异构信息网络-初步了解

中值过滤代码matlab 新ACF 这是文件的实现。 如果您使用此代码，请参考我们的论文，并且本文的参考文献是： @inproceedings{han2018aspect, title={Aspect-Level Deep Collaborative Filtering via Heterogeneous Information Networks.}, author="Han, Xiaotian and Shi, Chuan and Wang, Senzhang and Philip, S Yu and Song, Li", booktitle={IJCAI}, pages={3393--3399}, year={2018} } 要求 Python 3.6 Tensorflow 1.2.1 docopt 0.6.2 numpy的1.13.3 斯克莱恩0.18.1 熊猫0.20.1 scipy 1.0.0 怎么跑 解压缩dataset.7z 使用Matlab代码计算方面级别相似度矩阵 使用python代码acf.py运行模型 例子： python ./acf.py ../dataset/

基于动态异构信息网络的时序关系预测

异构信息系统数据迁移方法研究可用.pdf

【CIKM2019教程】深度异构信息网络分析的最新发展（北邮石川教授）。现实中的很多场景包含异构的信息，而大多数当代研究将它们建模为同构网络，并没有区分异构信息。近期，越来越多的研究者开始用异构信息网络（HIN）建模信息来解决数据异构性。本文介绍北邮石川教授在CIKM2019中关于深度异构信息网络分析的教程。

HINPy：适用于Python的异构信息网络 简而言之： HINPy是适用于异构信息网络（带有彩色节点和边缘的图形）的python工作台，适用于分析推荐系统（准确性，多样性，相似性）以及其他领域（例如生态学，科学计量学，社交网络）中的网络表示形式分析）。 HINPy是一个框架，可为拓扑数据（通过不同关系连接/相关的不同类型的实体）提供灵活的本体，并允许提取度量（相似性，距离），希尔伯特（嵌入相对顺序的空间）和贝叶斯算法（经验分布和分配）结构。 它还提供[实验]功能，以使用经典的Recommender系统执行推荐，并使用经典的多样性指标评估推荐。 还实验性的是提取分配和汇总的时间序列，例如多样性度量。 请引用我们。 大多数定义和计算取自： Ramaciotti Morales，体育，Lamarche-Perrin，河，Fournier-S'Niehotta，河，Poulain，河，

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物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.

张量法在动态异构信息网络中的多类型社区发现