作者:李娴; 赵霞; 张泽华; 张晨威 期刊:《计算机工程与科学》 2020年第02期
随着互联网信息的爆炸式增长,推荐系统扮演着越来越重要的角色。为了解决传统推荐系统存在的信息稀疏问题,并且合理表达用户的偏好,提出基于异质信息网络的模糊推荐算法(HFR)。HFR方法构建三角模糊评分模型将用户离散的评分信息模糊化,此外,还加入了项目的属性信息并使用元路径表示;在此基础上充分利用多源信息,提出了一种新的相似性度量,并预测评分获得最终的推荐结果。实验结果表明,HFR方法有效解决了信息稀疏问题,提高了推荐质...
作者:尹赢; 吉立新; 程晓涛; 黄瑞阳; 刘正铭 期刊:《计算机工程》 2019年第11期
目前针对信息网络的研究多数基于同质网络,关于异质信息网络的网络表示学习研究相对较少。为此,提出一种结合不同元路径将异质信息网络转化成带权同质子图的网络表示学习算法。基于不同元路径在同类节点间构建带权重的连边,从异质网络中抽取出带权同质子图,通过带偏置的随机游走方式得到同类节点序列,并利用Skip-gram模型生成该类节点的表示向量。实验结果表明,与只考虑单一路径的算法相比,该算法处理节点分类、相似性搜索等数据挖...
作者:马毅; 郭杏莉; 孙宇彤; 苑倩倩; 任阳; 段然; 高琳 期刊:《计算机研究与发展》 2019年第09期
越来越多的研究表明,长非编码 RNA(long non-coding RNA, lncRNA)在许多生物过程中具有重要的功能,而这些长非编码 RNA 的变异或功能失调会导致一些复杂疾病的发生.通过生物信息学方法预测潜在的长非编码 RNA-疾病关联关系,对于致病机理的探索以及疾病诊断、治疗、预后和预防都具有重要的意义.基于疾病基因关联关系的异质信息网络,研究者使用了一种相关性计算法方法——HeteSim来计算疾病基因之间的相关性,进而预测致病基因.使用的...
作者:单硕堂; 陈廷伟; 贾梦威 期刊:《计算机应用与软件》 2018年第10期
现有的基于位置的社交网络中兴趣点推荐算法大都没有充分挖掘个性化信息,没有综合考虑影响用户评分行为的各种因素,致使不能很好地理解用户的兴趣,不能满足用户对个性化兴趣点推荐的需求。针对这些问题,提出一种融合相对评分的个性化兴趣点推荐算法。通过对个性化问题的理解和用户评分行为的研究,以效用模型和比较模型为依据,提出用户相对评分概念;通过相对评分来学习用户的个性化偏好,并将相对评分信息转化为元路径的权值...
作者:郑玉艳; 田莹; 石川 期刊:《软件学报》 2018年第10期
实体集扩展是指已知某个特定类别的几个种子实体,根据一定的规则得到该类别的更多实体.作为一种经典的数据挖掘任务,实体集扩展已经有很多的应用,诸如字典建立、查询建议等.现有的实体集扩展主要是基于文本或网页信息,即实体之间的关系从其在文本或者网页中的共现来推断.随着知识图谱研究的兴起,根据知识图谱中知识的共现来研究实体集扩展也成为了一种可能.主要研究知识图谱中的实体集扩展问题,即:给定几个种子实体,利...
作者:石磊; 丁鑫; 陶永才; 卫琳 期刊:《小型微型计算机系统》 2019年第03期
推荐系统向用户推荐个性化的产品或服务.传统的推荐系统研究中,用户兴趣被认为是稳定不变的,而事实上,因为各种因素的影响,用户兴趣会发生改变,称为用户兴趣漂移.如何跟踪用户兴趣漂移,是提高推荐系统准确率的关键,也是近年来推荐系统的研究热点.本文设计一种兴趣漂移检测方法,从项目的内容信息和协同信息两个角度构建用户的兴趣特征向量,检测用户兴趣漂移;然后依据兴趣漂移构建加权的用户-项目异构图;最后引入元路径来描述用户-项...
作者:张海霞; 吕振; 张传亭; 袁东风 期刊:《电子科技大学学报》 2018年第01期
协同过滤作为当前应用最成功的推荐技术之一,其推荐质量在很大程度上取决于近邻用户选取的准确性,而数据的稀疏性问题(sparsity)和相似度度量方式(similarity metrics)严重影响着最近邻的选择.该文提出了一种引入加权异构信息的改进协同过滤算法.首先利用异构网络中丰富的语义信息和边属性信息,得到用户之间基于不同元路径的相似度;然后将相似度分别应用到典型的基于用户的协同过滤推荐算法中,得到基于每个相似度的用户评分值;...
