2021年, 第34卷, 第2期　刊出日期：2021-02-25

  

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“网络科学与信息推荐”专题
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  基于对抗图卷积网络的链接预测模型

  唐晨, 赵杰煜, 叶绪伦, 俞书世

  模式识别与人工智能. 2021, 34(2): 95-105. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102001

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  大部分的链接预测模型在挖掘节点相似性时过于依赖已知的链接信息,但在真实世界中,已知的观测链接数量通常较少.因此,为了提高模型的鲁棒性,需要提高解耦模型对链接信息的依赖并挖掘节点的潜在特征.文中考虑节点特征和链接之间的潜在关系,提出基于对抗图卷积网络的链接预测模型.首先利用节点间的相似性度量填充邻接矩阵中部分未知链接,缓解链接稀疏对图卷积模型的影响.再利用对抗网络深度挖掘节点特征和链接之间的潜在联系,降低模型对链接的依赖.在真实数据集上的实验表明,文中模型在链接预测问题上具有较好的表现力,在链接稀疏的情况下性能依旧较稳定,同时适用于大规模数据集.
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  融合地理信息、种类信息与隐式社交关系的兴趣点推荐算法

  董婵娟, 李胜, 何熊熊, 马悦

  模式识别与人工智能. 2021, 34(2): 106-116. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102002

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  针对现有大多数兴趣点推荐算法都存在签到数据稀疏、社交关系难以获取、用户个性难以考虑等问题,文中提出融合地理信息、种类信息与隐式社交关系的兴趣点推荐算法.首先考虑用户签到种类信息,同时分解用户签到地点矩阵和用户签到种类矩阵,减小签到数据稀疏带来的影响.再在显式社交关系的基础上,使用信息熵的方法度量用户的隐式社交关系,缓解社交网络稀疏的问题,并通过正则化的方法在矩阵分解模型中加入该隐式社交关系.最后,使用自适应核密度估计方法个性化建模地理信息对用户签到行为的影响,提高推荐的准确性.在Foursquare、Yelp数据集上的实验验证文中算法的有效性.
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  基于节点表示和子图结构的动态网络链接预测

  郝宵荣, 王莉, 廉涛

  模式识别与人工智能. 2021, 34(2): 117-126. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102003

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  动态链接预测的关键是建模网络动态性和抽取局部结构特征.为此,文中提出基于节点表示和子图结构的动态链接预测方法.为了建模节点的动态演化特性,引入节点向量模型,按序拼接各个历史快照的节点表示.为了建模链接的局部子图结构信息,引入图同构算法,编码局部子图的拓扑结构.最终目标链接的特征表示融合每个历史快照中目标节点对的向量表征和局部子图的拓扑结构.实验表明文中方法性能较优.
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  基于认知度与兴趣度的好友推荐反馈算法

  尹云飞, 孙敬钦, 黄发良, 白翔宇

  模式识别与人工智能. 2021, 34(2): 127-136. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102004

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  针对现有的好友推荐算法在好友关系刻画上丢失重要信息的现状,受用户对物品认知行为的启发,文中提出基于认知度与兴趣度的好友推荐反馈算法,使用混合相似度研究网络好友关系,探索在线社交网络中的交友问题.针对好友推荐过程中“开环”的问题,提出基于历史推荐信息的正负反馈优化调整策略,使用用户相似度修正公式研究好友反馈动态推荐,证明好友推荐是一个逐步修正的复杂过程,揭示在线社交网络中好友关系刻画的心理学认知问题和推荐的动态变化问题.实验表明,文中算法提高推荐质量,实现用户相似度矩阵的动态调整,在准确率、召回率、鲁棒性、可扩展性等方面性能较优.
论文与报告
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  自适应策略下Heavy-Ball型动量法的最优个体收敛速率

  黄鉴之, 陇盛, 陶卿

  模式识别与人工智能. 2021, 34(2): 137-145. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102005

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  同时使用自适应步长和动量两种优化技巧的AMSGrad在收敛性分析方面存在比自适应步长算法增加一个对数因子的问题.为了解决该问题,文中在非光滑凸情形下,巧妙选取动量和步长参数,证明自适应策略下Heavy-Ball型动量法具有最优的个体收敛速率,说明自适应策略下Heavy-Ball型动量法兼具动量的加速特性和自适应步长对超参数的低依赖性.求解l₁范数约束下的Hinge损失问题,验证理论分析的正确性.
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  基于低秩表示的标记分布学习算法

  刘睿馨, 刘新媛, 李晨

  模式识别与人工智能. 2021, 34(2): 146-156. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102006

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  针对标记分布学习算法忽略标记相关性信息及数据存在异常和噪声值的情况,文中提出基于低秩表示的标记分布学习算法(LDL-LRR).利用特征空间的基线性表示样本信息,实现对原始特征空间数据的降维.将低轶表示(LRR)迁移至标记空间,对模型施加低秩约束,把握数据的全局结构.分别使用增广拉格朗日乘子法和拟牛顿法求解LRR和目标函数,再通过最大熵模型预测标记分布.在10个数据集上的对比实验表明,LDL-LRR性能良好,效果稳定.
研究与应用
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  基于上下文保持能力的方面级情感分类模型

  何丽, 房婉琳, 张红艳

  模式识别与人工智能. 2021, 34(2): 157-166. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102007

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  方面级情感分类可发现语句在不同方面隐藏的情感特征.文中基于特定方面的图卷积网络的框架,构建基于上下文保持能力的方面级情感分类模型.在图卷积层中引入上下文门控单元,整合前一层输出中的有用信息.在基于图卷积网络的模型中加入多粒度注意力计算模块,描述方面词与上下文在情感表达上的相互关系.在5个公开数据集上的实验表明,文中模型在分类准确率和F1宏平均指标上均表现较优.
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  基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测

  张伟, 朱凤华, 陈圆圆, 吕宜生

  模式识别与人工智能. 2021, 34(2): 167-175. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102008

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  实际公交路网通常为复杂的非线性时变系统,难以有效构建线路间的时空间依赖关系.因此,文中提出基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测模型,提升公交客流量预测的准确性.首先通过长短期记忆网络提取历史数据中的时间特征,并利用通道注意力模块加权特征.再使用分时图卷积方法分析不同时段下公交线路间的空间依赖性,根据预测时段选择不同的关系矩阵,通过图卷积的方式完成对非欧关系的建模.最后,融合提取的时空间特征与外部因素(天气、节假日信息等)的特征表示,得到最终的预测结果.在真实公交数据上的实验表明,文中模型可提升预测精度,加快学习速率.
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  融合Copulas理论和关联规则挖掘的查询扩展

  黄名选, 胡小春

  模式识别与人工智能. 2021, 34(2): 176-188. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102009

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  将Copulas理论引入文本特征词关联模式挖掘,提出融合Copulas理论和关联规则挖掘的查询扩展算法.从初检文档集中提取前列n篇文档构建伪相关反馈文档集或用户相关反馈文档集,利用基于Copulas理论的支持度和置信度对相关反馈文档集挖掘含有原查询词项的特征词频繁项集和关联规则模式,从这些规则模式中提取扩展词,实现查询扩展.在NTCIR-5 CLIR中英文本语料上的实验表明,文中算法可有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题,改善信息检索性能,提升扩展词质量,减少无效扩展词.