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异构信息网络上基于图正则化的半监督学习

计算机研究与发展 2015年第3期52卷 606-613页

作者：刘钰峰李仁发湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 湖南大学嵌入式系统与网络实验室长沙410082

现实世界中存在着大量包含多种类型的对象和联系的异构信息网络,从中挖掘信息获取知识已成为当前的研究热点之一.基于图正则化的半监督学习在近年来得到了广泛的研究,然而,现有的半监督学习算法大都只能应用于同构网络.基于同构节点和... 详细信息

现实世界中存在着大量包含多种类型的对象和联系的异构信息网络,从中挖掘信息获取知识已成为当前的研究热点之一.基于图正则化的半监督学习在近年来得到了广泛的研究,然而,现有的半监督学习算法大都只能应用于同构网络.基于同构节点和异构节点的一致性假设,提出了任意结构的异构信息网络上的半监督学习的正则化分类函数,并得到分类函数的闭式解,以此预测未标记节点的类别.提出了异构信息网络上的半监督学习的迭代框架,标记节点的信息可以在邻近的节点上迭代传播,直至达到稳定状态,并证明了迭代算法将收敛于正则化分类函数的闭式解.DBLP数据集上的实验表明该方法优于经典的半监督学习算法.

关键词：异构信息网络同构信息网络半监督学习正则化框架聚类

异构信息网络驱动的恒古骨伤愈合剂“异病同治”4种骨伤疾病的作用机制

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中国实验方剂学杂志 2023年第24期29卷 42-53页

作者：张苏雅马兆臣高双荣陈卫衡张彦琼林娜中国中医科学院中药研究所北京100700 北京中医药大学第三附属医院北京100029

目的:通过整合异构信息网络挖掘与实验验证,阐释恒古骨伤愈合剂“异病同治”骨折、股骨头坏死、骨性关节炎和腰椎间盘突出症的作用机制。方法:依托疾病相关数据库和转录组表达谱数据集,以及中医药百科全书数据库,通过生物信息学数据整... 详细信息

目的:通过整合异构信息网络挖掘与实验验证,阐释恒古骨伤愈合剂“异病同治”骨折、股骨头坏死、骨性关节炎和腰椎间盘突出症的作用机制。方法:依托疾病相关数据库和转录组表达谱数据集,以及中医药百科全书数据库,通过生物信息学数据整合与分析,获得4种目标疾病相关基因集和恒古骨伤愈合剂候选靶标谱,进而构建“疾病-证候-方药-靶点-通路-效应”异构信息网络,整合功能富集分析,筛选恒古骨伤愈合剂干预4种骨伤疾病失衡网络的核心靶标,及其参与的生物学通路和对应的临床症状,并加以动物实验验证。结果:异构信息网络挖掘表明,恒古骨伤愈合剂矫正骨折、股骨头坏死、骨性关节炎、腰椎间盘突出症失衡网络的共性机制是,通过调控相关核心候选靶标如蛋白激酶B(Akt1)、连环蛋白β1(CTNNB1)、表皮生长因子受体(EGFR)、热休克蛋白90-α(HSP90AA1)、磷脂酰肌醇3-激酶催化亚基α亚型(PI3KCA)等,及相关生物学通路如磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B(PI3K/Akt)、Janus激酶/信号换能器和转录激活剂(JAK/STAT)、肿瘤坏死因子(TNF)、核转录因子-κB(NF-κB)、Toll样受体等,发挥其调节细胞功能与活性、抑制炎症反应、减少骨质破坏、提高机体免疫功能的药理作用;在个性机制方面,恒古骨伤愈合剂可通过调节疾病靶位的血液循环而改善骨折断端血供;通过调控激素相关通路而维持骨代谢平衡,促进骨折愈合;通过靶向调控脂质相关通路纠正脂代谢紊乱,加速骨形成和骨修复,延缓股骨头坏死的病情进展;通过作用于神经功能调节通路减轻骨性关节炎与腰椎间盘突出症患者病变局部的痛觉刺激,缓解患者疼痛的症状。进一步发现,PI3K/Akt信号通路是该方干预4种疾病关键网络靶标最显著富集的通路,且该方候选靶标与骨折相关基因的网络关联性最强,故选择骨折作为目标疾病进行实验验证,结果表明该方可通过抑制PI3K/Akt信号轴的活化而发挥其加速骨形成、促进骨折愈合的作用。结论:恒古骨伤愈合剂“异病同治”4种骨伤疾病的主要机制涉及细胞功能调节和免疫炎症相关信号通路,其中,PI3K/Akt信号轴可能是该方促进骨再生、骨重建,维持骨代谢平衡的关键作用通路之一。

