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重叠社区发现算法评价指标综述

计算机技术与发展 2024年第5期34卷 1-9页

作者：韩红旗徐紫燕李琳娜周则旭中国科学技术信息研究所北京100038 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室(国家新闻出版署) 北京100038

重叠社区发现算法对于理解复杂系统、发现复杂网络中隐藏的规律等具有很强的应用价值,而评价指标是算法发现高质量重叠社区的一个关键要素,算法的进步常常依赖于评价指标的进步。现有研究对非重叠社区发现算法的评价指标有较多的总结,... 详细信息

重叠社区发现算法对于理解复杂系统、发现复杂网络中隐藏的规律等具有很强的应用价值,而评价指标是算法发现高质量重叠社区的一个关键要素,算法的进步常常依赖于评价指标的进步。现有研究对非重叠社区发现算法的评价指标有较多的总结,而没有对重叠社区发现算法的评价指标进行总结。对重叠社区发现算法的评价指标进行了系统的总结和回顾,将指标分为事先知道社区结构、事先不知道社区结构和其它三大类。事先知道社区结构的评价指标包括基于混淆矩阵、基于ARI、基于NMI三个子类评价指标,事先不知道社区结构的评价指标包括基于模块度、基于密度、基于元数据三个子类评价指标,其它类主要介绍算法可扩展性评价指标。深入理解各种评价指标对于开发和优化重叠社区发现算法、在实际应用中发现高质量社区具有重要价值。

关键词：重叠社区评价指标社区发现社区结构复杂网络

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基于知识微调和信息融合的医学指南知识抽取

武汉大学学报(理学版) 2024年

作者：高峰刘晴靳英辉顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学大数据科学与工程研究院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室武汉大学中南医院循证与转化医学中心

医学指南的发布速度迅猛，但其在循证过程中的结构化组织和检索面临诸多挑战，影响了知识的迅速获取和应用。为应对这一问题，本文提出了基于循证医学的指南知识抽取模型。该模型旨在实现指南证据的高效抽取并且识别指南证据来源文献的... 详细信息

医学指南的发布速度迅猛，但其在循证过程中的结构化组织和检索面临诸多挑战，影响了知识的迅速获取和应用。为应对这一问题，本文提出了基于循证医学的指南知识抽取模型。该模型旨在实现指南证据的高效抽取并且识别指南证据来源文献的偏倚风险。该模型结合人工标注的少样本数据集构建提示指令对大语言模型进行训练，以提升其在指南知识抽取任务上的性能。构建融合外部知识的随机对照试验偏倚风险评估模型，在Bert模型的基础上引入多元化的外部知识信息增强模型的偏倚风险识别能力。经过提示微调后的大语言模型在抽取指南关键信息任务上的性能得到了显著提升，BLEU-4提升在43个百分点以上。融合外部知识的证据偏倚风险评估模型在识别偏倚风险方面也展现出了优越的性能，最高精确率达到了0.898,F1值达到了0.892。这表明了，在有限的数据集规模下，结合提示工程对大语言模型进行微调，可以有效地提取所需的医学指南信息，并且经过融合多元化的外部知识后，偏倚风险识别模型的性能得到了显著增强。因此，医学指南知识抽取模型有助于推动高质量临床医学研究。

关键词：循证医学大语言模型 Bert 偏倚风险评估

基于大语言模型的本体提示指导的司法命名实体识别

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武汉大学学报(理学版) 2024年

作者：田萍芳刘恒永高峰顾进广祝歆武汉科技大学计算机科学与技术学院国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室湖北省智能信息处理与实时计算重点实验室武汉科技大学大数据科学与工程研究院北京联合大学管理学院

为改善在低资源和少样本条件下对复杂司法命名实体识别的效果，提出了一种基于本体提示指导的司法命名实体识别方法，将大语言模型应用于司法命名实体识别。首先，以涉假司法文书为例，结合文书内容和现有司法文书领域本体采用“自顶向... 详细信息

为改善在低资源和少样本条件下对复杂司法命名实体识别的效果，提出了一种基于本体提示指导的司法命名实体识别方法，将大语言模型应用于司法命名实体识别。首先，以涉假司法文书为例，结合文书内容和现有司法文书领域本体采用“自顶向下”的方式构建涉假司法文书知识图谱本体模型。然后，基于本体模型构建指令，指令包括任务描述、本体描述、任务示例和司法文本四部分，对大语言模型进行指令微调以完成司法命名实体识别任务，其中本体描述部分用于在微调过程中加入实体的定义与关系信息。最后，选择本文构建的本体模型包含的12类细粒度实体，自行采集数据集用于实验，并将其与几种典型的传统实体识别方法进行比较，结果显示，在少样本微调的条件下，本文提出的方法表现效果更好。

