检索结果-南通市图书馆

作者：王军富北京邮电大学

学位级别：硕士

普遍存在联系、具有多种形态、多种类型的科技大数据中包含了大量与科研团队相关的数据信息,构成了相互连接、规模宏大、结构复杂的学术异质信息网络。已有研究大多只适用于同质信息网络,忽略了科研团队组成的学术异质信息网络中节点蕴... 详细信息

普遍存在联系、具有多种形态、多种类型的科技大数据中包含了大量与科研团队相关的数据信息,构成了相互连接、规模宏大、结构复杂的学术异质信息网络。已有研究大多只适用于同质信息网络,忽略了科研团队组成的学术异质信息网络中节点蕴含的丰富语义特征和拓扑结构特征。在联邦学习方面,已有的科研团队识别方法无法解决联邦工作节点由于本地计算能力差异而对参数聚合更新造成的负面影响,这为科技大数据中科研团队的识别带来了巨大困难与挑战。由于科研任务专业化程度、复杂度和难度的不断提高,科研团队合作也成为推动科学技术发展与进步的必然趋势,如何从海量、复杂的科技大数据中有效识别和发现科研团队成为科学研究领域亟待解决的问题。基于联邦学习的科研团队识别与服务构件研究对帮助科研人员快速掌握团队现状、帮助团队负责人改善团队管理、引导团队更好地发展具有重要意义。本文取得的研究成果如下:(1)提出了一种基于联邦学习的学术异质信息网络表示学习方法,实现了在同时保留网络中节点结构特征和语义特征的前提下,对节点低维、稠密的实值向量表示。通过节点级别和元路径级别的注意力机制深度挖掘学术异质信息网络中节点的拓扑结构特征和语义特征。通过将学术异质信息网络的表示学习与联邦学习结合起来,利用参数权重的版本控制和版本阈值检测,实现了联邦参数权重的动态聚合更新,降低了联邦工作节点由于本地计算能力差异而对参数聚合更新造成的负面影响。(2)提出了一种基于节点级别注意力权重系数的学术异质信息网络节点重要性评估方法,基于节点间相似性的度量,挖掘科研团队组成的学术异质信息网络中节点在语义特征和拓扑结构特征上的相似关系。利用节点级别的注意力权重系数来度量节点的邻居节点影响力大小,通过聚合节点邻居节点的影响力来实现科研团队组成的学术异质信息网络中节点的重要性评估。(3)提出了一种基于节点影响力最大化的科研团队识别方法,以节点的重要性评估结果为依据,利用节点级别注的意力权重系数对节点邻居节点的影响力进行排序,通过节点影响力最大化实现了对科研团队“负责人”的有效识别;通过节点与团队“负责人”节点的相似性关系和邻居节点之间的影响力关系分析,实现了科研团队核心成员与非核心成员的有效识别与发现。(4)设计并实现了基于联邦学习的科研团队识别与服务构件。基于联邦学习的科研团队识别与服务构件整合了本文提出的研究方法与算法,为用户提供了科研团队识别与发现功能,包括科研团队基本信息查询检索、科研团队详细信息查询检索和团队成员详细信息查询检索功能,设计了对科研团队识别与发现结果直观、简洁的可视化展示界面。

关键词：联邦学习学术异质信息网络表示学习节点重要性评估科研团队识别

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基于异质信息嵌入与RNN聚类参数预测的作者姓名消歧方法

引用

数据分析与知识发现 2021年第8期5卷 13-24页

作者：王若琳牛振东蔺奇卡朱一凡邱萍陆浩刘东磊北京理工大学计算机学院北京100081 北京理工大学图书馆北京100081 西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049 中国科学院自动化研究所北京100190

【目的】针对传统方法利用文本特征提取或文章与合著者之间的关系信息,导致高阶特征缺失的问题,提出学术文献领域下的姓名消歧方法,用于区分拥有相同姓名的多个学者。【方法】提出一种名为论文嵌入网络(PaperEmbNet)的统一特征提取框架... 详细信息

【目的】针对传统方法利用文本特征提取或文章与合著者之间的关系信息,导致高阶特征缺失的问题,提出学术文献领域下的姓名消歧方法,用于区分拥有相同姓名的多个学者。【方法】提出一种名为论文嵌入网络(PaperEmbNet)的统一特征提取框架,为每个作者姓名构建学术异质信息网络,并融合内容信息和关系信息。在此基础上,设计一种基于注意力机制的循环神经网络聚类参数预测算法(AR4CPM),进行同名作者聚类个数的预测,并基于该参数,使用层次凝聚聚类算法实现消歧。【结果】在AMiner-AND数据集上的实验结果表明,所提方法在Macro-F1评分上相比次优模型最大提升4.75百分点,平均训练时间较对比方法短5~10 min。【局限】需在多语种环境下进一步验证。【结论】基于异质信息嵌入与RNN聚类参数预测的消歧方法,借助构建的学术异质信息网络充分捕获论文的内容和关系特征,在作者姓名消歧任务上验证了其有效性。

关键词：姓名消歧学术异质信息网络图嵌入聚类

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