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基于图表示学习的知识图谱时序推理模型
《济南大学学报(自然科学版)》2025年第2期272-277,共6页张宇姣 徐健 吴迪 
国家自然科学基金项目(32060157)。
针对传统知识图谱推理模型在时间关联推理方面的局限性,以及现有模型仅通过在静态知识图谱中加入时间戳组合,而未充分考虑时间序列依赖关系的问题,提出基于图表示学习的知识图谱时序推理(KGTR_GRL)模型;针对图表示学习中的邻居结构信息...
关键词：时序推理 时序知识图谱 图表示学习 图卷积神经网络 
基于随机游走路径的自监督图拓扑不平衡学习
《计算机研究与发展》2025年第4期863-875,共13页秦者云 卢宪凯 袭肖明 任春晓 聂秀山 尹义龙 
国家自然科学基金重点项目(U23A20389)。
图拓扑不平衡问题是由于节点在拓扑空间中的不均匀和不对称分布,对图神经网络性能产生了严重的负面影响.当前的研究主要侧重于标记节点,而对无标记节点的关注较少.为应对这一挑战,提出了一种基于随机游走路径的自监督学习方法,旨在解决...
关键词：图拓扑不平衡 自监督图表示学习 随机行走路径 同质性假设 拓扑距离衰减 
标签独立信息压缩的异质图表示
《计算机与现代化》2025年第4期36-41,共6页马剑 王怡菲 孟丽 何云飞 杨飞 
国家自然科学基金资助项目(62306011);安徽省自然科学基金资助项目(2108085MH303);安徽省高校自然科学研究项目重点项目(2023AH050631);安徽医科大学研究生科研与实践创新项目(YJS20230147)。
现有异质图(Heterogeneous Graph,HG)表示方法大都基于强大的图神经网络,聚合元路径内及元路径之间的语义信息来嵌入节点。然而,现有方法忽视了HG中节点的异质性,导致邻居节点中的无关信息沿着复杂结构扩散到高阶节点,扰动HG表示。为克...
关键词：图神经网络 异质图表示 信息瓶颈 希尔伯特-斯密特独立性准则 
基于生成对抗网络的云制造工业服务选择方法
《计算机科学》2025年第4期54-63,共10页郑秀宝 李静 祝铭 宁莹莹 
国家留学基金管理委员会“促进与加拿大、澳大利亚、新西兰及拉美地区科研合作与高层次人才培养项目”(留美金[2023]21号);教育部高等学校科学研究发展中心中国高校产学研创新基金-新一代信息技术创新项目(2023IT056)。
随着信息技术和制造技术的深度融合,云制造工业生产已成为制造业的关键部分。云制造环境的动态性和服务资源间的相互依赖关系,使得选择最佳工业资源服务变得困难。现有的选择优化方法大多基于启发式算法,但这些算法往往缺乏对云制造环...
关键词：云制造 工业生产约束 图表示学习 生成对抗网络 梯度损失函数 
Graph Transformer技术与研究进展:从基础理论到前沿应用
《计算机应用研究》2025年第4期975-986,共12页游浩 丁苍峰 马乐荣 延照耀 曹璐 
国家自然科学基金资助项目(62262067);陕西省人才资助项目(YAU202213065,CXY202107);延安大学十四五重大科研资助项目(2021ZCQ012);延安大学基础项目(YDBK2018-35,D2022034);延安大学研究生教育创新计划资助项目(YCX2024049);教学改革研究项目(YDJG23-27)。
图数据处理是一种用于分析和操作图结构数据的方法,广泛应用于各个领域。Graph Transformer作为一种直接学习图结构数据的模型框架,结合了Transformer的自注意力机制和图神经网络的方法,是一种新型模型。通过捕捉节点间的全局依赖关系...
关键词：图神经网络 Graph Transformer 图表示学习 节点分类 
一种基于图热核扩散卷积的网络入侵检测方法
《计算机工程与科学》2025年第3期459-471,共13页景永俊 王浩 邵堃 王晓峰 
国家自然科学基金(61572167)。
网络入侵检测是保护计算资源和数据免受网络攻击的重要手段。近年来,基于深度学习的方法在入侵检测领域取得了显著进展,但仍存在有效特征提取困难和过度依赖手工标注数据等问题。针对上述问题,提出一种基于图热核扩散卷积的半监督入侵...
关键词：网络入侵检测 图热核扩散 图表示学习 图神经网络 
GHPN:面向半监督小样本节点分类的图超球面原型网络
《小型微型计算机系统》2025年第3期542-551,共10页徐祖豪 陈鑫龙 李进 黄益颂 傅仰耿 
国家自然科学基金项目(12271098)资助;福建省高校产学合作科技计划项目(2023H6008)资助.
图神经网络已经成功应用于各种与图相关的任务中.以有监督的方式训练一个图神经网络需要大量标签,而现实世界中受到成本制约难以获取大量标签,因此在小样本学习或半监督学习场景的标签就更为稀少.为了克服这个问题,许多方法通过标签传...
关键词：半监督学习 图表示学习 小样本学习 原型网络 负学习 
基于图对比学习的自监督网络流量检测模型
《电子科技》2025年第3期22-31,共10页王紫祎 陈世平 
国家自然科学基金(61472256,61170277);上海理工大学科技发展基金(16KJFZ035,2017KJFZ033);沪江基金(A14006)。
传统网络异常流量检测方法存在忽略网络拓扑结构、获取标注数据成本高等问题,导致模型的准确率和泛化性较低。为此,文中提出了一种基于图神经网络和自监督学习的检测方法。利用网络流量数据的特点构建自监督图对比学习任务,通过边特征...
关键词：网络流量检测 图神经网络 对比学习 自监督表征学习 InfoNCE损失函数 图表示学习 深度学习 图数据增强 
图模融合:人工智能系统事实表达和逻辑推理增强
《大数据》2025年第1期175-190,共16页杨娟 沈游人 
国家重点研发计划基金项目(No.2022YFB2404200)。
知识图谱通过图结构组织和表达实体关系,为机器理解和推理提供了基础,但推理能力受限于覆盖范围和人工规则。大模型展现了强大的语义理解和生成能力,但缺乏对符号知识的有效利用和可解释性。近年来,学术界和产业界致力于探索知识图谱与...
关键词：知识图谱 大模型 图神经网络 机器推理 预训练 注意力 图表示学习 
基于偏序关系的多视图多粒度图表示学习框架
《智能系统学报》2025年第1期243-254,共12页肖添龙 徐计 王国胤 
国家自然科学基金项目(62366008,61966005,62221005).
图池化作为图神经网络中重要的组件,在获取图的多粒度信息的过程中扮演了重要角色。而当前的图池化操作均以平等地位看待数据点,普遍未考虑利用邻域内数据之间的偏序关系,从而造成图结构信息破坏。针对此问题,本文提出一种基于偏序关系...
关键词：图神经网络 图池化 多粒度 偏序关系 节点分类任务 图表示学习 半监督学习 图嵌入 
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