注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Recommendation in Heterogeneous Information Networks

  2. 异构信息网络中的推荐 协同过滤 信息推荐

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-12-26
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：u010146543

  1. Kdd2017最佳应用论文奖：使用结构化异构信息网络（HIN）来检测 Android恶意软件

  2. 随着Android恶意软件的增长及其对用户的影响，Android恶意软件检测已成为网络安全日益重要的课题。Android恶意软件也越来越复杂，需要新防御技术从而保护用户免受威胁。这篇论文中，为了检测Android恶意软件，我们不再仅仅使用API调用，而是进一步分析它们之间的不同关系，并创建更高层次的语义，这就让攻击者更难逃避被检测。我们将Android应用，相关的API，及其与结构化异构信息网络（HIN）的丰富关系作为代表。然后我们使用基于元路径的方法来表征应用程序和API的语义相关性。我们使

  3. 所属分类：系统安全

    • 发布日期：2017-09-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：spacetiller

  1. 基于物联网的数字化矿山异构信息集成处理模型

  2. 为研究煤矿企业安全生产中出现的如何将现有智能物件和子系统链接起来的问题,如何实现应用系统数据大集成的问题,以及如何解决物联网的数字化矿山中海量的异源、异构数据的问题,提出采用基于XML的异构数据源集成算法(XUTD),首先将异构数据转换成统一的XML格式的数据,提高异构处理数据的能力,然后将异源海量数据在物联网的数字化矿山异构信息集成处理模型(DMIT)中应用,将集成的复杂系统数据进一步的通过数字化矿山异构信息集成处理模型进行负载分散,增加了网络传输压力,从而满足煤矿企业异构数据集成的要求,实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：629kb
    • 提供者：weixin_38629130

  1. HINE：异构信息网络嵌入

  2. HINE：异构信息网络嵌入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：826kb
    • 提供者：weixin_38631042

  1. 异构家庭网络中融合量子信息技术的安全通信协议

  2. 异构家庭网络中融合量子信息技术的安全通信协议

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：540kb
    • 提供者：weixin_38627521

  1. 异构信息网络中的链路形成：基于多标签学习的视角

  2. 异构信息网络中的链路形成：基于多标签学习的视角

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：858kb
    • 提供者：weixin_38698149

  1. SHINE +：用于特定领域实体与异构信息网络链接的通用框架

  2. SHINE +：用于特定领域实体与异构信息网络链接的通用框架

  3. 所属分类：其它

  1. GraphEmbeddingRecommendationSystem:基于Python的图传播算法，DeepWalk，用于评估和比较来自用户项目关系船的异构信息网络中的偏好传播算法-源码

  2. 图形嵌入推荐系统 基于Python的图传播算法DeepPalk，用于评估和比较来自用户项关系的异构信息网络中的偏好传播算法。 客观的： 预测用户对某些项目的偏好，它们尚未使用基于图的协作过滤技术，用户电影评级数据集上的DeepWalk进行评级。 首先，使用电影评论数据集，创建了一个以节点为用户，电影及其关联实体（演员，导演）的异构图形网络。 DeepWalk用于在该图上生成随机游动。 这些随机游走使用Word2Vec嵌入在低维空间中。 通过找到与用户节点具有最高相似性的电影评分节点来完

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42126749

  1. 具有x-star网络模式的异构信息网络中的top-k相似性搜索

  2. x星网络是一个信息网络，由相互之间具有连接的中心以及链接到这些中心的不同类型属性组成。 随着x-star网络无处不在，从x-star网络中提取知识已成为一项重要任务。 x-star网络中的相似性搜索旨在查找与给定查询中心相似的中心，该中心具有众多应用程序，包括协作过滤，社区挖掘和网络搜索。 尽管现有方法可产生类似SimRank和P-Rank之类的有希望的相似结果，但它们不适用于大规模的x-star网络。 在本文中，我们提出了一种基于结构的相似性度量NetSim，以有效地计算x星网络中各中心之间的

