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一种改进的基于TransE知识图谱表示方法
被引量:
13
1
作者
陈文杰
文奕
+2 位作者
张鑫
杨宁
赵爽
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期63-69,77,共8页
传统基于翻译模型的知识图谱表示方法难以处理一对多、多对一和多对多等复杂关系,而且通常独立地学习三元组而忽略了知识图谱的网络结构和语义信息。为解决该问题,构建一种基于TransE的TransGraph模型,该模型同时学习三元组和知识图谱...
传统基于翻译模型的知识图谱表示方法难以处理一对多、多对一和多对多等复杂关系,而且通常独立地学习三元组而忽略了知识图谱的网络结构和语义信息。为解决该问题,构建一种基于TransE的TransGraph模型,该模型同时学习三元组和知识图谱网络结构特征,以有效增强知识图谱的表示效果。在此基础上,提出一种向量共享的交叉训练机制,从而实现网络结构信息和三元组信息的深度融合。在公开数据集上的实验结果表明,相比TransE模型,TransGraph模型在链路预测和三元组分类2个任务中的HITS@10、准确率指标均得到显著提升。
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关键词
知识图谱
表示学习
transe模型
链路预测
神经网络
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职称材料
基于TransE的表示学习方法研究综述
被引量:
7
2
作者
张正航
钱育蓉
+1 位作者
行艳妮
赵鑫
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第3期656-663,共8页
为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展,通过归纳与整理,将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系、基于关系路径、基于图像信息以及基于其他方面的方法四种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点等进行了详细的分析...
为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展,通过归纳与整理,将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系、基于关系路径、基于图像信息以及基于其他方面的方法四种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点等进行了详细的分析,同时对基于TransE的表示学习方法的公共数据集与评价指标进行了对比、总结,对各种基于TransE的表示学习算法在实验中的表现进行了对比分析。从研究结果来看,PaSKoGE、NTransGH、TCE、TransD方法在进行链接预测和三元组分类任务上表现效果最好,值得推广和进一步拓展,并可在其特定于路径的嵌入、两层神经网络、三元组上下文、动态构造映射矩阵上进一步完善。
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关键词
知识图谱
表示学习
transe模型
知识图谱嵌入
翻译
模型
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职称材料
基于知识图谱与协同过滤的个性化试题推荐
被引量:
1
3
作者
徐硕
尹隽
+4 位作者
郭佩瑶
曹伊梦
周杨
方霖
钱萍
《软件导刊》
2023年第1期46-51,共6页
当前,传统协同过滤的试题推荐仅考虑了用户的做题数据,忽略了试题背后的知识点信息。为此,提出一种基于知识图谱与协同过滤的个性化试题推荐算法(KGeP-CF)。首先,构建知识图谱存储知识点关系。然后,使用TransE模型学习知识点实体的向量...
当前,传统协同过滤的试题推荐仅考虑了用户的做题数据,忽略了试题背后的知识点信息。为此,提出一种基于知识图谱与协同过滤的个性化试题推荐算法(KGeP-CF)。首先,构建知识图谱存储知识点关系。然后,使用TransE模型学习知识点实体的向量表示,使用余弦相似度计算知识点相似度,提取知识点间的相关性,并将其应用于计算试题相似度得到综合试题相似度。最后,结合用户知识点掌握情况推荐用户个性化试题。实验表明,该方法在课程试题推荐上表现出良好的推荐性能,相较于多种推荐算法,KGeP-CF算法推荐性能更优,对其他应用场景也具有一定的参考价值。
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关键词
知识图谱
协同过滤
transe模型
个性化试题推荐
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职称材料
基于图卷积神经网络的石油数据资产知识图谱实体对齐方法
4
作者
李婷玉
苏宏伟
+3 位作者
胡青宁
邢金台
李鹏飞
高俊涛
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2023年第3期79-88,I0007,共11页
在石油数据资产知识图谱融合过程中存在命名规则差异性大、专业性强和特殊语义问题。提出基于图卷积神经网络的石油数据资产知识图谱(KG)实体对齐方法,给定一组预先对齐的实体种子,采用Graph Convolutional Networks(GCNS)网络学习实体...