关键词：司法文书命名实体识别大语言模型提示工程本体

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结合多尺度融合和图匹配的行人重识别

计算机工程与设计 2024年第7期45卷 2180-2186页

作者：李冬张智武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时计算重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065

由于行人遮挡、视角变化等因素影响,传统的行人重识别并不能准确表达遮挡行人的信息。针对该问题,提出一种基于多尺度融合和图匹配的网络模型。分为提取不同尺度的特征和基于拓扑结构匹配图像两个部分,将主干网络分为两个子分支分别提... 详细信息

由于行人遮挡、视角变化等因素影响,传统的行人重识别并不能准确表达遮挡行人的信息。针对该问题,提出一种基于多尺度融合和图匹配的网络模型。分为提取不同尺度的特征和基于拓扑结构匹配图像两个部分,将主干网络分为两个子分支分别提取全局特征并融合多个网络层面的局部特征;使用多头注意力机制学习相邻关键点的关系,基于拓扑结构匹配图像并预测相似度结果。使用ResNet-50作为主干网络,在Occluded-Duke数据集上的Rank-1和mAP分别是64.8%和59.9%,验证该模型在遮挡行人重识别中有一定程度的准确率提升。

关键词：行人重识别目标检测局部特征多尺度特征融合图注意力机制图匹配卷积神经网络

面向农作物种质资源智能化管控与应用的本体构建

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农业图书情报学报 2024年第3期36卷 92-107页

作者：范可昕鲜国建赵瑞雪黄永文孙坦中国农业科学院农业信息研究所北京100081 中国农业科学院北京100081 国家新闻出版署农业融合出版知识挖掘与知识服务重点实验室北京100081 农业农村部农业大数据重点实验室北京100081

[目的/意义]以“生物技术+人工智能+大数据信息技术”为特征的育种4.0对种质资源的数字化管控与智能利用提出了新需求。为满足智能背景下对知识服务形态多样化的支持需求,文章旨在提出一种有效知识化组织、深度语义关联的方法。[方法/过... 详细信息

[目的/意义]以“生物技术+人工智能+大数据信息技术”为特征的育种4.0对种质资源的数字化管控与智能利用提出了新需求。为满足智能背景下对知识服务形态多样化的支持需求,文章旨在提出一种有效知识化组织、深度语义关联的方法。[方法/过程]通过分析领域数据描述及组织现状,参考作物本体、达尔文核心,融合《农作物种质资源技术规范》和实例数据,构建了覆盖粮食、经济等五大类农作物的本体模型,定义表型、基因型等11个核心类、10个对象属性和56个数据?属性。[结果/结论]基于该本体模型,文章提出农作物种质资源知识图谱构建思路,以及知识图谱驱动的智能问答、知识计算等新型智能化知识服务场景设计展望,以期为计算育种工作提供更加准确和高效的支持,为新质生产力的创新提供参考。

关键词：种质资源本体模型知识图谱新质生产力计算育种

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融合依存句法和实体信息的临床时间关系抽取

计算机技术与发展 2024年第1期34卷 128-135页

作者：黄汉琴顾进广符海东武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065

在临床文本中,时间关系对于研究患者的病情和治疗方案至关重要。而目前的时间关系抽取基于简单时间比较,仅判断4种时间关系。考虑中文临床文本中还存在大量的复杂时间和关系,现有时间关系抽取任务不能全部表达临床事件的时间关系,参考CT... 详细信息

在临床文本中,时间关系对于研究患者的病情和治疗方案至关重要。而目前的时间关系抽取基于简单时间比较,仅判断4种时间关系。考虑中文临床文本中还存在大量的复杂时间和关系,现有时间关系抽取任务不能全部表达临床事件的时间关系,参考CTO时间本体将抽取任务扩展为复杂时间关系抽取。同时针对中文临床文本语义的复杂性,提出了融合依存句法和实体信息的模型学习中文句子的整体信息和实体信息。该模型针对句内时间关系和句间时间关系设计依存特征矩阵引导BERT的编码器聚合全局信息和局部信息,然后导出句子表征向量,在此基础上使用内积和哈达玛积提取丰富的实体信息,最终将句子信息和实体信息导入分类器判断时间关系。与基线模型和其他深度学习模型相比,证明了该模型的有效性。

