赵姝

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锂离子电池材料微区结构相场模拟的应用与展望
《科学通报》2025年第9期1264-1283,共20页刘方正 赵姝 尉海军 
国家自然科学基金(92263206);国家重点研发计划(2022YFB2404400);青年北京学者(PXM2021_014204_000023)资助。
锂离子电池作为一种重要的能源存储器件,其性能的提升依赖于对材料结构多维度、多尺度特性的深入认识.除了晶体平均结构外,微区结构的功能性和不同微区结构之间的协同作用对电池性能有着深远影响,但仍存在着缺乏准确表征和模拟的挑战....
关键词：锂离子电池 相场模拟 正极材料 微区结构 
基于模块度感知图自编码器的重叠社区发现模型
《清华大学学报（自然科学版）》2024年第8期1319-1329,共11页陈洁 刘斌斌 赵姝 张燕平 
国家自然科学基金项目(61876001);国家社会科学基金重大项目(18ZDA032)。
图自编码器模型作为网络表示学习的代表性方法,在链路预测和节点分类任务方面性能表现优异。然而,图自编码器模型在处理社区发现任务时通常只考虑局部节点连边的重建而忽略了社区全局结构的影响,尤其是在多个社区存在重叠节点的情况下,...
关键词：社区发现 重叠社区 图自编码器 模块度最大化 社区隶属度矩阵 
面向科技大数据的颠覆性技术多维度识别算法
《中国科技资源导刊》2023年第6期49-61,共13页赵姝 郭双瑞 褚晓泉 仇瑜 刘姝伶 
国家自然科学基金面上项目“异质信息网络的多粒度表示与知识获取方法研究”(61876001);安徽省高等学校自然科学研究项目“面向异构信息的多粒度知识推理模型及应用研究”(KJ2021A0039)。
颠覆性技术具备“重塑”科技与市场未来格局的潜力。为支持科技评估中颠覆性技术的识别任务,提出一种基于科技大数据的颠覆性技术自动化识别算法(MRA-DT)。首先,基于科技出版物引文网络结构、时序化特征、跨领域影响和技术时效性等信息...
关键词：颠覆性技术 科技评估 文献计量 CDt指数 熵权法 
不确定域特征表示的鲁棒性情感分析模型
《计算机科学与探索》2023年第12期3020-3028,共9页陈洁 李帅 赵姝 张燕平 
国家自然科学基金(61876001);国家社会科学基金重大项目(18ZDA032);安徽省高等学校自然科学基金(KJ2021A0039)。
文本数据在情感分类时往往会出现一些较难分类的模糊数据,这些模糊数据因其不确定性在模型训练时易出现过拟合现象,影响模型的鲁棒性。三支决策理论将初始样本划分为确定域和不确定域,模糊数据所在的不确定域如何选取合适特征表示以便...
关键词：情感分析 三支决策 鲁棒性 多粒度特征表示 特征融合 
利用粗图训练图神经网络实现网络对齐被引量：1
《南京大学学报（自然科学版）》2023年第6期947-960,共14页钱峰 张蕾 赵姝 陈洁 
国家自然科学基金(61876001),安徽省高校科研计划(2022AH051749);安徽省高校优秀人才支持计划(GXYQ2020054);安徽省高校优秀青年骨干人才国内外访学研修项目(GXGNFX2021148)
网络对齐是一项极具挑战性的任务,旨在识别不同网络中的等效节点,由于网络的复杂性和监督数据的缺乏,传统方法的计算复杂度高,精度低.近年来,图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)在网络对齐算法中得到了越来越多的应用.已有研究表明...
关键词：网络对齐 图神经网络 网络嵌入 粗图 锚节点对 
基于层次保留的知识图谱嵌入链路预测方法被引量：1
《计算机科学与探索》2023年第9期2174-2183,共10页钱付兰 王文学 郑文杰 陈洁 赵姝 
国家自然科学基金面上项目(61876001);安徽高校自然科学研究项目(KJ2021A0039)。
知识图谱嵌入(KGE)是预测知识图谱(KGs)中缺失链接的重要工具,它将知识图谱中的实体和关系嵌入到连续低维空间中,并尽可能地保留原数据中隐含的各种信息。近年来,一些知识图谱嵌入方法利用极坐标系对知识图谱中普遍存在的语义层次结构...
关键词：知识图谱嵌入(KGE) 链路预测 语义层次 极坐标系 
基于多粒度用户偏好的文档级情感分析
《中文信息学报》2023年第7期122-130,共9页陈洁 王思雨 赵姝 张燕平 余静莹 
国家社会科学基金(18ZDA032)。
不同的用户通常具有多粒度的用户偏好,即用不同的用词习惯来表达情感(单词级用户偏好);在不同的句子上表达出不同的情感强度(句子级用户偏好);用不同的评分特征对产品进行评价(文档级用户偏好)。现有情感模型在文本特征表示时并未考虑...
关键词：情感分类 文档级评论 用户偏好 多粒度注意网络 
基于图粗化的层次图池化方法研究
《小型微型计算机系统》2023年第3期483-489,共7页陈洁 薛远远 曹京晶 赵姝 张燕平 
国家重点研发计划子课题项目(2017YFB1401903)资助;国家自然科学基金项目(61876001)资助;安徽省高校自然科学基金项目(KJ2021A0039)资助。
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)已被证明能有效对图结构数据进行建模,池化机制在使用GNN模型提取图层次特征过程中至关重要,近年来已经引起了越来越多研究者们的关注.现有基于聚类的层次图池化方法要么需要增加额外的神经网...
关键词：图神经网络 图池化 层次图表示学习 节点重要性 图分类 
基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架
《南京大学学报（自然科学版）》2023年第1期43-54,共12页张蕾 钱峰 赵姝 陈洁 杨雪洁 张燕平 
国家自然科学基金(61876001);安徽省高校优秀人才支持计划(gxyq2020054);安徽省高校优秀青年骨干人才国内外访学研修项目(gxgnfx2021148,gxgnfx2021143);安徽省高校科研计划项目(2022AH051749)。
卷积图神经网络(Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN)以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中,多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能,但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能...
关键词：网络表示学习 多粒度 卷积图神经网络 嵌入 注意力 
基于多粒度的异质图表示
《山西大学学报（自然科学版）》2023年第1期20-30,共11页芮品德 赵桓幜 赵姝 张燕平 
国家自然科学基金(61876001);国家重点研发计划(2017YFB1401903);安徽省自然科学基金(1708085QF156)。
异质图表示学习旨在将图中的语义信息和异质的结构信息嵌入到低维向量空间中。目前大多数的异质图表示学习方法主要通过基于元路径、元图和网络模式的采样以保留图中同类型节点间的单粒度局部结构,忽略了现实世界中复杂异质图具有的丰...
关键词：异质图 图表示 多粒度 
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