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杨亮

作品数：35 被引量：0H指数：0
供职机构：河北工业大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 33篇专利
  • 2篇科技成果

领域

  • 11篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理
  • 1篇电子电信
  • 1篇文化科学

主题

  • 16篇网络
  • 9篇矩阵
  • 7篇自适应
  • 7篇邻接
  • 7篇邻接矩阵
  • 5篇注意力
  • 5篇自适
  • 5篇编码器
  • 4篇属性信息
  • 4篇图像
  • 4篇拓扑
  • 4篇拓扑信息
  • 3篇异构
  • 3篇用户
  • 3篇元组
  • 3篇网站
  • 3篇网站流量
  • 3篇向量
  • 3篇链接
  • 3篇链接关系

机构

  • 35篇河北工业大学

作者

  • 35篇杨亮
  • 22篇张亚娟
  • 20篇顾军华
  • 3篇张华
  • 2篇陈磊
  • 2篇陈成
  • 2篇陈博
  • 1篇刘星
  • 1篇刘洋
  • 1篇董永峰

年份

  • 9篇2025
  • 9篇2024
  • 3篇2023
  • 8篇2022
  • 2篇2021
  • 2篇2020
  • 1篇2019
  • 1篇2012
共 35 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于自适应结构和位置编码的网络表征方法
本发明为基于自适应结构和位置编码的网络表征方法，首先提取原始网络图中节点的特征信息和结构信息，并从原始网络图中得到两个子网络图和对应的邻接矩阵；其次，采用随机游走方式对原始网络图的位置编码进行初始化；接着，原始网络图的特...
顾军华郑子辰杨亮牛炳鑫张亚娟陈成周文淼
一种数据库动态索引的构建方法
本发明为一种数据库动态索引的构建方法，该构建方法包括以下内容：获取数据库，所述数据库内存储有大量的元组，每一个元组中存储形式相同；制作全局数据集，从数据库中的数据信息中挑选所需属性，按照所需属性进行映射，找到映射中每条行...
杨亮 吴昊泽 康丽娜陈磊 许晓笛 牛炳鑫
基于平滑与锐化融合的网站流量预测方法及系统
本发明为基于平滑与锐化融合的网站流量预测方法及系统，该方法获取网站的历史流量数据并转换为网站流量图数据，网站流量图数据的节点表示该网站中的一个网页，边表示网页之间的链接关系，从网站流量图数据中获取节点属性信息和图拓扑信息...
杨亮彭玮航周文淼崔灿贾永娜张亚娟牛炳鑫顾军华
基于多视角的随机删边嵌入模型的分类方法
本发明为基于多视角的随机删边嵌入模型的分类方法，该分类方法从两个视角分别是一阶邻居的编码和图扩散分布的各自的特殊通道和他们两个共享权重通道对其进行随机删边操作求和分别做KL散度，两个独特通道和共享权重通道再结合图注意力自...
杨亮栗位勋顾军华贾永娜张亚娟牛丙鑫
文献传递
基于稀疏扰动联邦学习的车路协同异构场景数据优化方法
本发明公开了基于稀疏扰动联邦学习的车路协同异构场景数据优化方法，包括以下步骤：中央服务器初始化联邦学习设置；中央服务器随机选取一组边缘节点作为本轮训练参与方，并向这些边缘节点发送当前的全局模型；参与本轮训练的边缘节点使用...
牛炳鑫苗瑞恒余珂欣杨亮贾永娜马子艺汪梦竹
一种基于TDC-LDA模型的IPTV用户行为模式挖掘方法
本发明公开了一种基于TDC‑LDA模型的IPTV用户行为模式挖掘方法，该方法首先用概率生成模型的思想来假设用户具体行为模式中的观看的节目、观看的时间点和观看时长的生成过程，建立TDC‑LDA模型；其次，用Gibbs采样的...
顾军华李晓雪杨亮谢志坚田泽培陈博佘士耀张亚娟
文献传递
基于对抗注意力机制的网络表征方法
本发明为基于对抗注意力机制的网络表征方法，该方法包括双映射函数的模型，第一个映射函数为将真实数据的节点属性信息以及网络拓扑信息通过图注意力网络为不同节点对分配不同的权重，将原始网络映射到低维空间得到更精确地真实数据的低维...
顾军华王悦雪栗位勋杨亮张亚娟庞志远
基于多视角的随机删边嵌入模型的分类方法
本发明为基于多视角的随机删边嵌入模型的分类方法，该分类方法从两个视角分别是一阶邻居的编码和图扩散分布的各自的特殊通道和他们两个共享权重通道对其进行随机删边操作求和分别做KL散度，两个独特通道和共享权重通道再结合图注意力自...
杨亮栗位勋顾军华贾永娜张亚娟牛丙鑫
基于属性重构与注意力机制的信用卡用户行为预测方法
本发明为一种基于属性重构与注意力机制的信用卡用户行为预测方法，首先获取银行系统某一时期信用卡用户的历史数据，将历史数据转换为图数据；图数据的节点代表信用卡用户，边表示用户间的联系；获取图拓扑信息和节点属性矩阵；然后，基于...
杨亮刘嘉瑶张秋亮牛炳鑫贾永娜张亚娟顾军华
用于高阶异构图分类的元路径学习方法
本发明公开了一种用于高阶异构图分类的元路径学习方法，包括以下步骤：步骤1、在多通道模式下构建多条元路径，得到第L层的邻接矩阵A<Sup>(L)</Sup>；步骤2、对元路径进行信息补全，得到邻接矩阵A<Sup>(L2)<...
杨亮栗位勋王悦雪张亚娟顾军华
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