在石油数据资产知识图谱融合过程中存在命名规则差异性大、专业性强和特殊语义问题。提出基于图卷积神经网络的石油数据资产知识图谱(KG)实体对齐方法,给定一组预先对齐的实体种子,采用Graph Convolutional Networks(GCNS)网络学习实体结构和属性信息嵌入统一向量空间,计算空间中实体之间距离;在石油数据资产数据集中对两个KGs进行实体对齐实验。结果表明:基于GCN融合实体关系和属性的嵌入模型优于基于实体关系的TransE实体对齐模型,Hits@1最高为16.96%,比TransE实体对齐模型平均提升6.18%。基于图卷积神经网络的融合实体关系、属性和属性值的实体对齐方法适用于石油数据资产知识管理。
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关键词
石油数据资产知识图谱
实体对齐
GCN
模型
transe模型
实体嵌入向量
属性嵌入向量
相似度距离
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职称材料
基于改进知识推理的联合打击目标关联推荐
5
作者
邢岩
杨舒淇
刘昊
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第3期164-173,共10页
联合作战指挥中,如何针对指挥员的选定打击目标,由指挥系统后台智能推荐符合指挥员倾向意图的关联目标,是亟待解决的实际问题。利用目标实体之间的隶属关系,构造符合战场信息传播原则的多元实体及关系集,引入知识图谱推理的向量优化技...
联合作战指挥中,如何针对指挥员的选定打击目标,由指挥系统后台智能推荐符合指挥员倾向意图的关联目标,是亟待解决的实际问题。利用目标实体之间的隶属关系,构造符合战场信息传播原则的多元实体及关系集,引入知识图谱推理的向量优化技术补全目标超网络的隐藏关系,进而构建打击目标超网络体系并实现打击目标的关联推荐。最后通过仿真实验对比分析了改进方法与常规超网络分析方法的异同,探讨了方法的正确性和优越性。方法并未使用专家主观评分法,用知识推理取得了和其他同类方法相似的体系价值评分结果,在智能化的目标关联推荐和作战辅助决策中具有较好的应用前景。
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关键词
知识图谱
transe模型
元启发算法
联合打击目标
关联推荐
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职称材料
基于知识图谱嵌入和补全的电梯故障预测
被引量:
7
6
作者
侯靖琳
仇润鹤
+2 位作者
薛季爱
王晨
蒋学芹
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第1期224-230,共7页
为及早预测电梯发生的常见故障,提高电梯设备的维保质量和效率,提出基于规则推理、知识图谱嵌入技术和知识图谱补全技术实现电梯故障预测的方法,在构建电梯故障知识图谱后,通过改进的组合模型将三元组中的实体和关系训练为连续的低维向...
