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1. 基于时空建模的动态图卷积神经网络

李荆, 刘钰, 邹磊

北京大学学报自然科学版 2021, 57 (4): 605-613. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2021.052

摘要（1676）

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PDF（pc）（829KB）（507）

为了使图表示学习得到的嵌入向量对节点和边不断变化的动态图具有很好的信息表征能力, 提出一种动态图卷积神经网络模型(DyGCN), 将动态图上的表示学习建模为时间和空间信息的聚合。该模型将从图卷积神经网络(GCN)的空间卷积提取图上的结构信息与从时间卷积神经网络(TCN)的因果卷积提取时序上的历史信息相结合, 同时在空间卷积层加入自适应的模型更新机制, 使得模型参数随着图结构的变化能够自适应地更新。在金融领域数据集上针对金融欺诈检测进行的边分类实验表明, 该模型比现有方法有很大的性能提升。

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2. 动态图上的最短路径距离并行算法

韩硕, 邹磊

北京大学学报自然科学版 2020, 56 (1): 112-122. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2019.113

摘要（1458）

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PDF（pc）（1188KB）（192）

设计动态图上最短路径距离查询的并行计算框架。通过构建增量图的方法, 实现一个批次内的多个查询在不同数据图版本的多线程并发执行。对于每个查询, 使用双向宽度优先搜索算法来减少搜索空间, 并提出搜索过程中扩展方向的决策函数。利用BSR对数据图邻接表进行编码, 结合 SIMD指令和图顶点重标号算法, 进一步提升数据级并行度。在真实图数据集下的大量实验验证了所提方法的高效性。

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3. 大规模图数据的正则路径查询

张雨, 曾立, 邹磊

北京大学学报（自然科学版） 2018, 54 (2): 236-242. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.151

摘要（1470）

HTML （3）

PDF（pc）（508KB）（366）

提出一种基于大规模RDF查询引擎gStore的分而治之方法, 对查询的正则表达式进行划分。在对定长字符串预处理的基础上, 再处理带有通配符的即时路径查询。该方法能够在开始阶段对搜索空间进行大量剪枝, 可以提高查询性能, 还能很好地解决正则表达式在RDF图中的路径匹配问题, 保证了对大规模图数据的支持。在DBpedia和LUBM上的实验表明, 该方法能够平均在秒级时间内返回路径查询结果。

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4. 语义知识库构建中的异常数据发现

贺彬彬,邹磊,赵东岩

北京大学学报（自然科学版）

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5. 面向知识库的中文自然语言问句的语义理解

许坤,冯岩松,赵东岩,陈立伟,邹磊

北京大学学报（自然科学版）

摘要（811）

PDF（pc）（493KB）（532）

设计从自然语言问句到结构化查询的转换框架。该方法从自然语言问句的句法结构入手, 提出一套启发式识别实体与关系的方法, 并利用语料库建立从实体到知识库的映射, 对谓词进行消歧, 进而转化为计算机可理解的结构化查询语言。从百度知道抽取人物、地点、组织3类共 42 个问题作为标准测试集。实验结果表明, 所提出的框架能够有效地将中文自然语言问句转换为结构化查询, 为下一代智能问答系统打下良好的基础。

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