元路径相关论文
随着网络时代的到来,互联网上越来越多的信息提供给用户,为用户带来了便利,同时,用户也苦恼于如何从众多的信息库中切实有效地获取......
社交网络用户属性推断是指从社交网络平台数据中推断用户未公开的属性信息（如性格倾向、家庭位置、兴趣爱好等）,这些属性信息能够为......
随着信息技术的逐渐成熟以及智能终端的广泛普及,信息数据的表现形式日渐多样化,例如像数字、图像、文本、音频、语音等多模态的异......
推荐算法可以精准定位互联网应用中用户的偏好和商品。知识图谱（Knowledge Graph,KG）是以三元组为组织形式的、图结构的人类知识数据......
作者学术行为预测旨在从异构学术网络中挖掘作者的行为关系，以促进科研合作，产出高水平、高质量的研究成果。现有的节点表示方法大多......
MicroRNA作为人类体内最重要的小分子之一,通过多种方式调控靶基因的表达,与许多复杂疾病相关。新一代测序技术的发展以及海量的生......
学位
社区搜索的目的是找到包含查询顶点集的社区。现有研究主要集中于在简单图和属性图上的社区搜索,目前已有许多社区模型,如k-core、......
为了解决异质网络影响力最大化问题,提出一种通过计算不同元路径的信息熵将异质网络影响力最大化建模为一个多标准决策问题,再使用......
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。......
随着社交网络功能的不断发展和完善,人们逐渐加入不同的社交网络进行日常的沟通。社交网络都在通过各样的用户实体关系分析,尽力地......
相关搜索是数据挖掘研究领域中一个经典的主题,其具体任务是在知识图谱中搜索与查询实体最为相关的答案实体。对于用户来说,将其查......
推荐系统在社会生产、生活中有着丰富的应用场景,推荐技术也在不断追求极致结果和高品质的用户体验,面对数据内容的日益增加,数据......
随着基于位置社交网络的兴起,获取位置信息变得越来越容易,使得数据量不断增加造成了严重的信息过载问题。在缤纷复杂的数据下,用......
随着信息技术的发展,现代社会的正常运转越来越依赖于计算机和互联网,保护计算机系统和网络的安全至关重要。一直以来,恶意代码都......
随着网络技术的迅猛发展,用户可以在日常生活中同时使用多个在线社交网络享受服务。与此同时,社交网络服务平台种类繁多,逐渐形成......
异构信息网络kNN查询在数据挖掘领域有着广泛的应用,如链接预测、信息检索、个性化推荐等。现有的相关算法是给定一个查询对象,返......
随着信息技术的发展,异质数据已经成为信息的主要形式,现实世界的很多异质数据可以被直观地建模为异质图。节点分类是异质图分析领......
实际系统往往由大量类型各异、彼此交互的组件构成.目前,大多数工作将这些交互系统建模为同质信息网络,并未考虑不同类型对象的复......
推荐系统是数据挖掘中强有力的技术,异构信息网络是推荐系统起步晚却发展迅猛的主流推荐方法.提出了基于异构信息网络的学生成绩预......
提出一种融合元路径信息的图神经网络模型,用于预测药物-靶标相互作用(GMDTI).首先根据8个数据集中的药物、靶标、疾病和副作用数......
异质图嵌入方法旨在将图上节点表示为低维稠密的向量并保留图中的异质结构信息和语义信息,从而更好地服务于如节点分类、节点聚类......
现实世界中的信息网络大多为异质信息网络,旨在表示低维空间中节点数据的网络表示方法已普遍用于分析异质信息网络,从而有效融合异......
异构社交网络是一种包含不同类型的节点和边的社交网络,它不同于传统的同构社交网络的地方在于它包含着许多的语义信息。异构社交......
随着科学技术的高速发展,学术信息爆炸式增长,相当多的学术网站不断涌现。这类学术网站主要关注学者的研究领域、学者间的合作关系......
生物学研究和科学实验表明,miRNA影响人类复杂疾病的发生和发展。准确识别潜在的miRNA-疾病关联不仅可以增强对疾病分子机制和发病......
异质信息网络表示学习在节点分类、链接预测、个性化推荐等多个领域上被广泛应用.现有的异质信息网络表示学习方法大多集中在静态......
随着商品、新闻、社交等商业平台快速普及与发展,其数据信息呈爆炸式增长趋势,互联网用户面临着严重的信息过载问题。作为一种应对......
传统协同过滤算法基于用户物品评分矩阵计算用户或物品之间的相似性,不仅存在数据稀疏的问题,还忽略了物品本身的内在属性信息.针......
科学研究在中国建设成为世界科技强国的道路上扮演着关键角色，新一轮科技革命的蓬勃兴起让学科交叉融合更加紧密，科学研究合作的需求......
链路预测是图挖掘主要研究的问题,其研究重点是提取图的特征信息,现有研究方法大多只关注网络拓扑结构而忽略了节点属性信息。针对......
基于事件的社交网络为用户提供线上线下互动模式的社交服务,用户在线上组织事件,线下参与事件.以往的研究基于因素或基于图实现社......
作为融合大规模信息的有效工具,异质信息网络在数据挖掘任务中一直具有重要的实用意义.文献信息网络作为一种典型的异质信息网络,......
异构信息网络分析是近年来数据挖掘领域中非常热门而新颖的研究方向，受到越来越多专家学者的关注。现实世界中来自各种不同领域的系......
随着以社交网络为典型代表的异构信息网络的迅猛发展,异构信息网络分析已经成为数据挖掘中一个重要且热门的研究方向,被广泛的应用......
现有的基于元路径的异质图嵌入模型通常假设给定的元路径是相互独立的,这种分别为每个元路径生成节点嵌入后再融合的方式只关注了......
推荐系统能够有效解决信息过载等问题,得到了国内外众多学者的广泛关注。真实世界中的应用场景往往可以建模成异质信息网络,因此基......
现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配,在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联,导致专......
随着全球知识密集型产业转型升级不断推进,日益剧烈与复杂的技术竞争环境使以专利组合为基本研究单元的技术战略分析逐渐成为学界......
在异质网络表示学习方法中,采用元路径随机游走的方式可以有效获取不同类型节点间的语义信息,提高节点表示的质量。该类方法忽略了......
大数据时代,数据量快速增长,数据形式千变万化。异构信息网络作为常见的数据形式之一,出现在生活的方方面面,如:点评信息网络、文......
现实世界中,存在很多复杂网络,如社会网络、信息网络和生物网络等。这些复杂网络中的节点或实体用于表示个人、计算机、生物元素等......
随着互联网和信息技术的迅速发展,信息过载问题已经严重地干扰人们对信息的选择。信息过载是指网络上的数据超过了人们可以接受和......
推特(Twitter)作为现如今最受欢迎的社交系统之一,其用户量巨大,用户每天频繁地在推特上进行交互。因此,推特系统中包含着巨大的信......