为及早预测电梯发生的常见故障,提高电梯设备的维保质量和效率,提出基于规则推理、知识图谱嵌入技术和知识图谱补全技术实现电梯故障预测的方法,在构建电梯故障知识图谱后,通过改进的组合模型将三元组中的实体和关系训练为连续的低维向量空间,实现三元组对于故障预测相关运算的兼容,通过组合模型实现电梯实体、关系和故障实体三元组的预测。电梯故障预测实验经知识图谱的构建、TransE模型向量化,以及ProjE模型训练及测试,验证了提出的电梯故障预测方法的有效性。
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关键词
知识图谱
电梯
故障预测
transe模型
ProjE
模型
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职称材料
题名
一种改进的基于TransE知识图谱表示方法
被引量:
13
1
作者
陈文杰
文奕
张鑫
杨宁
赵爽
机构
中国科学院成都文献情报中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期63-69,77,共8页
基金
中国科学院“十三五”信息化项目(XXH13506)。
文摘
传统基于翻译模型的知识图谱表示方法难以处理一对多、多对一和多对多等复杂关系,而且通常独立地学习三元组而忽略了知识图谱的网络结构和语义信息。为解决该问题,构建一种基于TransE的TransGraph模型,该模型同时学习三元组和知识图谱网络结构特征,以有效增强知识图谱的表示效果。在此基础上,提出一种向量共享的交叉训练机制,从而实现网络结构信息和三元组信息的深度融合。在公开数据集上的实验结果表明,相比TransE模型,TransGraph模型在链路预测和三元组分类2个任务中的HITS@10、准确率指标均得到显著提升。
关键词
知识图谱
表示学习
transe模型
链路预测
神经网络
Keywords
knowledge graph
representation learning
transe
model
link prediction
neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于TransE的表示学习方法研究综述
被引量:
7
2
作者
张正航
钱育蓉
行艳妮
赵鑫
机构
新疆大学软件学院
新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第3期656-663,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61966035)
新疆维吾尔自治区智能多模态信息处理团队资助项目(XJEDU2017T002)
新疆维吾尔自治区研究生创新项目(XJ2019G072)。
文摘
为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展,通过归纳与整理,将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系、基于关系路径、基于图像信息以及基于其他方面的方法四种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点等进行了详细的分析,同时对基于TransE的表示学习方法的公共数据集与评价指标进行了对比、总结,对各种基于TransE的表示学习算法在实验中的表现进行了对比分析。从研究结果来看,PaSKoGE、NTransGH、TCE、TransD方法在进行链接预测和三元组分类任务上表现效果最好,值得推广和进一步拓展,并可在其特定于路径的嵌入、两层神经网络、三元组上下文、动态构造映射矩阵上进一步完善。
关键词
知识图谱
表示学习
transe模型
知识图谱嵌入
翻译
模型
Keywords
knowledge graph(KG)
representation learning
transe
model
knowledge graph embedding(KGE)
trans
lation model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于知识图谱与协同过滤的个性化试题推荐
被引量:
1
3
作者
徐硕
尹隽
郭佩瑶
曹伊梦
周杨
方霖
钱萍
机构
江苏科技大学经济管理学院
江苏科技大学计算机学院
出处
《软件导刊》
2023年第1期46-51,共6页
基金
国家自然科学基金项目(71972090)
江苏省高等教育教改研究立项课题(2021JSJG227)
江苏科技大学教学改革研究课题(XJG2021020)。
文摘
当前,传统协同过滤的试题推荐仅考虑了用户的做题数据,忽略了试题背后的知识点信息。为此,提出一种基于知识图谱与协同过滤的个性化试题推荐算法(KGeP-CF)。首先,构建知识图谱存储知识点关系。然后,使用TransE模型学习知识点实体的向量表示,使用余弦相似度计算知识点相似度,提取知识点间的相关性,并将其应用于计算试题相似度得到综合试题相似度。最后,结合用户知识点掌握情况推荐用户个性化试题。实验表明,该方法在课程试题推荐上表现出良好的推荐性能,相较于多种推荐算法,KGeP-CF算法推荐性能更优,对其他应用场景也具有一定的参考价值。
关键词
知识图谱
协同过滤
transe模型
个性化试题推荐
Keywords
knowledge graph
collaborative filtering
transe
model
personalized question recommendation
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于图卷积神经网络的石油数据资产知识图谱实体对齐方法
4
作者
李婷玉
苏宏伟
胡青宁
邢金台
李鹏飞
高俊涛
机构
中国石油冀东油田分公司勘察设计与信息化研究院
中国石油冀东油田分公司科技信息处
东北石油大学计算机与信息技术学院
出处
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2023年第3期79-88,I0007,共11页
