焦鹏飞
- 作品数：26 被引量：2H指数：1
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生社会学更多>>
- 结合级联增长模式和用户潜在影响的扩散预测方法
- 本发明公开了一种结合级联增长模式和用户潜在影响的扩散预测方法，一种结合级联增长模式和用户潜在影响的扩散预测方法，包括如下步骤：S1、通过重构社交网络结构获取静态用户特征；S2、将级联序列与静态用户特征相结合；S3、将静态...
- 闫鹏焦鹏飞张纪林赵乃良鲍青
- 一种基于图Transformer的角色发现方法
- 本发明公开了一种基于图Transformer的角色发现方法，该方法首先获取数据源，通过递归特征提取和子图度向量提取数据源中所有节点的局部特征和高阶特征，通过锚点相对距离提取所有节点的全局特征。其次基于局部、高阶和全局特征...
- 焦鹏飞杜明张旺唐会军陈竑江
- 基于对比学习的全局增强动态异质图神经网络被引量：1
- 2023年
- 图神经网络由于其对图结构数据的强大表征能力近年来受到广泛关注.现有图神经网络方法主要建模静态同质图数据,然而现实世界复杂系统往往包含多类型动态演化的实体及关系,此类复杂系统更适合建模为动态异质图.目前,动态异质图表示学习方法主要集中于半监督学习范式,其存在监督信息昂贵和泛化性较差等问题.针对以上问题,提出了一种基于对比学习的全局增强动态异质图神经网络.具体地,所提网络首先通过异质层次化注意力机制根据历史信息来生成未来的邻近性保持的节点表示,然后通过对比学习最大化局部节点表示和全局图表示的互信息来丰富节点表示中的全局语义信息.实验结果表明,提出的自监督动态异质图表示学习方法在多个真实世界数据集的链路预测任务上的AUC指标平均提升了3.95%.
- 焦鹏飞刘欢吕乐高梦州张纪林刘栋
- 角色导向的网络表示学习综述被引量：1
- 2023年
- 网络表示学习是一种将网络节点映射到低维、连续的实值向量空间上的技术,它在网络分析中发挥着重要作用.社团导向的网络表示学习作为目前研究的主要分支之一,主张在学习的节点表示中保持自身的社团属性,如节点的邻近性,使得相近节点具有相似表示.这类方法虽然可以挖掘现实系统中具有明显聚集特征的实体集合,但因其未考虑节点结构上的相似性,导致它们无法识别扮演相同角色、发挥类似功能的实体.近些年,一些方法结合角色的概念,利用节点在网络中的连接模式来派生节点表示,这使得学习到的表示可以尽可能地保持原始网络中节点的结构相似性.尽管这种面向角色的网络表示学习对于现实场景的分析及网络科学的发展起到了一定推动作用,但是目前对该领域的研究仍然非常有限,已有工作缺乏统一的理论解释和实验比较.本文主要对近年来角色导向的网络表示学习工作进行了系统性综述:首先,本文结合相关概念及理论知识,分析了社团导向和角色导向网络表示学习的区别;接着,在总结现有角色导向网络表示学习方法的基础上,给出了一种全新的分类方式,以把握不同算法的本质原理;随后,本文在具有社团或角色标签的十个实验数据集上对基于社团或角色的算法进行了可视化、节点分类、聚类、鲁棒性分析和参数敏感性分析实验,以此横向比较社团与角色这两个重要概念的内在区别,纵向评估角色导向网络表示学习方法在不同学习机制下的性能差异;此外,为进一步推动该领域的深入发展,本文提供了一个集数据、算法、分析于一体的角色导向的网络表示学习平台,服务于该领域的后续研究;最后,本文对角色导向的网络表示学习面临的挑战和未来发展趋势进行了总结和展望.
- 焦鹏飞潘婷金弟王文俊何东晓高梦州赵治栋
- 一种自监督的时空特征融合的动态网络链接预测方法
- 本发明公开了一种自监督的时空特征融合的动态网络链接预测方法，该方法首先从各个社交平台上获取社交数据构建动态网络数据集，并构建对应的图快照。其次对于图快照，动态更新各个边的掩码值，得到由掩码边构成的图为掩码图，和由扰动边构...
- 焦鹏飞张新勋高梦州李天鹏赵治栋
- 一种社交网络谣言传播的多源溯源方法及系统
- 本发明公开一种社交网络谣言传播的多源溯源方法及系统。本发明利用特征构造模块对谣言传播数据构造节点特征；基于图对比学习的多源溯源预训练第一GNN编码器和第二GNN编码器；将通过预训练好的第一GNN编码器和第二GNN编码器得...
- 江颖焦鹏飞
- 一种基于图机器学习的级联流行度预测方法
- 本发明公开了一种基于图机器学习的级联流行度预测方法，包括如下步骤：S1、导入原始数据集，划分为训练集和测试集，并定义级联数据；S2、通过基于自增强的数据强化算法生成新的级联数据；S3、通过图表示学习算法对级联传播网络中的...
- 宋卫健焦鹏飞张纪林唐会军鲍青
- 一种基于知识蒸馏的联邦学习场景链接预测方法
- 本发明公开了一种基于知识蒸馏的联邦学习场景链接预测方法，该方法首先获取真实的图数据集并进行预处理。其次利用客户端内的图神经网络和数据，进行预训练并进行模型的蒸馏，将GNN模型蒸馏到MLP中。然后模型的联邦学习训练，各个客...
- 周子安焦鹏飞
- 基于多视图对比学习的动态图链接预测方法
- 2024年
- 链接预测旨在推断网络中缺失的边或预测未来可能出现的边.先前的链接预测研究主要集中在处理静态网络上,其目标是预测已知网络中缺失的边,然而,现实世界中许多复杂网络通常是动态变化的,使得动态网络中的链接预测任务往往比静态网络中更为复杂和困难.近年来,基于动态图表示学习的链接预测方法已经展现较好的结果,这类方法利用动态图表示学习方法学习节点的嵌入表示,以捕捉网络的结构和演化信息,从而在动态网络中实现有效的链接预测.现有方法主要采用循环神经网络或自注意力机制作为神经网络架构的组件,通过时间序列网络学习动态网络的演化信息,然而,动态网络的多样性和演化模式的可变性对基于复杂时序网络的方法提出挑战.这些方法可能很难适应不同动态网络中不断发展的演化模式,同时,在图表示学习领域,图对比学习因为其强大的自监督学习能力受到广泛关注,但是现有方法大多针对静态图,对于动态图的研究较少.为了解决上述问题,提出一种动态网络多视图对比学习的链接预测方法,不依赖额外的时序网络参数,实现动态网络的表示学习和链接预测.该方法将动态网络快照视为网络的多个视图,摆脱对比学习对数据增强的依赖.通过构建包含网络结构、节点演化以及拓扑演化三个视图的对比学习目标函数,挖掘快照内网络结构、快照间节点和网络高阶结构的演化模式学习节点表示,实现链接预测任务.最后,在多个真实数据集上进行了多类动态链接预测实验,实验结果显著优于所有基线方法,验证了所提方法的有效性.
- 焦鹏飞吴子安刘欢张纪林万健
- 关键词：链接预测动态网络
- 一种基于隐马尔可夫心动周期的心音分割方法及其装置
- 本发明公开一种基于隐马尔可夫心动周期的心音分割方法及其装置。对心音信号希尔伯特提取信号包络；基于不同导联的最值预设基准线，获取希尔伯特包络提取后心音的第一心音S1峰值和第二心音S2峰值所在位置；基于心动周期的峰值定位；基...
- 赵治栋许亚楠焦鹏飞王金鹏
