进一步提高推荐性能。最后,在三个公共数据集上对关系感知注意力特征提取算法和多特征融合的双塔推荐算法进行有效性实验,并与多种基线模型进行详细对比和评估。

关键词：知识图谱关系感知图神经网络注意力机制双塔推荐模型

旅游目的地感官印象对品牌个性的影响:关系感知和价值共创行为的作用

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旅游研究 2022年第4期14卷 44-56页

作者：成汝霞黄安民宋学通华侨大学旅游学院福建泉州362021 石河子大学理学院新疆石河子832003

品牌个性是游客决策和旅游目的地管理的关键要素,是联结游客与旅游地的重要纽带,但目前对于旅游目的地品牌个性的前因因素研究相对缺乏且不够深入。文章结合感官营销理论,以平潭国际旅游岛为例,采用调查问卷方法分析探讨了旅游者感官印... 详细信息

品牌个性是游客决策和旅游目的地管理的关键要素,是联结游客与旅游地的重要纽带,但目前对于旅游目的地品牌个性的前因因素研究相对缺乏且不够深入。文章结合感官营销理论,以平潭国际旅游岛为例,采用调查问卷方法分析探讨了旅游者感官印象对旅游目的地品牌个性的影响机制。研究发现:感官印象正向影响旅游目的地的品牌个性;关系感知在感官印象到品牌个性中具有中介作用;关系感知与价值共创行为在感官印象到品牌个性中具有多重链式中介作用;感官印象对品牌个性的影响受价值共创行为的调节;关系感知对品牌个性的影响受价值共创行为的调节。

关键词：品牌个性感官印象价值共创行为关系感知感官营销理论

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基于关系感知双重注意力融合的视觉问答技术

南京工程学院学报（自然科学版） 2021年第3期19卷 80-84页

作者：张伟常州开放大学理工学院江苏常州213001

传统视觉问答技术仅采用简单的位置注意力,缺乏语义注意力,从而引起问题推理错误.本文采用双重注意力机制从图像获取位置信息和语义信息,以外积形式进行融合,获得文本也采用双重注意力融合实体和对应关系的信息,帮助理解问题.双重注意... 详细信息

传统视觉问答技术仅采用简单的位置注意力,缺乏语义注意力,从而引起问题推理错误.本文采用双重注意力机制从图像获取位置信息和语义信息,以外积形式进行融合,获得文本也采用双重注意力融合实体和对应关系的信息,帮助理解问题.双重注意力动态方式可以实现关系融合、动态学习,改变传统静态学习方式.以多标签分类器实现答案推理,减少传统二分类带来的偶然性.将视觉问答技术模型在数据集上进行验证,结果表明,本文方法有效提高了答案推理的准确性.

关键词：关系感知双重注意力视觉问答

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基于多模块抽取框架的实体关系抽取方法研究

基于多模块抽取框架的实体关系抽取方法研究

作者：严秋阳重庆理工大学

学位级别：硕士

实体关系抽取是从一段非结构化的文本中抽取出主体、关系和客体构成三元组,对知识图谱构建、机器翻译等下游任务具有重要实践价值。虽然目前的实体关系抽取任务已取得显著进展,但仍存在着忽视实体和关系之间的交互、关系和关系之间相关... 详细信息

实体关系抽取是从一段非结构化的文本中抽取出主体、关系和客体构成三元组,对知识图谱构建、机器翻译等下游任务具有重要实践价值。虽然目前的实体关系抽取任务已取得显著进展,但仍存在着忽视实体和关系之间的交互、关系和关系之间相关性利用不足问题,激发了本文开展基于多模块抽取框架的实体关系抽取方法研究。本文的主要工作如下。(1)首先,实体关系抽取方法中常常忽视实体与关系之间的交互,为此,在多模块抽取框架下,提出了一种利用关系感知实体的抽取方法,其主要目的是加强关系和实体之间的交互。将实体抽取任务划分为三个模块,在关系感知层模块中提取句子中的潜在关系,在实体抽取器模块中利用得到的潜在关系集抽取主体,再将得到的主体和关系抽取出相应的客体,最后,在主客体对齐抽取器中进行潜在的实体对过滤,得到句子中真实的三元组。本文方法在NYT和Web NLG两个数据集的两个版本下进行实验,其F1值较基线模型分别提高了0.8%、0.7%、0.6%和0.6%。消融实验也证明,在去掉模块对应组件后,模型抽取三元组的效果均有下降,表明本文提出的模型对提升三元组抽取性能具有积极影响。(2)现有实体关系抽取模型大多忽视了不同关系之间的相关性,因此本文在工作(1)的基础上,探索关系和关系之间的关联。在多模块抽取框架下,提出了基于图注意力网络的实体关系抽取方法,在关系相关性模块中加入图注意力网络,将不同子关系映射到带有关系信息的实体对,并最终得到实体关系三元组。该方法分别在NYT和Web NLG两个数据集的整体标记和部分标记中进行实验,进一步提升了实体关系抽取任务的性能,并且能有效处理实体重叠以及应对句子中存在多个三元组的情形。总体来看,本文在多模块抽取框架下,研究实体关系抽取中关系与实体的交互,以及关系和关系之间的相关性是具有积极意义的,本文的实验也充分表明了这一点。下一步,将从抽取策略、探究实体间的相关性方面进一步研究,以达到更好的抽取性能和效果。

关键词：实体关系抽取多模块关系感知图注意力网络