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| 稿件标题： | 基于B-CNN模型的异构网络大数据知识扩充算法研究 |
| 稿件作者： | 张伟华，王海英 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.06.044 |
| 科学编辑： | 李波 博士(西北工业大学教授) |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | BCNN模型；异构网络；大数据；知识扩充；比例因子；可变粒度 |
| 文章摘要： | 在BCNN模型各个特征通道内引进比例因子，结合正则化激活方式构建稀疏层，完成特征通道筛选，利用改进BCNN构建异构网络大数据知识表示模型，通过维度变换方式增加卷积滑动窗口的滑动步数，提高数据内实体与关系的信息共享作用，利用可变粒度策略分割有效数据知识三元组的细粒度数据，实现异构网络大数据知识扩充。实验证明：该算法在表示数据知识时三元组预测准确比例较高，归一化互信息与调整兰德指数均较高，收敛速度较快，数据知识表示效果和扩充效果较好。 |
| 稿件基金： | 河南省科技攻关计划项目(202102210357)；郑州商学院新工科创新融合团队项目（2021CXTD05） |
| 引用本文格式： | 张伟华，王海英.基于BCNN模型的异构网络大数据知识扩充算法研究［J］.兵器装备工程学报，2022，43(06)：290-294. ZHANG Weihua, WANG Haiying.Research on knowledge expansion algorithm of heterogeneous network big data based on BCNN model［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(06)：290-294. |
| 刊期名称： | 2022年06期 |
| 出版时间： | 2022年6月 |
| 上线时间： | 2022年6月28日 |
| 浏览次数： | 2536 |
| 下载次数： | 368 |
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