5个研究背景和意义示例,教你写计算机关联路径论文

今天分享的是关于关联路径的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到关联路径等主题,本文能够帮助到你

基于关联路径推理的知识图谱推荐算法研究

这是一篇关于推荐算法,知识图谱,协同过滤,兴趣衰减,关联路径,可解释性的论文, 主要内容为随着互联网的迅速发展,人们在信息选择时常常面临信息过载问题。为了帮助人们在大量且零散的信息中挖掘兴趣信息,推荐系统成了学术界和工业界的一个研究热点。知识图谱包含了丰富的实体结构和语义关联信息,其作为推荐算法的辅助信息,可以减少数据稀疏和冷启动问题。在传统推荐算法研究中,协同过滤算法依赖用户-物品之间的交互矩阵,为用户推荐感兴趣的物品。实际上,相对于海量的用户和物品,用户与物品的交互行为显得十分稀疏,数据稀疏性使得传统协同过滤模型推荐效果不理想。并且传统的推荐系统没有为用户提供推荐理由,推荐模型的不透明性降低了用户对它的信任度和满意度。鉴于上述问题,本文提出一种基于关联路径推理的知识图谱推荐算法,并且考虑用户兴趣衰减因素,补充知识图谱中丰富的实体结构关系和语义信息,实现个性化推荐并给出推荐解释。本文提出的模型融入知识图谱中丰富的节点语义以及节点间关系信息,可以有效缓解传统协同过滤算法存在的数据稀疏问题,提高推荐性能。本文提出的模型框架包含关联路径搜索模块和推荐模块,主要创新内容如下:(1)关联路径搜索模块中,广度优先软匹配算法采用自发性搜索方式,避免传统可解释性推荐模型归纳路径规则对人工经验的依赖问题。(2)关联路径赋予推荐模型解释能力的可能性。关联路径搜索模块基于广度优先软匹配算法,根据节点访问概率,充分考虑知识图谱中节点的结构位置信息,搜索用户与物品间的有效关联路径。关联路径作为推荐建议的依据,合理推理出用户选择物品的原因。(3)推荐模块在关联路径搜索模块的基础上,用户对物品的兴趣沿着关联路径传播,充分考虑兴趣对不同物品不同关系距离出现不同程度的衰减,根据兴趣衰减因子学习关联路径特征作为用户特征向量,计算用户对不同物品的兴趣偏好,发现用户的潜在兴趣。为了验证模型性能,本文在亚马逊两个真实数据集上构建相应的知识图谱,进行模型实验。通过关键参数敏感性分析和其他基线模型对比分析,验证本文模型的鲁棒性和有效性。同时,通过推荐案例直观的展示为用户推荐物品的推理过程,以及给出最后的推荐建议,验证模型的可解释性。

面向公安人口领域的自然语言查询接口研究与实现

这是一篇关于自然语言查询接口,本体学习,中间语言,关联路径,公安人口数据的论文, 主要内容为随着各行各业的信息化程度的加深,数据库技术被广泛应用来存储和管理日益增长的业务数据。当前,公安部门的关系型数据库中积累了海量人口和公安数据,数据库中不仅单表存储的数据众多,而且表的数量大,表之间的关系也很复杂。此外,公安人员在处理日常业务中有着多种灵活的查询需求。对于非专业技术人员来说,在不熟悉数据库结构和SQL语句用法的情况下,使用结构化查询语言来从传统数据库系统中查询数据是极其困难的。因此,为公安用户提供一个专用的数据库自然语言查询接口,具有较大的实际应用价值。自然语言查询接口的目的是将用自然语言表达的查询自动转化为SQL语句,方便用户通过接口查询数据库中所需信息。然而,现有自然语言查询接口技术存在缺乏领域知识理解,难以生成涉及多表的复杂查询,以及难以处理自然语言中的语义模糊、同义省略等语法现象的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于本体的自然语言查询接口。本文基于本体学习技术将公安人口数据库中的结构化数据半自动地转化为领域本体,然后结合领域本体对自然语言查询语句进行句法分析以生成中间语言,并提出基于BFS的关联路径算法以解决复杂SQL语句生成时的多表连接问题。本文的主要贡献和创新点如下:(1)基于本体学习技术将公安人口数据库中的结构化数据半自动地转化为领域本体,并结合《同义词词林》处理语义相似问题,对领域本体进行扩充。生成的领域本体与知识库较好地融合了领域知识,用于辅助转化。(2)结合领域本体的句法分析生成中间语言。首先通过Jieba分词工具对自然语言查询语句进行中文分词处理,结合领域本体和知识库生成对应的句型数组和句子对象数组。然后通过查询目标提取算法和查询条件提取算法来提取目标短语和条件短语。最后经规则匹配和句法分析提取查询目标和查询条件,生成数组形式的中间语言。(3)提出基于BFS的关联路径算法解决复杂查询中的多表连接问题,并基于斯坦纳树组合优化方案对路径寻找进行效率优化,然后将中间语言转化为完整的SQL语句。(4)设计并实现了面向公安人口领域的自然语言查询系统。该系统采用Vue.js和Flask框架开发,具有用户管理、数据库管理、词典管理、数据预处理、自然语言查询与展示、语音识别、全文检索等功能模块。在上海市公安人口数据集上的实验结果表明,本文提出的基于本体的自然语言查询接口在单表查询、多表查询、复杂查询语句上的准确率分别达到83.3%,、68.8%、51.9%,较好地满足了公安人口部门民警对人口数据库的日常查询需求。

基于关联路径推理的知识图谱推荐算法研究

基于知识图谱的承包商智能推荐系统的研究与设计

这是一篇关于知识图谱,智能推荐系统,实体抽取,关联路径的论文, 主要内容为近年来电力企业逐渐扩展业务范围,雇用高质量承包商完成业务扩展任务已成为电力企业一大潮流。但承包商基础信息冗杂,若以传统数据存储方式对承包商信息进行存储并通过人工筛选的方式进行选择将出现效率与准确率低下等问题。针对上述问题,本文设计并实现了基于知识图谱的承包商智能推荐系统,将知识图谱与推荐系统相结合实现承包商的个性化推荐,为电力企业承包商选择困难提供解决方案。本文主要工作内容如下:第一,根据电厂数据的特点提出一种由需求分析设计本体,再由本体补充数据的知识图谱构建方式。将结构化数据与非结构化数据经数据清洗、实体抽取、实体对齐等步骤构建为高质量承包商知识图谱。设计包括承包商、注册资金、违章、人员、领导、处罚、评价、项目、合同九种本体。并将构建完成的承包商知识图谱存储在图数据库Neo4j中,为后续的承包商推荐部分提供数据支撑。第二,设计基于知识图谱关联路径的承包商推荐算法。首先结合相关领域专家意见以及同行业已有数据确定八种承包商评分指标,其次结合知识图谱获得每种指标关联路径并通过关联路径确定指标数值,最后采用熵权法对承包商进行评分,并选取评分较高的承包商进行推荐。第三,设计并实现了基于知识图谱的承包商智能推荐系统。基于以上研究,本文对系统需求进行分析,对系统架构进行设计,确定应用层,逻辑层,数据层三层系统层次架构,并且设计系统功能流程,最终完成智能推荐系统的设计与实现。