《数据分析与知识发现》

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《数据分析与知识发现》
主办单位：中国科学院文献情报中心
最新期次：2025年1期更多>>
发文主题：知识发现情感分析数据分析人工智能知识图谱更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理医药卫生更多>>
发文作者：王昊吴江吕学强张智雄钱力更多>>
发文机构：武汉大学中国科学院文献情报中心中国科学院大学南京大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金中央高校基本科研业务费专项资金教育部人文社会科学研究基金更多>>
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融合结构分析与远端节点表示的信贷欺诈检测图神经网络
《数据分析与知识发现》2025年第1期65-78,共14页张岚泽 顾益军 彭竞杰 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(项目编号:2023JKF01ZK14)的研究成果之一。
【目的】为提高图神经网络在信贷欺诈检测中的准确性,引入拓扑结构分析,提出融合先验结构信息的图深度欺诈检测模型PSI-GNN。【方法】通过结构信息编码将表征中心节点拓扑结构的属性信息嵌入特征向量;将消息传递分为近端与远端两个方面...
关键词：电商信贷 图神经网络 欺诈检测 同构性 
基于多视图融合与多特征提取的知识图谱补全方法
《数据分析与知识发现》2025年第1期79-89,共11页谢珺 杨海洋 续欣莹 程兰 张亚睿 吕佳琪 
国家自然科学基金项目(项目编号:62073232);山西省科技合作交流专项基金项目(项目编号:202104041101030);山西省自然科学基金项目(项目编号:202103021224056)的研究成果之一。
【目的】针对现有知识图谱补全模型知识表示质量低、模型性能差等问题,提出一种基于多视图融合与多特征提取的知识图谱补全方法。【方法】通过视图编码器生成多个单视图网络,利用注意力机制融合不同视图信息作为实体的最终知识表示;通...
关键词：知识图谱补全 多视图注意力机制 交互特征 语义特征 
AI可以大幅缩减芯片的设计成本和时间
《数据分析与知识发现》2025年第1期89-89,共1页本刊 
专用芯片的设计难度大且成本高昂。近日发表在Nature Communications上的一篇文章中,普林斯顿大学和印度理工学院的研究人员利用人工智能大幅减少了设计新芯片的时间和成本,以满足对不断增长的速度和性能的需求。其中,人工智能根据设计...
关键词：普林斯顿大学 印度理工学院 人工智能 电磁结构 高技能 一篇文章 设计难度 
基于多模态大语言模型的关系抽取研究被引量：1
《数据分析与知识发现》2025年第1期90-99,共10页王震宇 朱学芳 杨睿 
国家社会科学基金项目(项目编号:22BTQ017)的研究成果之一。
【目的】利用大语言模型生成高质量辅助知识,以提升多模态关系抽取的性能。【方法】通过引入多模态相似度检测模块构建多模态提示模板,提示大语言模型将视觉信息和先验知识融入生成的高质量辅助知识中。将获得的辅助知识与原始文本输入...
关键词：关系抽取 多模态大语言模型 多模态预训练 上下文学习 
基于图像字幕的多模态对齐情感分析模型
《数据分析与知识发现》2025年第1期100-109,共10页穰雨辰 马静 
国家自然科学基金面上项目(项目编号:72174086)的研究成果之一。
【目的】为减小模态间差异,加强模态间的关联性,提出多模态对齐情感分析模型,精准把握多模态数据中蕴藏的情感倾向。【方法】针对文本模态,原始文本数据在补充图像字幕后使用RoBERTa预训练模型进行文本特征提取;针对图像模态,使用Clip V...
关键词：多模态 情感分析 图像字幕 模态融合 
融合微博多维特征和用户动态兴趣的主题推荐研究
《数据分析与知识发现》2025年第1期110-120,共11页庞庆华 徐珣 张丽娜 
江苏省研究生实践创新计划基金项目(项目编号:SJCX23_0201)的研究成果之一。
【目的】为解决微博主题推荐中存在的单一性和缺乏新颖性的问题,提出一种更加全面的主题推荐模型,以满足用户个性化需求。【方法】首先利用LDA模型挖掘用户历史微博主题,构建微博-主题矩阵和用户-主题矩阵;其次从微博的互动、属性和频...
关键词：微博主题 主题推荐 用户动态兴趣 时间衰减函数 多维特征 
“我们”与“他们”的偏见同样困扰着AI
《数据分析与知识发现》2025年第1期120-120,共1页本刊 
人类容易受到“社会身份偏见”的影响,即偏爱自己的群体,无论是政党、宗教还是种族群体,并贬低“外群体”。近日,发表在Nature Computational Science上一项研究发现,AI系统也容易出现相同类型的偏见。该研究也提供了一些积极的信息:通...
关键词：AI 外群体 数据集 偏见 
面向低资源语言机器翻译的平行语料句对齐评分
《数据分析与知识发现》2025年第1期121-132,共12页李林霞 陈波 周毛克 赵小兵 
国家社会科学基金项目(项目编号:22&ZD035)的研究成果之一。
【目的】量化低资源语言平行语料的句对齐评分,获取高质量平行语料,提升机器翻译的性能。【方法】提出基于神经网络的无监督句嵌入双语平行语料句对齐评分方法NeuroAlign。将平行句对嵌入同一向量空间,计算平行语料中给定候选句对的对...
关键词：机器翻译 低资源语言 平行语料 句对齐评分 
融合规范知识库和异质信息网络嵌入的作者姓名消歧研究
《数据分析与知识发现》2025年第1期133-144,共12页董文佳 孙坦 赵瑞雪 马玮璐 熊赫 鲜国建 
国家社会科学基金项目(项目编号:20BTQ014)的研究成果之一。
【目的】深入挖掘文献特征间的深层次关联关系,提升学术文献作者姓名消歧的效果。【方法】结合机构名称规范库、学科分类体系、主题词表等规范知识库的先验知识,设计一种基于知识增强的特征提取框架,在规范数据的基础上,通过异质信息网...
关键词：姓名消歧 规范知识库 特征提取 深度学习 异质信息网络 
AI图像工具有助于科学家通过野生动物图像分析以寻找气候变化线索
《数据分析与知识发现》2025年第1期144-144,共1页本刊 
近日,科学家创建了一个名为INQUIRE的AI图像工具,可以辅助开发新的分析野生动物图像的AI算法,能够对公众每年上传到互联网的数百万张野生动物图像进行快速、深入的分析,以更好地了解世界各地的物种如何应对气候变化,有助于揭示气候变化...
关键词：图像分析 动植物物种 野生动物 气候变化 互联网 AI 环境污染 科学家 
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