关键词：时间关系抽取自注意力机制依存句法局部信息实体信息

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边缘场景下基于DDQN的容器组调度策略

计算机技术与发展 2024年

作者：王钰童顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉科技大学大数据科学与工程研究院国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室

工业互联网中存在大量部署于边缘服务器上的在/离线容器服务,这些容器服务一方面承载着低延时,高响应的需求,另一方面又具有错综复杂的调用关系。通常边缘集群的调度策略并未考虑到容器服务之间的依赖关系,这导致具有依赖关系容器服务... 详细信息

工业互联网中存在大量部署于边缘服务器上的在/离线容器服务,这些容器服务一方面承载着低延时,高响应的需求,另一方面又具有错综复杂的调用关系。通常边缘集群的调度策略并未考虑到容器服务之间的依赖关系,这导致具有依赖关系容器服务可能在调度过程中被分散到不同的边缘节点上,并由此产生大量跨节点调用造成额外资源损耗。本文针对具有依赖关系的容器,提出面向边缘场景的容器组调度优化策略,首先通过容器聚类算法CDSC(Container Dependency Spectral Clustering)将有依赖关系的容器划分为一个或多个容器组,使得组内容器依赖强度尽可能的大,组间依赖强度尽可能的小以减少其进行跨节点调用的频率,再通过引入双深度Q网络模型(Double DQN)将容器组做为基本调度单位,以容器依赖开销,集群和节点内部负载为优化目标,根据边缘节点实际情况自适应学习优化调度策略,使其能应对复杂多变的边缘集群情况。经实验表明,相比于传统的启发式算法和其他深度强化学习算法,该算法在容器服务响应时间,集群和节点负载方面具有明显的优势。

关键词：调度优化深度强化学习容器聚类集群容器依赖开销

基于查询特征表示学习的联邦复杂查询基数估计

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计算机技术与发展 2024年第2期34卷 32-39页

作者：徐娇田萍芳顾进广徐芳芳武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100083

准确的基数估计是实现最佳查询计划的关键因素,现有方法大多基于深度学习来解决基数估计问题。然而,这种基于RDF图模式的方法专注于具有特定拓扑结构的简单查询,适用范围有限,缺乏对现实场景中频繁使用的复杂类查询的支持。为了解决以... 详细信息

准确的基数估计是实现最佳查询计划的关键因素,现有方法大多基于深度学习来解决基数估计问题。然而,这种基于RDF图模式的方法专注于具有特定拓扑结构的简单查询,适用范围有限,缺乏对现实场景中频繁使用的复杂类查询的支持。为了解决以上问题,提出一种基于查询特征表示学习的联邦复杂查询基数估计模型。该模型主要处理带有FILTER或DISTINCT关键字的复杂查询,使用新提出的FILTER查询特征化方法将SPARQL查询表示为特征向量,通过模型预测查询基数。同时使用模型预测DISITINCT查询中唯一行比率。在LUBM数据集上的实验表明,与最先进的基数估计方法相比,该模型在估计质量上表现优异,平均估计误差中位数可达1.16,并对多连接查询的基数估计表现出潜力和可扩展性。

关键词：联邦系统查询优化复杂查询深度学习基数估计

技术密集型企业的创新能力及其对实体经济的影响分析

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科技管理研究 2024年第7期44卷 27-34页

作者：浦墨李岩孟庆斌高影繁中国科学技术信息研究所北京100038 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 中国人民大学商学院北京100089

为研究技术密集型企业的创新能力并探究其对国家实体经济的影响情况,参照A股市场通用的交易性成分指数拟合方式,从上市企业中遴选出300家技术密集型上市企业样本并编制能表征技术密集型企业这个群体的市场表现指标—技术密集型企业300,... 详细信息

为研究技术密集型企业的创新能力并探究其对国家实体经济的影响情况,参照A股市场通用的交易性成分指数拟合方式,从上市企业中遴选出300家技术密集型上市企业样本并编制能表征技术密集型企业这个群体的市场表现指标—技术密集型企业300,进而以此为基础从市场表现、产业结构和区域分布情况等方面探究技术密集型企业的创新能力,同时借助自向量回归模型(VAR)的构建和脉冲响应函数的分析探究技术密集型企业对国家实体经济的影响情况。技术密集型企业的整体表现优于蓝筹企业,传统制造企业是其科技创新的主力军,重点分布于首都北京及东南沿海地区,其市场表现对实体经济的重要组成部分工业和消费呈现出正向影响,且对科技含量较高的工业影响最大。

关键词：技术密集型企业技术创新能力实体经济