基于无监督图神经网络的学术文献表示学习研究

学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。     

无线密集网络中的低损耗多臂老虎机算法

近年来人们对移动无线服务的需求与日俱增,为应对这一挑战,超密集无线网络被认为是下一代无线通信网络的基础设施架构和重要组成部分,基站的密集布置可以减少每个小区的服务用户数量,从而可为网络用户提供高速且低延迟的无线服务。但同时带来的不可避免的问题是用户在选择接入时会触发频繁的网络切换以确保可以接入到服务最佳的网络。用户接入问题往往被建模成在线学习模型。本文旨在寻找一个高效的在线用户接入方案以应对频繁网络切换造成的额外性能损失。通过对多臂老虎机模型的分析,提出基于操作杆淘汰机制的改进算法,并通过严格理论分析及数值仿真实验两个角度论证该算法的有效性。     

基于深度强化学习方法的无线多跳网络能量高效机会路由

由于机会路由能够利用无线信道的广播特性和有损特性,因此一直是提高无线网络路由性能的一个很有效的途径。提出一种基于深度强化学习的无线多跳网络能量高效机会路由算法,该算法使得智能体能够通过训练学习最优的路由策略,以通过机会路由的方式减少传输时间,同时平衡能耗延长网络寿命。此外,本算法还可以极大地缓解冷启动问题并获得较好的初始性能。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法具有更好的性能。     

基于深度强化学习的低轨卫星下行功率分配方案

当前的卫星资源分配方案大多为同步轨道卫星设计,针对低轨卫星的高动态特性,以及存在频率和功率资源受限的问题,提出一种基于深度强化学习的功率分配算法。首先对低轨卫星功率分配场景进行建模,引入一种时隙划分方案来简化低轨卫星的动态特性模型,进一步提出一种基于深度强化学习算法的功率分配策略,该策略通过调节单颗低轨卫星各个波束中子载波的功率值,降低同频干扰,能达到提升低轨卫星频谱效率的目的。仿真结果表明,所提算法能够在较短时间内收敛并达到稳定状态,在总功率一定的条件下,该方案能有效提升单颗低轨卫星的吞吐量,其频谱效率明显高于注水算法和Q学习算法。     

数据挖掘在生物医学工程文献检索中的应用

本文在概述数据挖掘技术的基本概念、分析方法的基础上,分析与比较了文本自动聚类算法;综述了国内外面向MEDLINE文献数据库的数据挖掘、知识提取研究;简述了可扩展标识语言(XML)的基本概念、文档格式及其在数据管理及数据挖掘中的应用.     

个人知识管理的三个重点领域

本文认为，个人灵感知识管理、个人知识项目管理和个人学习管理是个人知识管理的三个重点领域，个人灵感知识管理的重点在于及时管理，个人知识项目管理的重点在于创新管理，个人学习管理的重点在于针对性管理，并分别论述了三者的管理内容和相应的管理方法。     

图书馆软环境发凡(下)

图书馆应当拥有自己的精神资源。图书馆应当营造自己的精神家园。原因是：图书馆的发展光靠管理与制度体系的完善，仍然是不能独善其身的，精神动力的领军作用不可或缺。     

加强期刊间的学习与交流

期刊是作者与编辑智慧的结晶,每种期刊都有值得他人学习、借鉴之处.加强期刊间的相互学习与交流,有助于及时掌握科技动态和作者信息,提高编辑素质,吸取他人之长补自己之短.     

有效的制度供给是高校图书馆事业发展的保障--2002年版《普通高等学校图书馆规程》评述

法治时代，有效的制度供给是推动各项事业发展的前提和保障。2002年新修订的《普通高校图书馆规程》与原来的《规程》相比有较大的进步，它将进一步推动我国高校图书馆事业的发展，为了更好地理解、把握其的精神实质，本文对其进行评述。     

基于机器学习的自动文本分类模型研究

基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义，提出了自动文本分类的流程模型，然后选取了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法作为一个典型例子进行分析，最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。