基金
中国石油冀东油田分公司科技攻关项目(JDYT-2020-JS-50311)。
文摘
在石油数据资产知识图谱融合过程中存在命名规则差异性大、专业性强和特殊语义问题。提出基于图卷积神经网络的石油数据资产知识图谱(KG)实体对齐方法,给定一组预先对齐的实体种子,采用Graph Convolutional Networks(GCNS)网络学习实体结构和属性信息嵌入统一向量空间,计算空间中实体之间距离;在石油数据资产数据集中对两个KGs进行实体对齐实验。结果表明:基于GCN融合实体关系和属性的嵌入模型优于基于实体关系的TransE实体对齐模型,Hits@1最高为16.96%,比TransE实体对齐模型平均提升6.18%。基于图卷积神经网络的融合实体关系、属性和属性值的实体对齐方法适用于石油数据资产知识管理。
关键词
石油数据资产知识图谱
实体对齐
GCN
模型
transe模型
实体嵌入向量
属性嵌入向量
相似度距离
Keywords
knowledge graph of data assets in petroleum field
entity alignment
GCN model
transe
model
entity embedding vector
attribute embedding vector
distance of similarity
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进知识推理的联合打击目标关联推荐
5
作者
邢岩
杨舒淇
刘昊
机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
中国电子科技南湖研究院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第3期164-173,共10页
基金
沈阳航空航天大学引进人才科研启动基金资助项目(19YB48)。
文摘
联合作战指挥中,如何针对指挥员的选定打击目标,由指挥系统后台智能推荐符合指挥员倾向意图的关联目标,是亟待解决的实际问题。利用目标实体之间的隶属关系,构造符合战场信息传播原则的多元实体及关系集,引入知识图谱推理的向量优化技术补全目标超网络的隐藏关系,进而构建打击目标超网络体系并实现打击目标的关联推荐。最后通过仿真实验对比分析了改进方法与常规超网络分析方法的异同,探讨了方法的正确性和优越性。方法并未使用专家主观评分法,用知识推理取得了和其他同类方法相似的体系价值评分结果,在智能化的目标关联推荐和作战辅助决策中具有较好的应用前景。
关键词
知识图谱
transe模型
元启发算法
联合打击目标
关联推荐
Keywords
knowledge graph
transe
model
meta heuristic algorithm
jointly strike targets
association recommendation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于知识图谱嵌入和补全的电梯故障预测
被引量:
7
6
作者
侯靖琳
仇润鹤
薛季爱
王晨
蒋学芹
机构
东华大学信息科学与技术学院
上海市特种设备监督检验技术研究院
数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第1期224-230,共7页
基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFC0809005)。
文摘
为及早预测电梯发生的常见故障,提高电梯设备的维保质量和效率,提出基于规则推理、知识图谱嵌入技术和知识图谱补全技术实现电梯故障预测的方法,在构建电梯故障知识图谱后,通过改进的组合模型将三元组中的实体和关系训练为连续的低维向量空间,实现三元组对于故障预测相关运算的兼容,通过组合模型实现电梯实体、关系和故障实体三元组的预测。电梯故障预测实验经知识图谱的构建、TransE模型向量化,以及ProjE模型训练及测试,验证了提出的电梯故障预测方法的有效性。
关键词
知识图谱
电梯
故障预测
transe模型
ProjE
模型
Keywords
knowledge graph
elevator
failure prediction
transe
model
ProjE model
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的基于TransE知识图谱表示方法
陈文杰
文奕
张鑫
杨宁
赵爽
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
13
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职称材料
2
基于TransE的表示学习方法研究综述
张正航
钱育蓉
行艳妮
赵鑫
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
3
基于知识图谱与协同过滤的个性化试题推荐
徐硕
尹隽
郭佩瑶
曹伊梦
周杨
方霖
钱萍
《软件导刊》
2023
1
下载PDF
职称材料
4
基于图卷积神经网络的石油数据资产知识图谱实体对齐方法
李婷玉
苏宏伟
胡青宁
邢金台
李鹏飞
高俊涛
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
5
基于改进知识推理的联合打击目标关联推荐
邢岩
杨舒淇
刘昊
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
6
基于知识图谱嵌入和补全的电梯故障预测
侯靖琳
仇润鹤
薛季爱
王晨
蒋学芹
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
7
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职称材料
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