李伦
- 作品数：31 被引量：47H指数：3
- 供职机构：郑州大学更多>>
- 发文基金：郑州市科技攻关计划项目河南省国际科技合作计划项目河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理化学工程更多>>
- 一种用于海上红外目标识别的虚拟数据集自动生成方法
- 本发明提出一种用于海上红外目标识别的虚拟数据集自动生成方法，涉及虚拟现实和图像处理的技术领域，包括：S1建立海上目标模型，将目标模型导入Unity3D中，并设置为预制体；S2构建虚拟海洋环境，在预设范围内随机生成目标模型...
- 李心仪李伦
- 社交网络中基于中心加权链接的影响力算法被引量：3
- 2017年
- 针对现有解决影响最大化问题的方法局限性,考虑网络节点深层次结构对影响扩散的作用,基于中心启发式的思想,提出一种基于中心性加权链接强度的混合算法。基于线性阈值模型计算节点的潜在影响力,启发式选择周边影响力之和大于本身潜在影响力的节点作为种子节点进行激活,运用贪心算法选取具有最大影响增量的节点扩展。实验结果表明,该混合算法具有较好的激活范围以及较高精度的选择性。
- 郑志蕴付源李伦李钝王振飞
- 关键词：社交网络贪心算法启发式算法链接强度
- 一种基于集群和XEN的虚拟机快速创建算法
- 创建一个虚拟机的过程就是从服务器复制镜像文件到物理机上和在物理机上创建配置文件的过程.对于常用创建虚拟机算法,创建虚拟机速度慢.因为镜像文件是虚拟机操作系统的镜像文件,较大,复制镜像文件时间会较长.为此,本文提出了一种基...
- 郑志蕴张春霞李伦
- 关键词：虚拟机
- 一种基于图注意力网络的知识图谱推理方法
- 本发明涉及知识图谱技术领域，公开了一种基于图注意力网络的知识图谱推理方法。首先在构建关系子图时，保留每个节点的完整邻接关系，丰富节点的相邻语义信息，并且在图注意力网络中引入关系特征信息来更新节点的嵌入表示，得到子图的特征...
- 郑志蕴张行进李伦 唐震
- 一种基于图神经网络的少样本知识图谱推理方法
- 本发明涉及知识图谱推理领域，公开了一种基于图神经网络的少样本知识图谱推理方法。首先对知识图谱数据进行初始化嵌入预训练；其次利用实体邻居编码器捕获实体之间的关系路径信息，增强实体的嵌入表示，并通过支持集实体对的邻居关系来获...
- 郑志蕴李伦葛伟力 唐震
- 基于云计算的受限玻尔兹曼机推荐算法研究
- 的指数级增长及算法本身的复杂性使受限玻尔兹曼机面临着计算效率的问题.在详细分析受限玻尔兹曼机的基础上,将受限玻尔兹曼机与Hadoop平台的并行计算架构相结合,提出基于云平台的受限玻尔兹曼机推荐算法.该算法通过复制机制解决...
- 郑志蕴李步源李伦李钝
- 关键词：信息处理协同过滤算法云计算
- 本体语义相似度自适应综合加权算法研究被引量：15
- 2016年
- 本体语义相似度计算是解决语义网中语义异构的关键环节。通过对传统语义相似度计算方法的分析研究,引入本体层次结构,给出基于信息内容、距离、属性的语义相似度改进计算方法,并采用主成分分析法,提出一种自适应相似度综合加权计算方法(ACWA),以解决传统综合加权计算时人工赋权的不足。实验结果表明,提出的ACWA算法的计算结果与参照标准之间的皮尔森系数较传统算法平均高出了8.1%,有效提升了本体语义相似度计算的准确性。
- 郑志蕴阮春阳李伦李钝
- 关键词：本体语义相似度主成分分析法
- 双索引机制的RDF数据图查询方法研究被引量：1
- 2018年
- 基于RDF图结构的关键词查询是目前的一个研究热点.针对关键词查询中存在的高存储空间和低查找效率,提出了一种双索引机制的RDF数据图查询方法.该方法首先将RDF数据转化为RDF图且为了提高关键词的查找效率利用入度为0的顶点对图进行分割;其次为了实现顶点和边的查询为每一个子图构建一个顶点索引和边索引;最后利用双索引的关系以及相关性评测函数实现关键词top-k查询.实验表明,该方法与经典方法相比在索引的存储空间和查询的响应时间方面均有一定的改进.
- 郑志蕴丁阳李伦李钝
- 关键词：图分割关键词查询索引TOP-K
- 一种基于排序的频繁更新数据集上的k-支配Skyline查询算法
- 本发明涉及计算机领域中数据管理与查询方向，公开了一种基于排序的频繁更新数据集上的k‑支配Skyline查询算法。首先对数据预处理，按支配能力构建分块有序数据。在此基础上，通过k‑支配Skyline点计算算法，维护k‑支配...
- 郑志蕴王宁张行进李伦王振飞李钝
- 融合位置特征注意力与关系增强机制的远程监督关系抽取被引量：1
- 2023年
- 实体关系抽取是构建知识图谱的主要任务之一,旨在确定句子中实体之间的关系类别.远程监督关系抽取方法通过将远程知识库与文本数据对齐来自动标记数据,已成为处理关系抽取任务的主要方式.为解决远程关系抽取不能充分利用单词之间的位置关系信息,并且没有考虑重叠关系之间语义相关性的问题,本文提出一种融合位置特征注意力和关系增强机制的远程监督关系抽取模型.该模型使用基于高斯算法的位置特征注意力机制重新分配句子中单词的权重,并且采用分段卷积神经网络和词级注意力来捕获句子特征.然后,利用基于自注意力的关系增强机制来捕获重叠关系之间的语义关联.在NYT10公共数据集上的实验结果表明,本文模型的性能优于所比较的基线关系抽取模型.
- 郑志蕴徐亚媚李伦张行进李钝
