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模糊粗糙 Choquet 距离在分类中的应用
提出了一种基于模糊粗糙集理论的新型 Choquet 距离测量方法，该方法能够灵活捕捉数据中的非线性关系，结合了条件属性对决策属性的相互作用，从而使距离更加灵活和准确。在机器学习中应用该方法，特别强调基于距离的分类方法（如 k 最近邻），并研
PDF4 months ago
AMELI：细粒度属性增强的多模态实体链接
提出了属性感知的多模态实体链接技术，利用多模态知识库中每个实体的文本描述、图片和属性值，结合 18,472 个评论和 35,598 个产品的大型数据集 AMELI，揭示属性信息在实体链接过程中的重要性，建立了该领域的基准数据集和解决方案。
PDFa year ago
无参动态图嵌入用于链接预测
本文提出了一种无需反向传播进行参数学习的动态图嵌入方法 FreeGEM，通过一个增量式图嵌入引擎、一个模型监控模块以及一个离线校准模块，充分考虑用户协同关系和用户个性化行为模式，同时融合属性信息来更好地模拟用户群体，因此在准确度和效率方面比
PDF2 years ago
SIGIRBSAL: 面向链接预测的双组分结构及属性学习框架
本文提出了一种结构和属性学习框架（BSAL），该框架旨在自适应地利用来自拓扑和特征空间的信息，并使用注意机制将语义嵌入和拓扑嵌入融合在一起，以解决多样网络缺失链路推断问题。实验表明，与基线相比，我们的提议具有优异的性能。
PDF2 years ago
面向属性的可解释补充服装推荐
本研究旨在通过提出一种新的基于属性信息的时装推荐器（AFRec），来解决时尚推荐任务中的可解释性挑战。AFRec 推荐器通过显式地利用每个项的视觉特征提取的属性级别表示来评估服装的兼容性。通过利用显式属性，AFRec 能够在推荐过程中实现最
PDF3 years ago
IJCAI仅具属性信息的节点归纳链路预测
本研究提出了一种名为 DEAL 的模型，包括两种类型的节点嵌入编码器和一种对齐机制，用于解决图数据分析中的链路预测问题，并且在无监督的预测情况下，通过对齐两种类型的嵌入向量获得更高的精度。
PDF4 years ago
CVPR零样本学习中的语义关系保留
本研究针对零样本学习领域，将语义信息与属性相关联，通过使用一组关系来利用属性所张成的空间结构，提出了一种方法，在嵌入空间中保留这些关系的目标函数，从而导致嵌入空间的语义性的提高。通过在五个基准数据集上进行广泛的实验评估，我们证明了欲使嵌入空
PDF6 years ago