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基于知識圖譜和協(xié)同過濾算法的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

當(dāng)前基于知識圖譜的推薦方法大多聚焦于知識關(guān)聯(lián)的編碼機(jī)制，往往忽視了用戶-物品交互中潛在的關(guān)鍵協(xié)同信號，導(dǎo)致現(xiàn)有模型學(xué)習(xí)到的嵌入向量無法有效地表達(dá)用戶和物品在向量空間中的潛在語義。為解決這一問題，提出一種融合知識圖譜和協(xié)同過濾的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)——協(xié)同知識感知多頭注意力網(wǎng)絡(luò)（CKAN-MH）。該網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)的CKAN模型的基礎(chǔ)上引入多頭注意力機(jī)制，以自適應(yīng)地關(guān)注不同特征的子集，通過動態(tài)調(diào)整注意力權(quán)重，對尾實(shí)體進(jìn)行差異化加權(quán)處理。引入多頭注意力機(jī)制后，模型能夠更全面地捕捉數(shù)據(jù)中隱含的復(fù)雜關(guān)系與模式，進(jìn)而顯著提升推薦系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。此外，還在三個真實(shí)數(shù)據(jù)集上應(yīng)用CKAN-MH模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CKAN-MH模型在性能上優(yōu)于當(dāng)前多個主流先進(jìn)基線模型，驗(yàn)證了該模型的有效性和優(yōu)越性。

發(fā)表于：8/14/2025

勘探開發(fā)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)展示工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

立足于勘探開發(fā)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)特性及其應(yīng)用場景，設(shè)計(jì)了一款數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)展示工具,并基于Spring Boot開發(fā)框架和Vue框架分別實(shí)現(xiàn)后端和前端的工具開發(fā)工作。該工具具備多項(xiàng)功能，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范文檔的分冊展示、勘探開發(fā)業(yè)務(wù)流程展示，以及勘探開發(fā)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的可視化呈現(xiàn)。用戶通過該工具，可按照不同的業(yè)務(wù)層級、業(yè)務(wù)活動、數(shù)據(jù)集及其相互之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行直觀的圖形化瀏覽和查看。結(jié)合勘探開發(fā)業(yè)務(wù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)流程，通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的可視化展示，該工具極大地增強(qiáng)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的共享性和可理解性，從而促進(jìn)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)在企業(yè)內(nèi)部的有效溝通和應(yīng)用，為勘探開發(fā)數(shù)據(jù)治理工作提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，助力勘探開發(fā)數(shù)據(jù)管理整體效率和質(zhì)量的提升，同時為數(shù)據(jù)驅(qū)動決策和業(yè)務(wù)優(yōu)化提供了有力支持。

發(fā)表于：7/29/2025