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期刊信息/Journal information
山东大学学报（理学版）
山东大学学报（理学版）

刘建亚

月刊

1671-9352

xblxb@sdu.edu.cn

0531-88396917

250061

济南市经十路73号

山东大学学报（理学版）/Journal Journal of Shandong University(Natural Science)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊系国家教育部主管、山东大学主办的自然科学类学术期刊。主要刊载数学、物理、化学、生物、计算机理论、电子工程、力学等为主的具有一定学术水平和理论水平的理学类研究论文。
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    基于元路径属性融合的异质网络表示学习

    王静红吴芝冰黄鹏杨家腾...
    1-13页
    查看更多>>摘要：针对信息网络的表示学习进行研究,提出了一种基于元路径信息融合的异质图神经网络(metapath attribute fusion graph neural network,MAFGNN),通过在异质网络中引入元路径之前将目标节点的邻居信息包括元路径信息融入到节点中,实现目标节点和邻居信息的融合.该方法首先将不同类型的节点属性特征进行维度转换便于后续的融合操作,通过计算目标节点和邻居节点权重值完成目标节点信息的融合操作.然后根据特定元路径对目标节点进行融合,最后在不同元路径间实现不同语义信息的融合操作.在多个异质信息数据集上进行实验表明,MAFGNN模型在处理异质网络节点嵌入方面相比于最先进的基准实验有最好的性能和更加准确的预测结果.

    元路径异质信息网络异质图嵌入信息融合注意力机制

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    模糊概念集的启发式构造方法及其推荐应用

    刘忠慧姜帅闵帆
    14-26页
    查看更多>>摘要：针对模糊形式概念分析在推荐应用中难以用于大规模数据集的问题,提出了一种基于模糊概念集启发式构造的推荐方法.根据用户之间的相似度,为每个用户构建子背景,在子背景上采用新的启发式信息,分别以用户和项目为线索生成模糊概念.利用模糊概念内部信息,设计了融入用户权重的推荐置信度,实现了对用户的个性化推荐.在6个真实数据集上进行试验,本方法的推荐效率较高,与经典的协同过滤算法相比,在稀疏的数据集上能够取得更好的推荐效果.

    形式概念分析模糊概念概念构造推荐系统用户相似度

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    模糊边界剥离聚类

    孙嘉睿杜明晶
    27-36,50页
    查看更多>>摘要：提出了一种模糊边界剥离聚类(fuzzy border-peeling clustering,FBP)算法.首先,采用了 一种基于Cauchy核的动态密度估计方式来计算数据点密度;然后,使用逐层剥离策略区分边界数据和核心数据;接着,利用核心数据间的可达性实现核心区域聚类;最后,采用模糊分配策略实现边界数据的软划分.在人工数据集和真实数据集上与10种算法(包含6种密度聚类算法和4种模糊聚类算法)作了对比.实验结果表明,在所有数据集上,FBP的调整兰德系数ARI指标平均提高了 21％～60％,FBP的标准化互信息NMI指标平均提升了 12％～47％,基于Cauchy核和模糊分配策略优化后的边界剥离聚类算法显著提高了聚类的准确性.

    密度聚类边界剥离聚类模糊聚类软化分柯西核函数

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    基于改进蝴蝶算法的水文地质参数优化

    韦修喜彭茂松黄华娟
    37-50页
    查看更多>>摘要：针对水文地质参数求解精度不足以及传统配线法等策略在求参过程中效率低下等的问题,提出一种基于黄金正弦加权蝴蝶优化算法的水文地质参数优化策略.首先在蝴蝶优化算法的全局与局部搜索阶段引入黄金正弦算子,缩小算法解空间;其次引入自适应权重,调整算法后期种群个体移动步长与搜索方向.通过6个基准测试函数的寻优对比测试结果表明:黄金正弦加权蝴蝶优化算法的寻优精度较高且收敛速度较快.将该优化策略应用于水文地质参数导水系数与贮水系数的优化以达到最小降深误差,并与粒子群优化算法、配线法等优化策略进行实验对比.结果表明黄金正弦加权蝴蝶优化算法能有效优化水文地质参数并提高泰斯公式计算性能,获得更小抽水降深误差,为后续抽水试验提供了新方法.

