图数据挖掘

作品数：30被引量：94H指数：6
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
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面向复杂网络图的环路挖掘算法研究进展
《现代信息科技》2024年第18期33-38,共6页刘笑婷 
河南省高等学校重点科研项目(24A520001)。
环路作为一种特殊的模体,在揭示图的结构特征方面发挥着不可或缺的作用,能够帮助人们深入理解图的结构特点,得出更有价值的结论和科学预测。因此,环路挖掘一直是图研究领域中的热点问题之一。文章紧扣环路挖掘问题的研究脉络,从静态图...
关键词：图数据挖掘 有向图 时序图 环路 
基于Motif的图采样算法
《南京大学学报（自然科学版）》2024年第4期552-565,共14页石俊豪 王欣 邹杰军 方宇 蒋星 
国家自然科学基金(62172102);四川省科技创新人才基金(2022JDRC0009)。
图采样通过对图数据进行约简操作,获得比原图的规模更小的图结构,进而服务于图谱分析、图可视化等下游任务.现有的图采样算法侧重于保留图中显著的结构特征而忽略了节点属性,导致采样图在许多下游任务如频繁模式挖掘等,难以取得预期效果...
关键词：图采样 图数据挖掘 网络分析 Motif结构 
不完整多视图聚类综述被引量：1
《计算机应用》2024年第6期1673-1682,共10页董瑶 付怡雪 董永峰 史进 陈晨 
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2021213,ZD2022082);河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2020GJJG027,2022GJJG049)。
多视图聚类是近年来图数据挖掘领域的研究热点。由于数据采集技术的限制或人为因素等原因常导致视图或样本缺失问题。降低多视图的不完整性对聚类效果的影响是多视图聚类目前面临的重大挑战。因此,综合研究不完整多视图聚类(IMC)近年的...
关键词：不完整性 多视图聚类 图数据挖掘 缺失视图 多视图学习 
基于图神经网络的线上学习资源推荐模型设计
《数字技术与应用》2024年第5期17-19,共3页文晓棠 许丽娟 
广州华商学院支持课题“融合社交信息的个性化推荐算法研究”(2022HSXS088)。
图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)作为一种强大的机器学习模型,已经在图数据挖掘领域取得了显著的研究进展。GNN可以对学习资源构建出图结构,并通过学习节点和边的表示进行推荐,这为解决线上学习资源推荐问题提供了新的思路和方...
关键词：神经网络 智能分析 图数据挖掘 用户偏好 学习资源推荐 模型设计 行为数据 用户需求 
满足强连通性的有向团枚举算法研究
《计算机科学与探索》2024年第5期1211-1222,共12页陈久健 代强强 李荣华 王国仁 
国家重点研发计划(2021YFB3301301)。
有向图的有向边可以表示关系的指向或者数据的传递,在稠密子图的挖掘中引入连通性的约束可以增加顶点之间的联系。为此,结合极大团与强连通分量的定义,底图是完全子图且顶点之间满足强连通性的子图结构被称为有向团。已有工作给出了枚...
关键词：图数据挖掘 有向团 强连通性 支撑点剪枝 位向量压缩 
双网络中影响力凝聚子图发现算法
《计算机研究与发展》2023年第9期2096-2114,共19页李源 杨森 孙晶 赵会群 王国仁 
国家重点研发计划项目(2018YFB1004402);国家自然科学基金青年科学基金项目(61902004);国家自然科学基金面上项目(61672041,61772124,61977001);北京市教委科技项目(KM202010009009)。
双网络由物理图和概念图构成,其中物理图和概念图共享网络结点集合而具有不同边集合.物理图中边表示结点间实际存在的关系;概念图中边表示结点间的相似程度,通常由计算得出.最近,从双网络中发现凝聚子图,即物理图中连通且概念图中稠密...
关键词：影响力凝聚子图发现 影响力k-连通truss子图模型 CT索引 双网络 图数据挖掘 
在沉默中生长 追寻希望之光--记北京邮电大学计算机学院教授石川
《科学中国人》2023年第5期58-59,共2页吴应清 
当人们点击购物网站上搜索框的那一刻,一个个与搜索人相关的推荐词就会立刻出现。这些推荐词精准定位了人们的喜好和需求,不仅促进了购买欲望,同时也为电商平台创造了大量的经济价值。这些神奇而便捷的功能是怎么实现的?它其实得益于一...
关键词：北京邮电大学 购物网站 交互图 搜索框 图数据挖掘 语义信息 数据分析 购买欲望 
基于深度学习的属性图异常检测综述被引量：6
《计算机工程与应用》2022年第19期1-13,共13页张伊扬 钱育蓉 陶文彬 冷洪勇 李自臣 马梦楠 
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2020D01A34,2021D01C083);新疆维吾尔自治区科技厅国际合作项目(2020E01023);新疆维吾尔自治区科技计划青年科学基金(2022D01C83);国家自然科学基金(61966035,U1803261)。
异常检测一直以来都是数据挖掘领域的研究热点之一,其任务是在海量数据中识别罕见的观测对象。随着图数据挖掘的发展,属性图异常检测在各个领域广受关注。然而,属性图因其复杂的拓扑结构和丰富的属性信息成为异常检测一大难点。深度学...
关键词：异常检测 属性图 图数据挖掘 深度学习 
图数据中极大团枚举问题的求解:研究现状与挑战被引量：2
《中国科学：信息科学》2022年第5期784-803,共20页许绍显 廖小飞 邵志远 华强胜 金海 
国家自然科学基金(批准号:61972444,61832006,61825202,61702202)资助项目。
随着大数据时代的到来,图数据挖掘成为了一个热门的研究方向.极大团枚举(maximal clique enumeration,MCE)作为图论中的一个基本问题,在很多领域都有着广泛的应用.然而,鉴于极大团枚举问题本身的复杂性以及现实图数据规模的飞速增长,在...
关键词：极大团枚举 图论 图数据挖掘 图划分 并行计算 
知识关联视角下金融证券知识图谱构建与相关股票发现被引量：7
《数据分析与知识发现》2022年第2期184-201,共18页刘政昊 钱宇星 衣天龙 吕华揆 
国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目(项目编号:91646206);科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目课题(项目编号:2020AAA0108505)的研究成果之一。
【目的】基于知识关联的研究视角构建领域知识图谱发现行业特征和相关股票,为投资者的组合交易决策提供新的视角和依据。【方法】首先构建以股票数据为核心的种子知识图谱,对非结构化的文本数据基于FinBERT预训练模型进行实体抽取和关...
关键词：知识关联 知识图谱 金融证券 图数据挖掘 股票发现 
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