搜索结果: 1-15 共查到“知识库 人工智能 知识”相关记录113条 . 查询时间(0.169 秒)
属性网络异常检测在网络安全、电子商务和金融交易等领域中具有重要的理论与现实意义,近年来受到了越来越多的关注.大多数异常检测方法凭借网络有限的属性或结构信息进行决策生成,往往难以对异常模式做出可靠的描述.此外,网络节点对应的实体往往关联着丰富的领域知识,这些知识对于异常的识别具有重要的潜在价值。
一种同伴知识互增强下的序列推荐方法
序列推荐 动态兴趣 知识蒸馏 刻意训练
2023/7/20
序列推荐(Sequential recommendation,SR)旨在建模用户序列中的动态兴趣,预测下一个行为.现有基于知识蒸馏(Knowledge distillation,KD)的多模型集成方法通常将教师模型预测的概率分布作为学生模型样本学习的软标签,不利于关注低置信度序列样本中的动态兴趣.为此,提出一种同伴知识互增强下的序列推荐方法(Sequential recommendation en...
数字化转型+AI环境下,我们正处于知识生态环境和知识技术体系的交汇重塑中,对知识、智慧和智能基础设施的认识很大程度上将决定我们的生存方式和生存几率。知识对象已内在地结构化、语义化、可定制、可关联,已涵盖从内容对象到知识关系网络到知识创造与利用流程,成为可交互、可计算的智能体。在智慧化的各类知识对象支持下,通过场景驱动的创新机制,可在用户解决问题的过程中,通过数据、模型、计算和交互来支持感知智能、认...
基于拓扑一致性对抗互学习的知识蒸馏
互学习 生成对抗网络 特征优化 知识蒸馏
2023/1/7
针对基于互学习的知识蒸馏方法中存在模型只关注教师网络和学生网络的分布差异,而没有考虑其他的约束条件,只关注了结果导向的监督,而缺少过程导向监督的不足,提出了一种拓扑一致性指导的对抗互学习知识蒸馏方法(Topology-guided adversarial deep mutual learning,TADML).该方法将教师网络和学生网络同时训练,网络之间相互指导学习,不仅采用网络输出的类分布之间的...
融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取方法
关系抽取 预训练模型 标签依赖 图卷积神经网络
2022/2/28
北京信息科技大学计算机学院文档处理与知识工程团队
北京信息科技大学计算机学院 文档处理与知识工程团队 文档处理 知识工程
2022/1/18
2022年山东大学软件学院博士招生团队简介——数据与知识工程团队
山东大学软件学院 博士招生团队 数据与知识工程团队
2021/12/12
数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战.以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响,进而提高推荐的准确度.本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统,并依据知识图谱来源与构建方法、推荐系统利用知识图谱的方式,提出了应用知识图谱的推荐方法和系统的分类框架,进一步分析了本领域的研究难点.本文还给出了文献中常用的数据集.最后讨论了未来有价值的研究方向。
从中医舌诊与八纲辨证之间的不确定性、复杂性、逻辑推理的模糊性出发,寻找能够充分模拟舌像与八纲辨证的非线性映射关系的数据模型,探讨利用人工神经网络(ANN)算法构建中医诊断神经网络知识库。采用MS SQL Server 2005平台,选择Microsoft神经网络数据挖掘查看功能,并能够预测分析,可以有效辅助教学实践和中医临床规范化诊断。
POADES知识库的构建
专家系统 面向问题分析与决策 知识库构建
2010/2/10
提出面向问题分析与决策专家系统的知识库构建方法,并用于公路工程质量问题智能分析与诊断专家系统开发。以问题为核心,根据关键的基本对象、问题对象、问题现象对象、原理知识对象和过程知识对象(MP4对象)对知识进行筛选,实现知识领域化,对其进行抽象和分类得到层次化表示的问题对象树,以问题对象树为依据构建知识字典和知识关系。结果证明该方法可以较快地建立知识库。