【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

**Asn1DerParser.NET** 是一个专门为 .NET 平台设计的库，它实现了对抽象语法表示法一（ASN.1）二进制数据的解析，特别关注于可分辨编码规则（DER）编码的解码。ASN.1 是一种标准化的高级数据描述语言，广泛用于在通信协议、数据库和软件工程中定义数据结构。DER 是 ASN.1 编码的一种具体形式，通常用于X.509数字证书、PKCS#7/CMS消息以及TLS/SSL协议等。 **asn1**：ASN.1 提供了一种规范化的语法，可以描述各种数据类型，包括基本类型如整数、字符串和布尔值，以及复杂的数据结构如序列、集合和枚举。通过ASN.1，开发者可以独立于特定的编程语言或计算机平台来定义和交换数据。 **binary-parser**：Asn1DerParser.NET 的核心功能是一个二进制解析器，它可以分析DER编码的ASN.1数据流，并将其转换为易于理解的结构。这个解析器能够处理ASN.1数据的各种编码格式，特别是DER，它是一种自描述且有序的编码方式，保证了数据的唯一性和可解析性。 **der**：DER（Distinguished Encoding Rules）是一种严格的、非可选的ASN.1编码方式，确保了不同系统间编码数据的一致性。它基于Ber（Basic Encoding Rules），但在Ber的基础上规定了更严格的编码规则，比如所有字段都必须按照特定顺序编码，使得解析过程更为简单和确定。 **C#**：Asn1DerParser.NET 是用C#编程语言编写的，这意味着它能够无缝集成到任何基于.NET Framework或.NET Core的项目中。C#是一种现代、类型安全的面向对象的语言，具有丰富的库支持和高效的性能，是开发Windows和跨平台应用程序的理想选择。 在Asn1DerParser.NET 库中，用户可以期望找到以下功能： 1. **解析接口**：库提供了一个简洁的API，使开发者能够轻松地读取和解码DER编码的ASN.1数据。 2. **数据类型支持**：库支持ASN.1定义的所有基本和复合数据类型，如整数、字符串、位串、序列和选择等。 3. **错误处理**：解析过程中遇到的任何错误都会被适当地报告，帮助开发者调试和修复问题。 4. **性能优化**：为了提高效率，解析器可能采用了底层字节操作和内存管理策略。 5. **示例和文档**：在线API文档提供了详细的使用示例和类库参考，帮助开发者快速上手。 使用Asn1DerParser.NET，开发人员可以有效地处理涉及ASN.1和DER编码的场景，例如解析X.509证书、处理PKCS#7加密消息或读取SSL/TLS会话中的数据。通过深入理解和熟练运用此库，可以提升.NET应用程序在处理这些复杂数据结构时的能力和可靠性。

使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,BernoulliNB,MLPClassifier 情感分类情感分类是情感分类的项目。（以Yelp审查为输入）资料资源什么是新的3.1探索其他数字特征（而不是仅文本）利用“有用”信息（由yelp提供的属性）进行weighted samples实验使用“均值”处理缺失值2.4伯特转移学习建立和调整bert模型。可视化数据分配2.3改变表达句子向量的方式建立和调整LSTM模型。2.2建立和调整LinearSVC模型。建立和调整BernoulliNB模型。建立和调整MLPClassifier模型。建立和调整LogisticRegression模型。建立和调整DecisionTree模型。2.1使用W2F创建情感分类训练word representation模型使用TSNE和PCA探索单词表示1.1使用tf-idf创建情感分类建立和调整LinearSVC模型。 使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,B.zi

根据《山西省旅游地图集》绘制的旅游基础符号库，其中不包括土特产与动物符号。城市部分有设施符号，未包括河流、道路、边界等。

用于各种稀疏表示文章的AR数据集 目前csdn的资源里大多都是AR数据集的灰度图 这里是AR数据集的彩色图像 可用于人脸识别、光照处理等 论文“PCA versus LDA" EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”裁剪后得到的结果 包含裁剪区域txt和裁剪后得到的图像bmp

LHC最近观察到的双光子异常似乎表明存在相当宽的共振。 在本说明中，要指出的是，如果同时产生两个光子并具有额外的状态，则不需要这种宽度。 具体来说，由各种A→Bγγ过程引起的双光子不变质量，其中A，B为标量，费米子或矢量，尽管以相当大的峰值达到峰值，但自然会很宽，可以很好地拟合观察到的偏差。 这种解释相对于双光子共振假设具有许多优势，例如在与8 TeV双光子，双核子或双射流搜索的兼容性方面，并为构建新物理模型开辟了许多新途径。

该工程用qgraphicview，qgraphicsceen，qgraphicItem绘制每个算法的输入输出参数关系图

一种基于系统化方法的通用Parton分布（GPD）建模的方法，基于它们在DGLAP运动区域内的重叠表示以及对ERBL的进一步协变扩展，使用光前波将其应用于价夸克介子的情况。 功能源自中子介子Bethe–Salpeter振幅（BSA）的Nakanishi表示。 这个简单但卓有成效的pion GPD模型说明了一般的模型构建技术，此外，还允许通过基于软分布定理来约束与基于双分布（DD）表示法的协变扩展有关的歧义。 正确观察。

我们使用Uq（sl2）的半圈不可约表示，在Heisenberg XXZ spin-1 / 2链的无间隙（|Δ|≤1）态中构造拟局部守恒电荷。 这些表示的特征是梯形算子的周期性作用，梯形算子充当上述代数的生成器。 与以前构造的守恒电荷不同，新的守恒电荷不会保留磁化强度，即它们不具有哈密顿量的U（1）对称性。 讨论了由U（1）打破量子猝灭所导致的弛豫动力学中的应用可能性。

NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。