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2022年 35卷 5期 刊出日期 2022-05-25 论文与报告 综述与评论 研究与应用 信息与动态   论文与报告 387 多粒度决策形式背景的属性约简 李金海, 周新然 针对现有的决策形式背景属性约简方法不能处理多粒度数据的问题,文中提出3种多粒度决策形式背景的属性约简方法,目的是通过删除每个协调粒度层下相同类别的类属性块,实现信息系统的属性约简.首先从信息粒的角度出发,在多粒度决策形式背景中引入协调粒度层的信息熵及条件信息熵,利用它们进一步度量属性重要度.然后,在多粒度决策形式背景中基于平均条件信息熵、最粗协调决策形式背景条件信息熵及最细协调决策形式背景条件信息熵,提出协调粒度约简方法、最粗协调粒度约简方法、最细协调粒度约简方法及其实现算法.最后,通过实验验证文中提出的3种属性约简方法的有效性,对比这3种方法得到的属性约简集,发现协调粒度约简方法的约束条件较严,相比之下,最粗协调粒度约简方法和最细协调粒度约简方法约束条件相对宽松. 2022 Vol. 35 (5): 387-400 [摘要] ( 645 ) [HTML 1KB] [PDF 647KB] ( 484 ) 401 基于语句融合和自监督训练的文本摘要生成模型 邹傲, 郝文宁, 靳大尉, 陈刚 为了提高深度神经网络文本生成技术的语句融合能力,文中提出基于语句融合和自监督训练的文本摘要生成模型.在模型训练前,首先根据语句融合理论中的信息联系点概念对训练数据进行预处理,使其满足之后模型训练的需要.文中模型可分为两个阶段的训练.在第一阶段,根据语句融合现象在数据集上的分布情况,设计以信息联系点为最小语义单元的排列语言模型训练任务,增强模型对融合语句上下文的信息捕捉能力.在第二阶段,采用基于语句融合信息的注意力掩码策略控制模型在生成文本过程中的信息摄入程度,加强文本生成阶段的语句融合能力.在公开数据集上的实验表明,文中模型在基于统计、深层语义和语句融合比例等多个评测指标上都较优. 2022 Vol. 35 (5): 401-411 [摘要] ( 524 ) [HTML 1KB] [PDF 916KB] ( 538 ) 412 融合纳什均衡策略和神经协同过滤的群组推荐方法 李琳, 王培培, 杜佳, 周栋 群组推荐中的核心问题是群组成员的偏好融合.传统的融合策略大多属于单一型策略,在一定程度上无法更好地满足群组的整体偏好需求.为此,文中提出融合纳什均衡策略和神经协同过滤的群组推荐方法.首先,通过多层感知机获得用户与项目之间潜在特征向量的非线性交互,并联合潜在因子模型和多层感知机实现用户与项目之间的协同过滤推荐.然后,基于个体的推荐评分设计基于纳什均衡的融合策略,更好地保证群组成员的平均满意度达到最大化.最后,在KDD CUP 数据集上的实验表明,文中方法在推荐模型和融合策略方面都具有较优的推荐性能. 2022 Vol. 35 (5): 412-421 [摘要] ( 348 ) [HTML 1KB] [PDF 808KB] ( 384 ) 综述与评论 422 基于马尔科夫边界发现的因果特征选择算法综述 吴兴宇, 江兵兵, 吕胜飞, 王翔宇, 陈秋菊, 陈欢欢 因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每类算法的发展历程,详细介绍每类的经典算法和研究进展,对比它们在准确性、效率、数据依赖性等方面的优劣.此外,进一步总结因果特征选择在特殊数据(半监督数据、多标签数据、多源数据、流数据等)中的改进和应用.最后,分析该领域的当前研究热点和未来发展趋势,并建立因果特征选择资料库(http://home.ustc.edu.cn/~xingyuwu/MB.html),汇总该领域常用的算法包和数据集. 