本文基于超图网络模型(hypergraph),构建了一种通过节点特征相似度来让图网络自我进化的算法。优势在于通过不断的迭代和挖掘可以构建初始状态不包含的关系属性,对于挖掘隐含的关系是一种比较有效的方法。这个方法给我们带来了一定的启发,同时我认为有几点方向值得继续探索: 实验中对于两个数据集,模型参数设定的 layer 都设...
本文提出了一种基于分层超图网络的MDR相关偏好转移框架H3Trans,该框架将多域用户-物品交互表示为一个统一的图,以帮助用户的偏好转移。H3Trans包含两个基于超边的模块,即动态物品transfer(Hyper-I)和自适应用户聚合(Hyper-U)。Hyper-I从多领域用户-物品的反馈中提取相关信息,消除物品表示的领域差异。Hyper-U聚合了用...
本文基于超图网络模型(hypergraph),构建了一种通过节点特征相似度来让图网络自我进化的算法。优势在于通过不断的迭代和挖掘可以构建初始状态不包含的关系属性,对于挖掘隐含的关系是一种比较有效的方法。这个方法给我们带来了一定的启发,同时我认为有几点方向值得继续探索: 实验中对于两个数据集,模型参数设定的 layer 都设...
超图神经网络学习过程中难以充分挖掘超图隐含信息的问题,提出一种基于自注意力机制的线超图神经网络模型.通过在超图层和线图层中分别引入自注意力机制以学习超边的权重信息和线图中边的权重信息,进行更有效的信息传递.(3)针对所提出的网络在深层网络中的节点表征趋向于收敛到同一个值的问题,提出一种基于组的深度超图...
对数据集进行基于超图模型的离群数据挖掘的方法.研究结果表明,对属性的约简可以节省数据存储空间,提高计算效率,而利用超图模型可以发现约简后的数据集中的离群数据... 蔡博文 - 合肥工业大学 被引量: 8发表: 0年 基于模糊矩阵的聚类融合 聚类分析是在探索性数据分析领域尤其在数据挖掘和知识发现的一种重要方法,并...
本文基于超图网络模型(hypergraph),构建了一种通过节点特征相似度来让图网络自我进化的算法。优势在于通过不断的迭代和挖掘可以构建初始状态不包含的关系属性,对于挖掘隐含的关系是一种比较有效的方法。这个方法给我们带来了一定的启发,同时我认为有几点方向值得继续探索: ...
面对前述两个挑战,超图计算模型通过超边来表示数据、知识和规则之间的高阶相关性,并利用这些高阶相关性来增强数据。此外,超图计算实现了使用数据和高阶相关性的协同计算,从而提供了更大的建模灵活性。特别是,我们介绍了三种类型的超图计算方法:① 超图结构建模,② 超图语义计算,和③ 高效的超图计算。
这种增强产生了视觉超图神经网络(ViHGNN)。该模型的有效性通过其在图像分类和目标检测任务上的最先进性能得到实证支持,这得益于超图结构学习模块,该模块揭示了更高阶的关系。我们的代码可在以下链接获取:[VITA-Group/ViHGNN GitHub](https://github.com/VITA-Group/ViHGNN)。
基于科研论文作者的合作方式,用超图理论构建了一个科研合作超网络演化模型.利用平均场理论分析了作者发表论文的演化规律,发现作者的超度(即发表论文数)分布符合幂律分布.进一步理论分析得到分布的幂指数γ与合作领域作者增长速度相关.γ越大,新作者增长速度越快,且存在关系:γ=1+L/M(L/M为作者增长率).并通过对物理...
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