图卷积网络相关论文
图神经网络是一种最新的深度学习技术，能够有效地从复杂网络结构中提取结构特征。文章提出了基于支路标签图卷积的电力关键节点识别......
癫痫是一种广泛发作、影响严重的脑部疾病,脑电图检查是癫痫诊疗中的重要手段,目前在临床中仍依赖癫痫专家人工读图分析,研究者们......
推荐系统是解决信息过载问题的重要手段,然而,传统的协同过滤方法只根据用户-物品的交互行为做推荐,也就是用户与物品之间的显示关......
针对现有人体骨架行为识别方法中因只侧重于视频数据中时间或空间信息的单独提取而存在的时空特征提取不充分的问题，提出一种融合注......
进入信息时代后,计算机网络规模逐渐扩大,各种网络应用如雨后春笋般层出不穷,互联网的功能和结构日趋复杂。为了缓解传统网络架构......
随着电子商务平台的发展,用户习惯于通过浏览商品评论了解商品的细节和质量。商品评论包含消费者对商品各方面的评价。因此,能够有......
图结构数据广泛的存在于现实世界中,引文网络、社交网络和交通运输网络等就是典型的图结构数据。节点分类是图领域中最常见也是最......
为了高通量识别新的药物-长链非编码RNA（Long non-coding RNA， lncRNA）关联，本文提出了一种基于图卷积网络模型来识别潜在药物-lncRNA......
方面级情感分析是一项细粒度的情感分析任务，旨在对给定文本中多个特定的方面进行情感极性分析。目前大多数基于句法分析的模型严重......
为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系，提高交通流参数的预测精度，本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力......
基于实体对齐的关系感知邻域匹配（RNM）模型进行改进，提出结合属性信息与对偶注意力机制的实体对齐关系感知邻域匹配模型。引入RDGCN的......
随着互联网的飞速发展,信息负载问题也变得愈发严重。个性化推荐算法对于提高平台流量转化率,促进智能经济,智能商业转型,以及促进......
许多城市的交通拥堵问題严重影响了居民的出行和生活质量,并会导致社会、经济和环境等问题。智能交通系统是缓解交通拥堵的有效手......
针对仅依赖预定义骨架图对人体关节动作建模的不充分性及关节特征具有冗余性的问题，提出了一种基于骨架自适应与关节增强图卷积网络......
随着信息技术的飞速发展,越来越多的人倾向于在网络平台以文本的形式发表自己的观点,而这些带有情感倾向的评论文本对于人们来说,......
运动想象（MI）作为脑机接口（BCI）的重要应用，是运动康复训练的重要支撑。由于脑电的电极分布并非天然的欧式空间，对运动想象进行准确分类......
文本分类作为自然语言处理中最为基础的任务,文本分类的粒度决定了下游任务如智能问答、关系抽取完成的质量。文本分类的实际应用......
专利审查周期缩短政策的提出与专利申请数量急剧增加的现状给实现专利技术领域识别的专利分类工作带来巨大挑战，如何引入专利自动分......
当今世界,海量信息充斥着每个人的生活,信息化时代的来临不仅使社会生产和人类生活速度有了飞速的提高,同时也产生了大量的信息,“......
交通流预测是智能交通系统的关键技术之一,精准实时的交通流预测可以为道路交通管理部门提供实施管控措施的理论依据,为交通参与者......
在交通预测场景中,实时准确的预测方法对于城市交通流量的控制和管理至关重要。然而,一方面交通流数据具有复杂的非线性空间相关性......
方面级情感分析是一项细粒度的情感分类任务。近年来，依存树上的图神经网络被用于建模方面项及其意见项间的依赖关系。然而，这类方法......
图像分割是指将图像分成若干个具有相似性质区域的过程。目前图像分割有许多种不同的划分方式,根据是否需要用户的参与来划分图像......
近年来,随着国家经济发展,大量人口集中流向城市,增加了城市居民对日常交通的出行需求。网络技术的发展和智能终端的普及使得网约......
方面级情感分析是细粒度情感分析中的一项关键任务，旨在预测一个句子中不同方面术语的情感倾向。针对目前结合图卷积网络的研究忽略......
知识图谱作为一种高效的结构化数据存储形式,能够为自然语言处理的下游应用提供有力的数据支持,来满足人们日益增长的需求。非结构......
[目的]为了解决事件关系抽取中因缺少大规模高质量的标注数据以及事件关系复杂的语言表达模式导致现有方法难以捕获结构化事件知识......
宏表情识别经过多年的研究已经取得了杰出的成绩,而在现实的生活中,由于人类对于自然流露的表情有隐藏其的趋向,此时情感表现往往......
跌倒是日常生活中常见且危险的行为,为减轻跌倒带来的危害,跌倒行为的识别检测成为智能视频监控领域中的一项重要研究课题。随着摄......
随着监控摄像头在日常生活中的普及,监控视频数据呈爆炸式增长态势,仅仅依靠人工对视频监控进行异常行为筛查已经不能满足社会公共......
针对基于深度学习的图像超分辨率重建算法大多侧重于从大量外部训练数据中学习,而忽视图像本身的内部知识以及过于关注局部特征的......
天气变化对人类生产生活和社会经济发展有不容忽视的重要影响。近年来观测技术发展迅速,气象数据的规模和维度剧增,更是对气象预测......
[目的] 将实体与关系融合，通过加权图卷积神经网络和关系归纳机制，聚合知识图谱的全局信息，增强知识图谱表示质量，提升其在知识图谱补......
随着移动设备和计算机硬件的发展,多媒体数据有了前所未有的增长速度。在数量庞大的多媒体数据中,用户希望用一种模态的样本从其他......
得益于图卷积网络（GCN）对于处理非欧几里得数据有着非常好的效果，同时人体的骨骼点数据相对于RGB视频数据具有更好的环境适应性和动作......
城市化的发展使得交通预测在交通规划和城市管理等应用中发挥着重要作用，然而在交通预测任务中，捕获交通数据的高度非线性和复杂的时......
行人重识别技术的主要目的是利用视觉外观信息,在跨摄像机的监控网络下检索到特定的人,该技术是智能监控的核心技术之一,其具有很......
随着计算能力与深度学习技术的飞速进步,基于视觉信息的人体姿态识别在诸多领域具有广阔的应用前景,但受光照变化、相机运动等问题......
滑坡变形监测数据是认识滑坡变形演化规律的直接依据，对该数据深度挖掘是实现滑坡灾害预警预报的有力保障。现有的滑坡位移预测模型......
三维点云语义分割在三维场景理解和重建、自动驾驶和机器人导航等领域发挥着重要作用。针对现有方法对点云的局部特征提取不足导致......
城市路网交通速度预测是智能交通系统中的重要组成部分，其可为出行者提供实时的交通信息，对提升道路通行能力具有重要意义。现有基于......
针对交通流的高度非线性和复杂性特征，构建了多因子图构建时空图卷积网络（multi-factor graph construction spatio-temporal graph ......
期刊
交通流预测在智能交通系统的建设中起着关键性的作用,然而现有预测方法无法准确地挖掘其潜在的时空相关性,而且大多采用全连接网络......
交通运输是社会中最重要的组成部分,它是一个国家健康、可持续发展的基础。城市化进程的加速给城市交通管理带来了巨大压力,交通流......
