异质信息网络相关论文
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......
随着互联网时代的到来,各种信息数据充斥在互联网平台上,纷繁的数据产生了“信息过载”的问题。推荐系统旨在帮助用户高效获取感兴......
考虑到安卓应用虚拟化技术的功能特性，精确检测安卓虚拟化程序是识别其隐藏安全风险的基础和必要前提。为此，提出了基于异质信息网络......
影响力最大化的目的是在网络中发现能够触发最大数量的剩余节点参与到信息传播过程的一小群节点.目前异质信息网络中影响力最大化......
[目的/意义]提出一种基于异质信息网络的电子政务平台治理辅助决策技术方法，提升电子政务平台建设绩效。[方法/过程] 首先，在领域知......
近年来,在线教育的热度日益上升,越来越多的学习者选择通过在线教育平台来随时随地地学习自己需要的知识,同时越来越多的教师也倾......
随着移动网络的飞速发展,人们每天有机会接触越来越多的多媒体应用。而大规模、爆炸式的信息,通常让用户陷入选择困难。内容推荐服......
真实世界的数据通常与图形结构结合在一起,比如社交网络。这样具有异质性的网络,我们称之为异质信息网络。相似性度量是异质信息网......
校企合作是企业获取外部创新资源的重要途径,对企业实现产业技术升级、提高竞争力具有重要意义。然而在推进校企合作过程中,技术经......
随着信息技术的快速发展,带有海量实体和关联关系信息的数据大量出现。图数据模型因其强大的表达能力,被广泛用于此类具有关联语义......
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......
传统的推荐模型主要根据用户偏好等信息,向用户推荐其可能需要的项目,在缓解“信息过载”问题上起到重要的作用,被广泛应用于各个......
在网络安全领域,恶意代码的威胁是一个不可回避的话题.如何快速检测出恶意代码、阻止和降低恶意代码产生的危害一直是亟需解决的问......
以社交网络为代表的大规模信息网络层出不穷,如何充分利用这些信息挖掘出适应于各种任务的通用表示显得尤为重要。现实生活中的大......
物联网的出现及迅速发展使得各种设备及服务得以通过网络相互连接,例如web应用程序、智能设备等。而诸如5G、IPv6等通信技术的兴起......
影响力最大化问题是信息网络挖掘中的热门研究问题之一,大多数信息网络包含了多种不同类型的节点和连接边,其本质属于异质信息网络......
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......
随着移动互联网技术的不断发展,网络结构及其拓扑日益复杂,数据规模爆炸式扩张,使得如何迅速而准确地从海量信息中搜集和获取更多......
当前信息爆炸时代,海量信息的生成也促使互联网与大数据分析等技术的快速发展。而我们在享受现代互联网带来的诸多便利的同时,也面......
传统的推荐方法主要是抽取用户或项目的有效特征并利用矩阵分解技术学习用户和项目的隐向量矩阵。这类方法需要用户的显式反馈以及......
近年来,开源技术和开源软件深刻影响着人类社会生产的方方面面,构成了现代数字世界的路与桥。开源技术的蓬勃发展与开源社区的繁荣......
推荐算法的主要目的是发现用户潜在兴趣点,帮助用户在海量数据中快速发现有用信息。由于推荐算法在商品推荐中的突出表现,推荐算法......
随着互联网的发展,以及数据的爆炸式增长,人、计算机以及它们之间的关系构成了复杂系统。网络科学是研究和描述复杂系统的有效手段......
随着信息网络的不断发展,现实生活中的网络往往是由多种类型的节点、链接组成的异质信息网络,传统的针对单一类型的同质网络表示学......
由于良好的即时性和互动性,在线社交媒体逐渐成为人们获取信息和交流的主要渠道。当用户在社交媒体上发布信息之后,其关注者可以接......
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......
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......
综合考虑异质信息网络具有的复杂性和异质性的特点,提出一种异质网中基于图卷积神经网络(heterogeneous graph convolution neural......
随着信息技术的快速发展,信息网络无处不在,例如社交网络、学术网络、万维网等.由于网络规模不断扩大以及数据的稀疏性,信息网络的......
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......
在这个信息网络的时代,越来越多的恶意软件对安全构成了严重的威胁。如何及时有效地检测恶意软件攻击变得尤为重要。由于其严重损......
当前,研究者在科学探索中不断产生科研成果并向社会发表,进而产生了大量的科研数据。数据的发展导致科研数据的检索、管理和分析变......
个性化学习推荐是智能学习的一个研究领域,其目标是在学习平台上给特定学习者提供有效学习资源,从而提升学习积极性与学习效果.虽......
针对SLPA算法在中心节点选取、标签更新策略方面存在的问题,进行改进,提出了一种异质网络重叠社区发现算法NELPA.首先,提出了一种......
随着互联网的发展,信息过载成为人们获取感兴趣内容的一个重大挑战。推荐系统作为信息过滤系统的一个子集,能够根据用户本身的属性......
为提高基于域名关联信息的恶意域名检测准确率,提出了一种基于域名解析信息与请求时间相结合的恶意域名检测方法。首先,将域名解析......
近几年,图神经网络(Graph Neural Network)由于能够较好地提取网络结构信息以获得网络表示,逐渐成为网络节点分类的主流算法.然而,......
推荐系统旨在为用户提供个性化匹配服务,从而有效缓解大数据时代的信息过载问题,并且改善用户体验,增加用户粘性,极大地促进了电子......
基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识,提高了推荐的可解释性.然而随着推荐系统网络数据规模的不断扩大,用户-项目评分矩阵......
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......
药物-靶标作用关系预测在药物研发以及药物重定位中扮演着重要角色,但现有的机器学习方法在正负样本高度不平衡的数据上仍存在预测......
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......
异质信息网络(Heterogeneous Information Network,HIN)嵌入将复杂的异质信息映射到低维稠密的向量空间,有利于网络数据的计算和存......
针对当前大部分影响力最大化算法忽略了异质信息网络包含多种节点类型和多种关系类型,且不同类型节点在原始空间无法直接度量的问......