  3. 所属分类：其它

  1. 异构信息网络上的Iceberg Cube查询

  2. 异构信息网络上的Iceberg Cube查询

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：336kb
    • 提供者：weixin_38728347

  1. 异构信息网络上的灵活聚合

  2. 异构信息网络上的灵活聚合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：381kb
    • 提供者：weixin_38606300

  1. 传感之家：通过异构无线网络的智能家居的经济高效设计

  2. 人口老龄化激发了用于该领域的家庭保健高级实时设备，越来越多的可穿戴设备和移动应用的市场营销。 但是，正确收集行为信息，准确识别人类活动并在真实的生活环境中部署整个系统是一项艰巨的任务。 在本文中，我们提出了一种可行的基于无线的解决方案，用于通过异构网络部署数据收集方案，活动识别模型，反馈控制和移动集成。 我们进行了比较，找到了可以在具有成本效益的嵌入式设备上运行的合适算法。 具体来说，我们使用“超级集转换”方法将原始数据映射到稀疏的二进制矩阵中。 此外，设计的低功耗前端设备可通过ZigBee收集

  3. 所属分类：其它

  1. 基于随机梯度下降算法的异构信息网络的张量CP分解方法

  2. 基于随机梯度下降算法的异构信息网络的张量CP分解方法

  3. 所属分类：其它

  1. HRank：异构信息网络中基于路径的排序方法

  2. HRank：异构信息网络中基于路径的排序方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：610kb
    • 提供者：weixin_38719540

  1. 通过无线信息和功率传输实现异构蜂窝网络的安全传输

  2. 通过无线信息和功率传输实现异构蜂窝网络的安全传输

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：695kb
    • 提供者：weixin_38546024

  1. 张量法在动态异构信息网络中的多类型社区发现

  2. 张量法在动态异构信息网络中的多类型社区发现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：382kb
    • 提供者：weixin_38738977

  1. 基于特征子图的异构信息网络节点相似性度量 *

  2. 摘 要：为解决异构信息网络相似性度量的问题，提出了基于节点特征子图的节点相似性度量算法，通过节点特征子图的最大公共子图与最小公共超图之间的差异性，进行节点间的相似性度量。该算法以图理论为基础，根据连边的不同类型设定不同权值，在考虑节点信息相似的同时，加入节点在网络中的结构信息，最大程度地利用了异构信息网络所富含的信息。实验结果表明，提出的算法具有较好的性能和有效性。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于查询—文档异构信息网络的半监督学习

  2. 基于图的半监督学习近年来得到了广泛的研究，然而，现有的半监督学习算法大都只能应用于同构网络。根据查询及文档自身的内容特征和点击关系构建查询—文档异构信息网络，并引入样本的判别信息强化网络结构。提出了查询—文档异构信息网络上半监督聚类的正则化框架和迭代算法，在正则化框架中，基于流形假设构造了异构信息网络上的代价函数，并得到该函数的封闭解，以此预测未标记查询和文档的类别标记。在大规模商业搜索引擎查询日志上的实验表明本方法优于传统的半监督学习方法。

  3. 所属分类：其它

  1. semihin:论文“通过元图引导随机游走的集合在异构信息网络上进行半监督学习”的源代码-Source code learning

  2. Semihin 论文“通过元图引导随机游走的集合在异构信息网络上进行半监督学习”的源代码。 代码仅用于复制结果的研究目的。 不适合工业环境。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42141437

  1. HeGAN:KDD 2019论文“异构信息网络上的专家学习”的源代码-Source code learning

  2. 贺甘 论文“异构信息网络上的专家学习（KDD2019）”的源代码 环境设定 Python == 2.7.3 Tensorflow == 1.12.0 脾气暴躁== 1.15.1 参数设置（请参阅config.py） batch_size：批处理的大小。 lambda_gen，lambda_dis：分别用于生成器和鉴别器的正则化。 lr_gen，lr_dis：分别是生成器和鉴别器的学习率。 n_epoch：最大训练时期。 sig：发生器中高斯分布的方差。 g_epoch，d_epo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42132354
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 »