    蝴蝶优化算法黄金正弦算子自适应权重水文地质参数抽水试验

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    基于多策略结合的灰狼优化算法及应用

    秦宏伍王立铮傅渝隋沐翾...
    51-60页
    查看更多>>摘要：标准灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法存在局部探索和全局开发难以平衡等问题.针对此类问题,提出基于多策略结合的灰狼优化算法(multi-strategy grey wolf optimization,MSGWO).首先,灰狼算法引入非线性收敛因子和Tent映射;然后,利用广泛学习、精英学习和协调学习三种策略,在GWO优化过程中协调工作;最后,利用轮盘赌进行策略选择,以获得更具多样性灰狼位置和更具全局代表性的个体.通过标准基准函数测试,采用算法变体进行对比.结果显示,MSGWO算法拥有较好的全局搜索、局部开发的平衡能力以及更快的收敛速度.在此基础上,利用MSGWO算法优化回声状态网络(echo state networks,ESN)超参数进行回归预测.实验表明平均绝对百分比误差为0.38％,拟合程度达到0.98,验证了MSGWO算法的优化性能.

    灰狼优化算法多策略轮盘赌收敛因子回声状态网络

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    基于样本相关性的层次特征选择算法

    史春雨毛煜刘浩阳林耀进...
    61-70页
    查看更多>>摘要：提出了基于样本相关性的层次特征选择算法(hierarchical feature selection algorithm based on instance correlations,HFSIC)以进一步提高分层分类特征选择算法的性能.在使用稀疏正则项去除不相关特征之后,将层次结构中的父子关系与特征空间中样本之间的重构关系相结合,学习同一子树下各类别的样本相关性,利用递归正则优化输出特征权重矩阵.在衡量样本相关性时,将重构系数矩阵整合到训练模型中,同时利用l2,1范数去除不相关的和冗余的特征.使用加速近端梯度法解决所提模型的优化问题,并在多个评价指标下评估所提算法的优越性.实验结果表明,所提方法在5个数据集上的表现优于其他算法,验证了该算法的有效性.

    特征选择层次结构样本相关性递归正则化

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    基于图注意力神经网络的实体消歧方法

    牛泽群李晓戈强成宇韩伟...
    71-80,94页
    查看更多>>摘要：针对链接对象为存在半结构化数据的知识库,提出了一种基于图注意力神经网络的短文本实体指称消歧方法.通过信息抽取与融入关键词,将含有半结构化数据的知识库构建为全局知识图谱;同时基于Bert预训练模型对短文本中的实体指称项进行嵌入融合;使用图注意力神经网络对全局知识图谱中候选实体节点进行加权聚合表征,并计算实体指称项与各候选实体之间的相似度得分,实现实体消歧.在CCKS2019数据集上的实验结果表明,基于图注意力神网络的实体消歧模型有效提高了实体消歧效果.

    实体消歧知识图谱关键词提取图注意力神经网络自然语言处理

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    基于情感分布的emoji嵌入式表示

    曾雪强孙雨刘烨万中英...
    81-94页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于情感分布的 emoji 嵌入式表示方法(emoji embedded representation based on emotion distribution,EDEER).EDEER方法采用基于BERT的情绪预测模型软标签,从真实数据中学习emoji嵌入式表示,通过情感分布直接建模emoji在各种情绪上的表达程度,使嵌入式表示中包含emoji的多种情感信息.在包含emoji的中文微博数据集上的多组对比实验表明,本文提出的方法可以有效地学习到与细粒度情绪直接关联的emoji嵌入式表示,构建具有较高情绪表达质量的emoji表示空间.

    emoji情绪分析嵌入式表示情感分布

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    政府开放数据中个人信息披露识别与统计方法

    陈海粟廖佳纯姚思诚
    95-106页
    查看更多>>摘要：为推进数据开放过程中个人信息保护,深入分析政府开放数据中个人信息的披露现状:首先从相关平台中获取数据,并对其预处理,根据字段、表名等特征筛选出含有个人信息的数据;其次利用敏感信息识别方法识别数据中各类个人信息,并将其映射到个体,以统计个体数量同时检测其关联数据;最后通过数据可视化,直观展示个人信息披露现状.虽然部分公共数据开放平台虽然对公共数据进行分级分类以及去标识化等处理,但是已开放的数据中依旧包含大量直接展示的个人信息,需要在数据规范化分级分类、敏感信息识别和敏感信息脱敏等方面进行完善.

    大数据隐私个人信息政府开放数据信息识别统计分析

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    基于属性加权的ML-KNN方法

    温欣李德玉
    107-117页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于属性加权的ML-KNN方法.首先使用变精度邻域粗糙集识别来自每一个标记的决策类非正域中的样本,并构造异质样本对;然后基于属性对异质样本对的区分能力评估不同属性对于分类的重要度;最后计算样本之间的加权距离获得其近邻分布,且基于最大化后验概率的原则实现多标记分类.在10个公开的多标记数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性.

    多标记分类属性重要度邻域粗糙集分类不确定性异质样本对

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