张建朋

作品数：15被引量：62H指数：4
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供职机构：中国人民解放军信息工程大学更多>>
发文主题：网络知识图谱并发处理骨干网络多核更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《电子与信息学报》《计算机应用》《信息工程大学学报》《电子学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
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基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法被引量：1
《计算机科学》2024年第1期310-315,共6页胡斌皓 张建朋 陈鸿昶 
国家自然科学基金(62002384);嵩山实验室项目(221100210700-3)。
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略...
关键词：知识图谱补全 生成式对抗网络 正类无标签学习 负样本抽样 
基于注意力机制的图卷积网络防御方法
《信息工程大学学报》2023年第6期718-724,共7页金柯君 于洪涛 李邵梅 张建朋 
国家自然科学基金资助项目(62002384);中国博士后科学基金面上项目(2020M683760)。
图神经网络(Graph Neural Network, GNN)作为深度神经网络在图数据上的延伸,在许多与图相关的任务上取得重大突破,但容易遭受对抗性攻击。既有研究针对图对抗性攻击提出许多防御方法,但多数方法存在牺牲原模型性能以提升鲁棒性的缺点。...
关键词：图神经网络 对抗性攻击 对抗性防御 注意力机制 
改进的基于奇异值分解的图卷积网络防御方法被引量：2
《计算机应用》2023年第5期1511-1517,共7页金柯君 于洪涛 吴翼腾 李邵梅 张建朋 郑洪浩 
国家自然科学基金资助项目(62002384);中国博士后科学基金资助项目(2020M683760)。
图神经网络(GNN)容易受到对抗性攻击而导致性能下降,影响节点分类、链路预测和社区检测等下游任务,因此GNN的防御方法具有重要研究价值。针对GNN在面对对抗性攻击时鲁棒性差的问题,以图卷积网络(GCN)为模型,提出一种改进的基于奇异值分...
关键词：图神经网络 图卷积网络 对抗性攻击 投毒攻击 对抗性防御 奇异值分解 
PWFT-BERT:一种融合排序学习与预训练模型的检索排序方法被引量：2
《信息工程大学学报》2022年第4期460-466,共7页苏珂 黄瑞阳 张建朋 胡楠 余诗媛 
国家自然基金青年基金资助项目(62002384);中国博士后科学基金面上项目(2020M683760)。
信息检索是从文档集合或互联网中找出用户所需信息的过程,细化为召回和排序两个阶段。针对排序阶段中相关文档的重排序,提出一种称为融合排序学习与预训练模型的检索排序方法(Pair-Wise FineTuned Bidirectional Encoder Representation...
关键词：自然语言处理 信息检索 排序学习 预训练模型 检索排序 
多模态特征融合的中文谣言检测
《信息工程大学学报》2022年第4期485-490,共6页姜梦函 李邵梅 吴子仪 张建朋 
国家自然科学基金资助项目(62002384);中国博士后科学基金面上项目(2020M683760)。
相较于纯文本的网络谣言,图文并茂的网络谣言形式更容易取得信任,同时也增加了谣言检测的难度。针对此类谣言形式,提出了一种融合多模态特征的中文谣言检测方法。首先,通过深度学习模型分别提取待检测信息中的文本词特征、文本的句子特...
关键词：谣言检测 多模态 注意力机制 深度学习 
基于双曲图注意力网络的知识图谱链路预测方法被引量：2
《电子与信息学报》2022年第6期2184-2194,共11页吴铮 陈鸿昶 张建朋 
国家自然科学基金青年基金(62002384);郑州市协同创新重大专项(162/32410218);中国博士后科学基金面上项目(47698)。
现有的大多数知识表示学习模型孤立地看待每个知识三元组,未能发现和利用实体周围邻域特征信息,并且将树状层级结构的知识图谱嵌入到欧式空间,会带来嵌入式向量高度失真的问题。为解决上述问题,该文提出了一种基于双曲图注意力网络的知...
关键词：知识图谱 链路预测 双曲空间 图注意力网络 
基于改进谱聚类的城市热点区域挖掘被引量：2
《信息工程大学学报》2022年第3期313-319,共7页王田雨 吉立新 李邵梅 张建朋 
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62002384)。
随着信息技术的快速发展,能够获取人们大量的轨迹数据。通过轨迹数据挖掘出城市热点区域,对城市规划、交通管理和一些基于位置的服务都具有重要意义。针对已有的数据挖掘方法,如k均值聚类算法、基于密度的聚类(Density Based Spatia Clu...
关键词：轨迹数据 数据挖掘 聚类 城市热点区域 
基于元图注意力网络的异质信息网络链路预测方法被引量：3
《信息工程大学学报》2022年第1期66-72,共7页吴铮 陈鸿昶 张建朋 
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62002384);中国博士后科学基金面上资助项目(47698)。
由于元路径存在节点之间语义信息模糊、联通性不强的缺陷,现有的基于元路径的异质信息网络链路预测方法不足以很好地捕捉复杂的结构信息和丰富的语义信息,从而影响链路预测性能的提升。为解决此问题,提出基于元图注意力网络的异质信息...
关键词：异质信息网络 链路预测 元图注意力网络 
基于重要性筛选与语义聚类的本体摘要技术
《信息工程大学学报》2021年第6期716-721,共6页吴子仪 李邵梅 张建朋 姜梦函 
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62002384);郑州市协同创新重大专项资助项目(162/32410218)。
本体是知识图谱的上层结构,为了帮助用户快速、灵活地理解和使用本体,本体摘要技术应运而生。针对现有的本体摘要技术中对语义信息利用不充分以及易向长文本倾斜的不足,提出基于重要性初筛和语义聚类的两级本体摘要方法。首先,基于预定...
关键词：知识图谱 本体摘要 BERT K-means++ 
基于时序模体注意力图卷积的动态网络链路预测算法被引量：2
《计算机应用研究》2021年第10期3143-3147,共5页吴铮 陈鸿昶 张建朋 
国家自然基金青年基金项目;郑州市协同创新重大专项;中国博士后科学基金面上项目。
时序网络中的动态链路预测旨在基于历史连边信息预测未来会产生的连边,是网络分析的重要组成部分,具有极大的理论研究价值和广阔的应用场景。针对现有的动态链路预测算法大多基于一阶连边关系预测未来连边,忽略了对高阶的拓扑信息和时...
关键词：时序模体 图卷积 动态链路预测 
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