检索结果-南通市图书馆

作者：贺连成山西大学

学位级别：硕士

图广泛地存在于各种现实场景中,随着web网络、社交网络、生物化学分子等领域的兴起与快速发展,有关图结构数据的研究受到了普遍关注,并直接推动其成为近年学术研究的热门领域。尽管传统的深度学习方法被应用在提取欧氏空间数据的特征方... 详细信息

图广泛地存在于各种现实场景中,随着web网络、社交网络、生物化学分子等领域的兴起与快速发展,有关图结构数据的研究受到了普遍关注,并直接推动其成为近年学术研究的热门领域。尽管传统的深度学习方法被应用在提取欧氏空间数据的特征方面取得了巨大的成功,但传统的深度学习方法在处理非欧式空间数据上的表现难以使人满意。近年来,图神经网络尤其是图卷积网络受到了广泛的关注。其中,图结构决定着节点之间的联系,是图卷积网络中的关键。本文对图卷积网络进行了深入地研究,论文的主要研究成果如下:(1)针对图卷积网络存在的过平滑问题,本文提出了新的框架高阶图注意力网络(HGRN)进行结构增强,优化邻居聚合过程。HGRN利用注意力机制获取节点与多跳邻居之间的联系,自适应学习节点与不同跳邻居的重要性并进行邻域聚合,该模型学习到了隐含的图结构信息以充分利用图上的高阶信息。同时HGRN根据新的节点表示进行相似度量,迭代更新边的权重直至收敛。此外,本文还从理论上分析了所提出方法与相关深度图模型的关系,实验结果证明了所提出模型的优越性。(2)本文从边分布的角度对于图拓扑结构进行了深入研究,通过理论分析和实验论证了边分布对于邻域聚合的作用。基于理论和实验,从直接边和隐藏边两个方面改进邻域聚合过程,提出了新的方法(GCN-IED)处理图结构数据,主要包括利用局部邻域信息更新图拓扑以及融合多阶邻域信息。同时进行了大量的实验证明了所提出方法的有效性,尤其是在异配图上。总结,本文的研究对图卷积网络在节点分类中出现的过平滑问题和异配图的邻居聚合问题进行了研究,从多个方面增强了图结构并改进了邻域聚合过程,并从大量实验中证明了方法的有效性。本文的研究为图数据节点分类提供了新方法和新技术,在社交网络,社区发现等领域有着较高的应用价值。

关键词：图卷积网络过平滑同配性图拓扑边分布

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引文网络中的时间机制:针对专利文献的统计

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科技创业月刊 2018年第8期31卷 147-151页

作者：程洁琼华中师范大学信息管理学院湖北武汉430079

人们很早就发现引文网络满足一定的分布规律,比如连续度满足幂律分布,节点增长满足指数函数等,随着时间的发展这些分布是否会维持稳定,幂指数和指数函数的底是否会发生变化。基于专利文献的统计,研究引文网络中的时间机制:收集美国近40... 详细信息

人们很早就发现引文网络满足一定的分布规律,比如连续度满足幂律分布,节点增长满足指数函数等,随着时间的发展这些分布是否会维持稳定,幂指数和指数函数的底是否会发生变化。基于专利文献的统计,研究引文网络中的时间机制:收集美国近40年授权专利构建引证网络,分时段统计引文网络中节点的增长、平均参考文献数量的分布、引文度分布等指标。通过分析不同的专利文献的节点、边、引文、度分布规律,进而分析这些分布主要参数的变化规律。

关键词：引证网络时间机制节点分布边分布度分布

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