计算机论文范文怎么写?计算机论文主要研究软件工程、计算机软件、信息系统、信息科学、通信工程等。本文为大家提供了5篇计算机论文范文,供大家写作参考。
图 1.1 患者心率时间序列
计算机论文范文一:基于稀疏性假设的样本及特征关联性提取与编码方法
针对动态系统,本文提出自适应稀疏连通网络提取算法,将元学习的思想运用于连通网络提取,在现有基于带权LASSO回归求解方法的基础上,分别使用连通网络初始值和正则项稀疏权重矩阵,编码连通网络中系统间共享特征以及系统内独有特征,结合两种元学习,即高维空间元学习的的稳定特性,及隐空间向量元学习的快速适应特性,更好的突出两种特征的模式特点,提升针对已知连通网络的还原效果,使其在连通网络可解释性与分类模型区分性上具有更好的表现。最后,本文针对两种算法的缺陷提出未来研究方向,并讨论了数据挖掘中更高阶关联性的体现方式。
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 推荐系统的研究
1.2.2 图编码的研究
1.2.3 连通网络的研究
1.2.4 基于梯度下降的元学习研究
1.3 研究创新
1.4 本文的研究框架
1.5 本文的组织结构
2 基于多通道稀疏编码图神经网络的样本关联性提取与编码
2.1 图神经网络
2.1.1 图卷积网络
2.1.2 图注意力网络
2.1.3 多通道编码模式
2.1.4 算法正确性证明
2.2 基于深度学习的推荐系统
2.2.1 推荐系统中特征融合
2.2.2 推荐系统中的图神经网络应用
2.2.3 推荐系统中的预测层
2.2.4 推荐系统模型总体架构
2.2.5 训练方法
2.3 实验设置
2.3.1 应用数据集
2.3.2 度量指标
2.3.3 对比算法及应用细节
2.4 结果与分析
2.4.1 推荐效果
2.4.2 计算效率与稀疏度
2.5 本章小结
3 基于元学习自适应稀疏连通网络的特征关联性提取与编码
3.1 连通网络提取
3.1.1 皮尔逊相关系数
3.1.2 基于费雪变换的皮尔逊相关系数
3.1.3 基于偏相关系数的求解方法
3.1.4 参数初始化方法及模型无关元学习
3.1.5 基于变分自动编码器的隐空间元学习
3.2 模型构造
3.2.1 模型参数初始化
3.2.2 稀疏向量生成
3.2.3 权重矩阵生成与应用
3.2.4 近端梯度下降
3.3 实验设置
3.3.1 虚拟数据集构造
3.3.2 应用数据集
3.3.3 度量指标
3.3.4 对比算法及应用细节
3.4 结果与分析
3.4.1 虚拟数据集实验结果
3.4.2 应用数据集实验结果
3.4.3 连通网络分析
3.5 本章小结
结论
计算机论文范文二:网络表示学习及其在交通领域的应用研究
互联网基础设施的完善加速了信息数字化进程,现实生活中的可用信息不再被简单堆叠,而是被表征为图状信息网络,如交通网络、多媒体网络和社交网络等。网络数据的异质性、非线性和动态性等特点给数据挖掘任务带来了诸多挑战。网络表示学习是应对这些挑战的有效方法,它将高维稀疏的网络信息转换为低维密集的实值表示,从而提高网络分析任务的执行效率。现实系统中网络节点往往具有丰富的属性,这些属性可以为节点建立语义上的联系。然而,目前针对属性网络的采样方法大多基于属性编码或传统随机游走,从而会出现高维环境下计算量大、难以捕获属性网络节点分布特征等问题。此外,多数网络表示学习方法在欧氏空间中学习网络表示,无法保留复杂属性网络中的层次信息。针对以上问题,本文提出一种基于偏置自适应随机游走的属性网络表示学习方法。
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 网络表示学习算法研究现状
1.2.2 网络表示学习在交通领域的应用现状
1.3 本文主要研究内容
1.3.1 基于自适应随机游走的属性网络表示学习算法
1.3.2 基于网络表示学习算法的交通路段属性预测
1.4 本文章节安排
2 背景知识和相关技术
2.1 网络表示学习
2.2 分类与预测模型
2.2.1 逻辑回归分类器
2.2.2 Softmax分类模型
2.2.3 决策树模型
2.2.4 随机森林模型
3 基于偏置自适应随机游走的属性网络表示学习算法
3.1 属性网络表示学习算法研究现状
3.2 属性网络分析及处理
3.2.1 属性网络分析
3.2.2 属性网络预处理
3.3 属性网络的采样过程
3.3.1 显式关系采样
3.3.2 隐式关系采样
3.4 基于双曲空间的网络节点表示学习
3.5 评价实验与结果分析
3.5.1 实验方法
3.5.2 实验结果与分析
3.6 本章小结
4 基于网络表示学习算法的交通路段属性预测
4.1 交通路网数据分析及处理
4.1.1 数据集描述
4.1.2 网络表示学习方法在交通路网分析任务上的适用性分析
4.1.3 交通路网信息的处理
4.2 拓扑网络与路段—属性网络采样
4.2.1 有向拓扑网络采样
4.2.2 基于属性重要性评分的路段-属性二分网络采样
4.3 路段节点表示学习
4.4 路段属性预测实验与结果分析
4.4.1 路段属性预测实验
4.4.2 实验结