作者:于亚新; 张海军 期刊:《计算机科学》 2018年第03期
EBSN(Event-based Social Networks)与传统社交网络有所不同,它不仅包含传统社交网中的线上交互(Online Interactions),还包含颇具价值的线下交互(Offline Interactions),是一种异构型复杂社交网络。如何有效利用这种虚拟与物理相融合的交互关系来提高活动推荐服务的质量,是目前学术界和工业界共同关注的热点研究问题之一。传统社交活动推荐算法,如基于用户偏好或线上好友关系的活动推荐算法,除了考虑活动和用户的基本属性外...
作者:田鹏伟; 张娴; 胡正银; 董坤; 许海云 期刊:《图书情报工作》 2017年第07期
[目的/意义] 异构信息网络融合对于异构信息网络本身及其相关应用意义重大。综述异构信息网络融合方法,并进行客观的分析和评价,以期为进一步研究提供新的思路。[方法/过程] 在对异构信息网络及其相关概念进行辨析的基础上,对异构信息网络融合方法进行调研、分析与归纳,评述该领域的研究现状,提出未来可能的研究方向。[结果/结论] 异构信息网络融合方法分为基于元路径提取、多重关系网络及超图/超网络建模等五种类型,具体方...
作者:郭振宏; 李海峰 期刊:《计算机工程》 2017年第01期
在异质信息网络中,节点与链接的异质特性和复杂性会增加链路预测的难度。针对该问题,提出一种采用综合拓扑特征表示的链路预测方法。对不同的元路径根据异质和同质信息网络拓扑特征获得异质和同质数据,将逻辑回归模型作为链路预测模型,并综合拓扑特征进一步提高预测准确率。在异质的movielens电影数据集上进行实验,结果表明,该方法可有效提高异质信息网络演员合作关系的链路预测性能。
作者:曹玖新 董羿 杨鹏伟 周涛 刘波 期刊:《计算机学报》 2016年第04期
兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中的一项重要个性化服务.由于LBSN中数据的极度稀疏性,基于协同过滤的算法推荐精度不高,文中提出基于元路径的兴趣点推荐算法.首先根据LBSN结构特征构建带权异构网络模型,其次引入元路径来描述节点间不同类型关联关系,基于三度影响力设置用户-兴趣点间元路径特征集,然后通过随机游走方法计算元路径特征值以度量实例路径中的首尾节...
作者:康文杰 郑倩冰 陈侃 期刊:《计算机技术与发展》 2014年第05期
学术合作关系是各领域各学科的科学家之间的合作关系。随着科学技术快速发展,各科学领域之间的交叉融合已成为一种需求趋势,学术合作关系也越来越密切。文中首先给出异构信息网络和元路径的定义,并在此基础之上提出在异构信息网络中通过元路径对学术合作关系进行预测的方法;然后建立合作可能性预测模型来计算作者之间的合作可能性;最后收集实验数据,并将数据代入到合作可能性预测模型中进行计算。实验表明,通过该模型作者可...
作者:黄立威 李德毅 马于涛 郑思仪 张海粟 付鹰 期刊:《计算机学报》 2014年第04期
真实世界中不同类型的对象之间相互连接,形成异质信息网络.预测网络中对象之间的连接或交互是网络分析中的一个重要任务.不同于传统的同质性网络的链路预测,异质信息网络中,由于存在多种类型的节点和边,节点之间可以通过不同的关系进行连接.文中使用元路径,即通过一组关系连接了多种节点类型的路径,来描述异质信息网络中不同类型对象之间各种连接的不同语义,从而提出一种异质信息网络链路预测模型,通过组合对象之间在不...
作者:王锐 张志强 石川 期刊:《电信科学》 2015年第07期
由多种类型的实体和关系构成的异质信息网络逐渐成为社会网络分析的研究热点。作为异质信息网络的一个独特属性,元路径包含了丰富的语义信息。实际生活中的许多网络都包含带权值的链接,这使得不考虑链接上权值的传统元路径不能精确地捕捉网络中的语义信息。基于此,描述了异质信息网络的相关概念.并对异质信息网络的应用进行了简要介绍。通过将传统元路径扩展为带权元路径,更精确地描述了带权值的异质信息网络中微妙的语义信息...