关键词：恒古骨伤愈合剂异构信息网络异病同治骨折股骨头坏死骨性关节炎腰椎间盘突出症

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异构信息网络推荐研究进展

情报科学 2020年第6期38卷 151-157页

作者：刘云枫孙平葛志远北京工业大学经济与管理学院北京100124

【目的/意义】异构信息网络推荐能充分展示推荐系统中各个对象之间的复杂互动关联,有助于挖掘数据中隐藏的模式和规律,为个性化推荐系统提供了一种新的思路和信息集成框架。【方法/过程】在对异构信息网络及其相关概念进行明晰的基础上... 详细信息

【目的/意义】异构信息网络推荐能充分展示推荐系统中各个对象之间的复杂互动关联,有助于挖掘数据中隐藏的模式和规律,为个性化推荐系统提供了一种新的思路和信息集成框架。【方法/过程】在对异构信息网络及其相关概念进行明晰的基础上,借助Histcite工具,分析并展示Web of Science数据库中2009-2017年异构信息网络推荐及其相关研究进展,并对未来研究进展及趋势进行了展望。【结果/结论】异构信息网络推荐研究主要分为异构信息网络相关的初步研究、基于元路径的HIN相关研究以及异构信息网络推荐的深入研究这三个阶段;HIN推荐研究已在算法探索及应用方面取得很多成果,但依然存在诸多不足。

关键词：异构信息网络网络推荐元路径研究进展

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基于查询—文档异构信息网络的半监督学习

通信学报 2014年第8期35卷 40-47页

作者：刘钰峰李仁发湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082 湖南大学嵌入式系统与网络实验室湖南长沙410082

基于图的半监督学习近年来得到了广泛的研究,然而,现有的半监督学习算法大都只能应用于同构网络。根据查询及文档自身的内容特征和点击关系构建查询—文档异构信息网络,并引入样本的判别信息强化网络结构。提出了查询—文档异构信息网... 详细信息

基于图的半监督学习近年来得到了广泛的研究,然而,现有的半监督学习算法大都只能应用于同构网络。根据查询及文档自身的内容特征和点击关系构建查询—文档异构信息网络,并引入样本的判别信息强化网络结构。提出了查询—文档异构信息网络上半监督聚类的正则化框架和迭代算法,在正则化框架中,基于流形假设构造了异构信息网络上的代价函数,并得到该函数的封闭解,以此预测未标记查询和文档的类别标记。在大规模商业搜索引擎查询日志上的实验表明本方法优于传统的半监督学习方法。

关键词：异构信息网络半监督学习信息检索点击日志

一种基于嵌入技术的异构信息网络的快速聚类算法

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电子与信息学报 2015年第11期37卷 2634-2641页

作者：陈丽敏杨静张健沛哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 牡丹江师范学院计算机系牡丹江157012

异构信息网络聚类分析是当前的热点研究问题之一。利用异构信息网络的稀疏性,该文提出一种基于嵌入技术的星型模式的异构信息网络的快速聚类算法。首先从相容的角度将异构信息网络转化为若干个相容的二部图,使用随机映射和一种线性时间... 详细信息

异构信息网络聚类分析是当前的热点研究问题之一。利用异构信息网络的稀疏性,该文提出一种基于嵌入技术的星型模式的异构信息网络的快速聚类算法。首先从相容的角度将异构信息网络转化为若干个相容的二部图,使用随机映射和一种线性时间求解程序快速计算出每个二部图的近似通勤距离嵌入,每个嵌入都存在一个子集指示目标数据集;然后,使用这些指示子集构建一个通用的聚类模型;最后,将所有指示子集的类设置标号,通过计算指示同一目标对象的指示数据与标号相同类的中心点的加权距离总和,同时划分所有的指示子集,从而快速获得通用模型的极小值。通过理论分析及实验验证,该文算法聚类速度快,聚类准确率高。

关键词：异构信息网络聚类通勤距离嵌入加权距离总和

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嵌入技术的动态异构信息网络的演化聚类

哈尔滨工程大学学报 2015年第5期36卷 692-696,719页

作者：陈丽敏杨静张健沛哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 牡丹江师范学院计算机科学与技术系黑龙江牡丹江157011

为研究动态异构信息网络划分问题,利用异构信息网络的稀疏性,提出一种解决星型模式的动态异构信息网络的演化聚类算法。首先从相容的角度将异构信息网络转化为若干个相容的二部图,并构造时间平滑二部图,使其能够表达某时刻及先前时间结... 详细信息

