图注意力网络相关论文
域名系统（Domain Name System,DNS）隐蔽信道在高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat,APT）攻击中呈频发态势，对网络空间安全具有潜......
目前,人们可以使用各种通讯媒介在互联网上发布和搜索信息,这在体现信息开放性的同时也导致大量信息在互联网上肆意传播,其中不乏......
知识图谱是指以结构化三元组的形式描述客观世界中的概念、实体及关系的知识网络,并以其优异的延展性和可解释性逐渐成为一个管理......
随着人工智能的飞速发展,自动评阅技术得到广泛的研究与应用。机器评阅方式不仅减少由于评阅环境、时间和评阅人心理活动等主客观......
链路预测旨在揭示网络背后隐藏的潜在的关系,它作为数据挖掘领域的一项研究,具有重要的研究价值。个性化推荐作为链路预测的一个非......
快速、准确识别电网中对连锁故障发展具有助推作用的关键线路,对避免大停电事故发生具有重要作用。该文提出一种基于图注意力网络（g......
针对配电网中量测布局不均、精度不足等问题，提出了一种基于图注意力神经网络的配电网超分辨率量测生成方法。该方法可提高配电网状......
作业车间调度问题是一个经典的组合优化问题,其应用涉及车间加工、机场调度、军事调度等多个领域。近年来,随着强化学习技术的飞速......
随着互联网的飞速发展,计算机毒理学成为药物毒性预测的重要手段。它具有快速、准确、无污染、低代价等优点,逐渐成为重要的体外预......
在互联网的普及和发展过程中,网络安全已然成为一个越来越令人关注的问题,恶意代码也已经成为了网络安全中的主要威胁之一,不同类......
复杂教学交互环境下，针对学习者画像模型所面临的维数灾难和更新高数据成本问题，本文提出了一种新的模型——大规模数据下低成本自进......
针对静态知识图表示方法不能对时间进行建模的局限性，从时序图谱实际应用的需求出发，设计了基于关系聚合的时序图谱表示学习方法来描......
知识图谱的出现为异质结构信息的提取、组织和整合提供了有效保障,然而现实世界的知识图谱通常不完整,引入新实体或新关系来进行知......
随着无线通信技术的不断发展,移动自组织网络（Mobile Ad Hoc Network,MANET）作为一项新的技术逐渐兴起。移动自组织网络是一类无中心......
情绪是人类生活的必要组成部分,面部表情是情绪的表达方式之一。面部表情可以分为宏表情与微表情,微表情是一种不自主的面部肌肉运......
为控制电力成本及提高电力部门绩效考核能力,需要高效准确地进行日售电量预测。深度学习卷积神经网络常被用于电力数据预测,但由于......
旅行商问题（Travelling Salesman Problem,TSP）是组合优化问题的典型代表,它属于NP难问题,并具有重要的理论研究价值及实际应用价值......
关键词提取任务是一项基础的自然语言处理任务,其目的在于从文本中提取出具有代表性的关键词或短语。本文发现并讨论了当前序列生......
近年来,随着移动互联网的迅猛发展,人们步入了信息爆炸时代。推荐系统作为缓解“信息过载”问题的有效手段之一,不仅可以快速地为......
文本分类是自然语言处理领域中常见的任务，机器学习和深度学习在该任务中已有较多研究和很大进展，然而，这些传统方法只能处理欧氏空间......
命名实体识别,在自然语言处理研究中属于序列标注任务的其中一种,其目标是识别标记出文本序列中的特殊词语,这些词语一般为地名、......
城市道路下,自动驾驶汽车经常会遇到复杂的动态环境,为保证决策的合理性和安全性,获得对环境中其他交通参与者行为和未来轨迹的预......
针对实体邻域三元组缺少联系的问题，提出基于关系生成图注意力网络（RGGAT）的知识图谱链接预测方法.利用不同类型的关系生成相应的注意......
近年来,基于时空数据的人流、通勤流以及交通流的预测成为城市规划领域的一个重要应用方向,但是该方向的研究通常并没有关注城市区......
随着移动互联网时代的到来,社交媒体在世界范围内逐渐风靡,其影响力也不断扩大。对于社交媒体语料的细粒度情感分析逐渐成为了学界......
情感是人类在日常生活中随着意识产生的心理和生理状态。情感识别是实现人-机情感交互的基础和核心技术。随着深度学习相关技术的......
得益于互联网的飞速发展,社交网络应用平台已经成为最大的舆情发酵中心,产生了大量反映社会舆论倾向的数据,这些数据文本立场明确......
基于图卷积神经网络的共享出行需求预测一般采用非时间特定性的静态空间图结构提取非欧氏空间相关性特征,这种方式所构建的城市结......
针对专业化、规模化的犯罪组织,前期侦办过程中只能确定部分成员的身份类别信息.如何利用有限的身份类别预测未标记人员身份,是公......
网络表示学习是探索如何更好地表示网络信息的一项研究。它将信息网络中的节点表示为低维稠密的实向量,供下游机器学习任务使用。......
随着互联网的飞速发展,信息过载的问题日渐突出,推荐系统是为解决信息过载而提出的一种解决方案,它从海量信息中筛选出符合目标用......
近段时间以来,数据挖掘和预测分析技术已经无处不在地应用到了在我们的日常生活中,社交网络的兴起也为我们带来了极大的便捷。随着......
在日常生活和出游旅行中,交通拥堵所带来的影响是不可忽视的。对于上下班的人们来说,提前了解早晚高峰的交通拥堵情况,可以有效避......
提出基于强化依赖图的方面情感分类(reinforced dependency graph for aspect-based sentiment classification,RDGSC)模型.在模型......
针对场景图像的细粒度分类任务,结合图像视觉和文本的多模态信息提出了一种基于注意力网络推理图的细粒度图像分类方法.首先提取场......
嵌入式技术的快速发展催生了一系列以之为基础的嵌入式电子系统,如人脸识别、音频解码、智能诊断等。该系统的开发一般包含软件设......
城市用地作为用于城市建设和满足城市机能运转所需要的空间,在城市计算中属于重要的基础性数据。从微观角度对城市用地功能进行分......
在移动互联网时代,爆炸式增长的在线内容使得人们深受信息过载问题的困扰。作为缓解信息过载的利器,推荐系统能够从用户-项目历史......
开放车间调度问题是一种典型的组合优化问题,在制造业、交通和物流等领域被广泛研究。这类问题具有复杂的约束和巨大的解空间,因此......
随着跨境贸易的快速发展,商品的协调制度（Harmonization System,HS）编码分类作为企业进出口贸易的重要海关程序,其准确性和高效性越......
近年来,我国高铁建设蓬勃发展,高铁基础设施的状态检测和评价技术也与时俱进。轨道综合检测列车定期检测轨道线路状况获得的动检数......
针对ML-GCN中标签共现嵌入维度过高影响模型分类性能和ML-GCN中没有充分发掘标签之间不对称关系的问题,提出一种基于图注意力网络......
要想实现对纷繁复杂的网络舆情的监控和管理,预防舆情危机的突发状况,一个关键的解决方案就是对网络舆情事件的发展趋势进行预测.......
[目的]为解决开放式创新社区中因信息过载导致用户创意价值未能及时发现的问题,探索用户创意潜在价值早期发现方法,提高社区创新资......
在前期基于图网络的模型基础上,引入角色指代信息,提出融合角色指代的多方对话关系抽取模型.在构建图节点时加入角色节点,将其与对......
