异构信息网络相关论文
[目的 /意义]科技文献主题识别研究对于把握科技领域的研究重点和热点，揭示领域内的发展态势和演化趋势具有重要意义。传统科技文献......
[目的/意义]当网络构建逐渐由单层、同构网络延伸至多层、异构网络，现实复杂系统中多属性的实体及其之间多类型的交互关系得到揭示......
链路预测是异构图数据分析领域中重要的任务之一,可被广泛地应用在许多实际场景中。目前很多对异构信息网络链路预测模型的研究没......
大数据时代,推荐系统能够有效地解决信息过载问题。知识图谱作为一种信息量丰富的异构信息网络被引入到推荐系统当中,能够帮助生成......
工程师是企业中进行技术创新的主要人员,工程师与高校专家、技术经纪人的交流沟通,有助于区域工程师的技术进步,也有助于科技成果......
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、......
在技术创新的时代,知识产权保护变得越来越重要,专利作为知识产权的主要形式,申请和授权的数量逐年增加。专利申请流程中,申请人和......
【目的】针对社交媒体文本数据存在的语义稀疏及多元主体交互问题，探索有效的主题聚类方法。【方法】利用异构信息网络对社交媒体的......
随着图书资源的不断丰富,读者获取感兴趣图书的难度不断增大,图书推荐技术随之产生。利用用户信息、图书信息以及用户购买或是借阅......
随着信息化建设的快速发展,科研领域积累了庞大的数据资源。丰富的科研数据背后隐藏着高校、学科、研究人员间的关联信息。这些关......
随着信息技术的发展,人们能够获取的信息资源的方式越来越多,面对的信息资源日益丰富,“信息过载”问题日益凸显,导致人们在海量的......
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......
随着互联网技术的不断发展,电子商务也随之兴起,商品的评论成为了人们进行购买决策时重要的参考信息。为了获得可观的收益,商家通......
电子健康档案的普及,推动了医疗健康大数据相关研究向数据驱动转型,为更加个性化的人群健康指导带来新的发展契机。基于医疗健康大......
分类问题是机器学习的一个重要分支,通过对已知数据的特征进行学习,预测未知数据的分类。分类预测模型在现实生活中有着广泛的应用......
近年来,互联网的发展使得数据和信息的规模大幅增加。在这种情况下,推荐算法显得尤为重要。推荐算法可以帮助人们快速的找到自己感......
电子商务平台中包含了大量用户自身生成的评价信息。相关研究表明,一些商家为了获得不法的收益会雇佣虚假评论群组误导潜在用户的......
随着5G时代的到来,网络成为了人们获取外来资讯的重要途径。人们在享受快捷信息服务的同时也面临着繁杂的网络信息带来的“选择难......
随着信息技术的发展,由于推荐系统通过采用海量数据挖掘的方式,为用户快速准确地筛选出所需要的信息,提供个性化服务和决策支持,而......
恶意软件的发展正趋向多变种、更新快、数量巨大,当前主流的基于机器学习或深度学习的恶意软件智能检测面临巨大挑战。其中,恶意软......
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......
推荐系统被广泛应用于互联网的各个领域中,用来解决当前时代信息过载的问题。它不仅可以帮助用户快速筛选出感兴趣的内容,也为互联......
人群定向是通过对用户的行为,找出具有共同特征的潜在用户集合。为了能够帮助企业或广告主挖掘社交网络中潜在用户,本文针对复杂的......
随着在线医疗服务平台的发展,积累了大量的电子健康记录,使得患者可以从丰富的医疗信息资源中获得更好的医疗服务。然而,患者很难......
社会化媒体指基于互联网的、允许用户以创建和分享信息来进行社会交互的新型媒体。兴趣点数据指一种代表真实地理实体的点状地理空......
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......
协同过滤推荐技术在Netflix百万大奖赛中脱颖而出后,已成为推荐系统发展史上发展最快、应用最广的一类算法,但是它们仍然受到数据......
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......
社会网络分析(SNA)是数据挖掘研究领域的一个热点，受到越来越多研究学者的关注，而社区挖掘是社会网络分析的一个主要研究方向。当前......
现实世界中,大部分的数据对象之间存在互相关联或交互关系,形成数量众多的、互联的、复杂的网络,不失一般性,我们称这种互联的网络......
现实中的许多应用，如社交网络、P2P信贷、生物信息、社交投资等许多数据库系统都是构成异构信息网络。因此，针对异构信息网络的数据......
如今,微博平台在实时传播信息方面发挥了重要作用。然而,由于其具有规模大、实时性强和数据非结构化的特点,常见的数据挖掘方法在......
从海量数据中发现潜藏着的、有价值的知识,是一项巨大的挑战。在一些情况下,知道什么样的数据显著区别于数据集中的其它数据,也就......
随着Web应用的蓬勃发展,现实世界中存在大量的对象,它们相互之间存在各种各样的交互关系,形成一个庞大的、相互联系的复杂网络,我......
异构信息网络是一种拥有多种类型的结点与链接的复杂网络,这些结点与链接蕴藏着丰富的语义信息,给当前数据挖掘领域带来了更多的研......
科研合作是学术成果非常重要的实现形式,很多高水平的研究成果通过合作实现,这一现象正凸显了合作在解决科学问题中的重要地位。目......
近年来,随着大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术的快速发展,数据规模迅猛发展、数据类型多种多样、数据产生速度越来越快......
随着计算机技术的发展和信息的爆炸式增长,数据的表示手段和表现形式越来越丰富,数据对象之间的关联关系也越来越复杂。信息网络数......
在Web2.0时代,基于互联网的Web服务因其高效率、低成本、松散耦合的特性,逐渐被开发者所青睐。此外,Mashup作为组合了多种单一功能......
随着互联网技术与应用的快速发展,产生了越来越多的复杂数据。这些数据包含多类对象以及多种对象间的关系,异构信息网络应运而生。......
兴趣点(PO1)推荐是基于位置的社交网络推荐系统的重要研究内容。传统的个性化推荐系统中,都使用基于特征的方法计算用户的相似性,......
异构信息网络具有优异的语义表达能力,面向其的聚类与分类、实体相似性分析、链路预测等研究已在诸多实际生活与科研领域中得以应......
异构信息网络中的相似性搜索在推荐和异常检测等数据挖掘领域有着广泛的应用,主要任务是为网络中的实体寻找最为相似的实体。基于......
我们生活在一个错综复杂的世界中,大部分的数据对象例如个体、组织或机构等都是互相关联和交互的,由此而形成了一个巨大的、互联的......