为研究动态异构信息网络划分问题,利用异构信息网络的稀疏性,提出一种解决星型模式的动态异构信息网络的演化聚类算法。首先从相容的角度将异构信息网络转化为若干个相容的二部图,并构造时间平滑二部图,使其能够表达某时刻及先前时间结点间的关系;然后由随机映射和一种线性时间的求解程序快速计算出每个时间平滑二部图的近似commute time嵌入,获得指示目标数据集的多个指示子集;最后计算指示同一个目标对象的所有指示数据与标号相同的类的中心点加权距离总和,由k-means方法确定目标对象所属的类。经验证,该算法划分动态异构信息网络的准确率较高,计算速度较快。

关键词：异构信息网络稀疏性演化聚类随机映射嵌入加权距离总和时间平滑

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异构信息网络的分类研究

计算机应用与软件 2014年第6期31卷 330-333页

作者：池云辽宁商贸职业学院辽宁沈阳110161

异构信息网络在生活中无处不在,并且逐渐起着非常重要的作用。如何在信息网络里分类这些节点,对节点进行排名,已成为研究的热点问题。结合排名和分类方法,提出一种新的基于排名的迭代分类框架,建立一个基于图形的排名模型,使计算的排名... 详细信息

异构信息网络在生活中无处不在,并且逐渐起着非常重要的作用。如何在信息网络里分类这些节点,对节点进行排名,已成为研究的热点问题。结合排名和分类方法,提出一种新的基于排名的迭代分类框架,建立一个基于图形的排名模型,使计算的排名分布在每一类的对象中。在每次迭代中,根据当前的排序结果,排名算法中使用图形结构的调整,使子网对应于特定的类被强调,而网络的其余部分被削弱。实验证明,整合分类排名不仅产生更准确的数据分类方法,而且在每一类中,能提供有意义的对象排名,比传统分类更有效。

关键词：异构信息网络分类排名

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基于异构信息网络的紧耦合推荐算法

华南理工大学学报（自然科学版） 2021年第7期49卷 66-75页

作者：刘慧婷李茵捷郭玲玲陈庚赵鹏韩宇晨安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

针对目前协同过滤方法面临的稀疏性问题以及辅助信息的异构特性未被充分利用的问题,鉴于异构信息网络(HIN)在建模复杂异构信息方面的优势,文中提出了一种基于HIN的紧耦合推荐模型(HTCRec),利用异构信息网络嵌入和紧耦合协同过滤框架进... 详细信息

针对目前协同过滤方法面临的稀疏性问题以及辅助信息的异构特性未被充分利用的问题,鉴于异构信息网络(HIN)在建模复杂异构信息方面的优势,文中提出了一种基于HIN的紧耦合推荐模型(HTCRec),利用异构信息网络嵌入和紧耦合协同过滤框架进行个性化推荐。该模型首先聚合HIN中的元路径及其路径实例,再使用注意力机制将目标用户或项目的辅助信息用各自聚合元路径的嵌入进行表示,然后显式地将元路径合并到紧耦合交互模型中完成个性化推荐。在真实数据集上的实验结果表明,HTCRec模型较其他常用推荐模型具有更好的推荐性能,有效地缓解了数据稀疏问题。

关键词：紧耦合推荐模型异构信息网络矩阵分解网络嵌入注意力机制

异构信息网络的注意力感知多通道图卷积评分预测模型

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计算机科学 2023年第3期50卷 129-138页

作者：周明强代开浪吴全旺朱庆生重庆大学计算机学院重庆400044

异构信息网络(Heterogeneous Information Network,HIN)包含了丰富的语义信息,利用其进行评分预测已成为缓解推荐系统数据稀疏性问题的一个重要途径。然而,传统采用元路径来提取HIN语义信息的方法忽略了元路径中的评分信息,从而导致元... 详细信息

异构信息网络(Heterogeneous Information Network,HIN)包含了丰富的语义信息,利用其进行评分预测已成为缓解推荐系统数据稀疏性问题的一个重要途径。然而,传统采用元路径来提取HIN语义信息的方法忽略了元路径中的评分信息,从而导致元路径无法精确捕获用户和推荐项目之间的语义相似性,同时也未能良好区分不同元路径的重要性。为了解决这两个问题,首先提出了一种带有评分限制的元路径以获取更准确的HIN语义信息,利用这些信息构建用户和项目多层网络;然后结合图卷积网络和注意力机制设计了一个用于评分预测的神经网络,通过多通道图卷积有效地表示了HIN的多种语义信息,采用注意力机制区分不同元路径的重要性,弥补了传统方法的不足;最后融合了用户和项目的属性信息,进一步提高了评分预测的准确性。在Douban Book和Yelp数据集上的实验结果表明所提模型明显优于对比的基线模型,尤其在数据稀疏的情况下,均方根误差比基线模型最多减少了50%,从而验证了所提模型的优越性。

关键词：评分预测元路径异构信息网络注意力机制图卷积网络