基于双图神经网络的先序关系挖掘_第1页
基于双图神经网络的先序关系挖掘_第2页
基于双图神经网络的先序关系挖掘_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于双图神经网络的先序关系挖掘

摘要：先序关系挖掘在许多实际应用中具有重要的意义，例如市场分析、推荐系统等。传统的先序挖掘方法通常使用序列挖掘算法，但是其在处理大规模数据时存在效率低下的问题。本文提出了方法，通过将序列数据转化为图数据，并使用神经网络模型进行挖掘，提高了挖掘效率和准确性。实验证明，该方法在先序关系挖掘任务中具有较好的表现。

1.引言

先序关系是指一组元素之间的顺序关系，例如购物记录中的商品购买顺序、文本中的词语出现顺序等。先序关系挖掘可以帮助我们发现隐藏在数据背后的规律，对于市场分析、推荐系统等领域具有很大的应用潜力。然而，传统的先序挖掘方法主要基于序列挖掘算法，对于大规模数据的处理效率较低。为了解决这一问题，本文提出了一种方法，通过将序列数据转化为图数据，并使用神经网络模型进行挖掘，提高了挖掘效率和准确性。

2.方法介绍

2.1数据预处理

我们将序列数据进行预处理，将其转化为图数据。对于一个长度为N的序列，我们将其表示为一个有向图，其中节点表示序列中的元素，边表示元素之间的先序关系。通过这种方式，我们可以更好地捕捉到序列数据中元素之间的关系。

2.2图神经网络模型

我们使用图神经网络作为先序关系挖掘的模型。图神经网络是一种用于处理图数据的深度学习模型，可以有效地学习到图数据中节点之间的关系。我们将序列数据转化为图数据后，可以将其输入到图神经网络模型中进行训练和挖掘。

2.3双图神经网络模型

为了更好地捕捉先序关系中的上下文信息，我们引入了双图神经网络模型。该模型包含两个图神经网络，一个用于学习正向关系，一个用于学习逆向关系。通过同时学习正向和逆向关系，我们可以更全面地理解先序关系中的上下文信息，提高挖掘的准确性。

3.实验与结果分析

我们在一个真实的电商数据集上进行了实验，评估了我们提出的方法的性能。实验结果表明，与传统的序列挖掘方法相比，我们的方法在挖掘效率和准确性上都具有明显的提高。我们的方法能够更好地捕捉到先序关系中的上下文信息，在市场分析和推荐系统中具有良好的应用前景。

4.总结

本文提出了一种方法，通过将序列数据转化为图数据，并使用神经网络模型进行挖掘，提高了挖掘效率和准确性。实验结果表明，该方法在先序关系挖掘任务中具有较好的表现。未来的工作可以进一步探索如何优化模型结构和训练算法，提高先序关系挖掘的性能和可扩展性综上所述，本研究提出了一种方法，通过将序列数据转化为图数据，并使用神经网络模型进行训练和挖掘。实验结果表明，该方法在挖掘效率和准确性上都具有明显的提高。我们的方法能够更好地捕捉到先序关系中的上下文信息，具有良好的应用前景。未来的研究可以

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论