2022 Vol. 35 (5): 422-438 [摘要] ( 1323 ) [HTML 1KB] [PDF 1128KB] ( 1053 ) 研究与应用 439 基于直觉模糊关系的双论域多粒度概率粗糙集 黄心宏, 张贤勇, 杨霁琳 在复杂的不确定性环境中,粗糙集引入拓展要素,可增强模型强健性,因此,文中基于直觉模糊关系,在双论域上研究多粒度概率粗糙集.首先,利用直觉模糊关系与双论域背景,进行多粒度概率粗糙集建模,得到正向乐观、正向悲观、逆向乐观、逆向悲观4种模型及相关集成算法.然后,研究模型下上近似的数学性质,包括集合运算关系、概率参数极限、精度大小对比3方面.最后,采用医疗实例验证模型有效性与性质正确性,提供三支决策制定方案,并验证关于多粒度双论域直觉模糊概率粗糙集所得模型、算法、性质都具有深入的系统性、扩张性、应用性. 2022 Vol. 35 (5): 439-450 [摘要] ( 379 ) [HTML 1KB] [PDF 640KB] ( 343 ) 451 稀疏奖励场景下基于个体落差情绪的多智能体协作算法 王浩, 汪京, 方宝富 针对在多智能体环境中强化学习面临的稀疏奖励问题,借鉴情绪在人类学习和决策中的作用,文中提出基于个体落差情绪的多智能体协作算法.对近似联合动作值函数进行端到端优化以训练个体策略,将每个智能体的个体动作值函数作为对事件的评估.预测评价与实际情况的差距产生落差情绪,以该落差情绪模型作为内在动机机制,为每个智能体产生一个内在情绪奖励,作为外在奖励的有效补充,以此缓解外在奖励稀疏的问题.同时内在情绪奖励与具体任务无关,因此具有一定的通用性.在不同稀疏程度的多智能体追捕场景中验证文中算法的有效性和鲁棒性. 2022 Vol. 35 (5): 451-460 [摘要] ( 502 ) [HTML 1KB] [PDF 2129KB] ( 324 ) 461 自监督聚类重训练的语音表示学习 张文林, 刘雪鹏, 牛铜, 杨绪魁, 屈丹 现有的基于重建的自监督预训练方法往往通过对语音帧的还原重建进行训练,未充分利用语音帧包含的音素信息.因此,文中结合自监督学习方法与噪声学生训练,提出基于自监督聚类重训练的语音表示学习方法.基于一个初始的语音表示模型(教师模型),利用无监督聚类得到音素类别伪标签.结合伪标签预测任务与重构任务,重新训练表示模型(学生模型).将学生模型作为新的教师模型,借助聚类与重训练,不断优化伪标签与语音表示模型.对比实验表明,经过聚类重训练后,语音表示模型在音素识别和说话人识别两项下游任务上均优于聚类重训练前的模型,性能较优. 2022 Vol. 35 (5): 461-471 [摘要] ( 611 ) [HTML 1KB] [PDF 992KB] ( 362 ) 472 基于时间卷积注意力神经网络的序列推荐模型 杜永萍, 牛晋宇, 王陆霖, 闫瑞 序列推荐任务根据用户与项目的交互记录动态建模用户兴趣,并进行项目推荐.序列推荐模型通常将用户行为视为兴趣进行建模,仅考虑用户行为的顺序,忽略用户行为之间的时间间隔信息.文中将行为序列的时间间隔信息作为预测用户行为的重要因素,提出基于时间卷积注意力神经网络的序列推荐模型.在词嵌入层中引入序列位置信息和时间间隔信息,并设计时间卷积网络对位置信息进行建模,获取用户的长期偏好特征.使用双层自注意力机制对用户短期行为序列中项目之间的关联进行建模,并融合时间间隔信息获取用户短期兴趣特征.最后,通过预训练引入训练数据的全局信息,提升模型推荐性能.在Amazon等数据集上的实验表明,文中模型可有效提升推荐性能. 2022 Vol. 35 (5): 472-480 [摘要] ( 719 ) [HTML 1KB] [PDF 982KB] ( 492 ) 信息与动态 481 可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2022年度项目指南 2022 Vol. 35 (5): 481-482 [摘要] ( 339 ) [HTML 1KB] [PDF 151KB] ( 502 )

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