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沈华伟: 作品数：95 被引量：764H指数：12; 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划北京市自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学自然科学总论更多>>

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一种稠密多部子图的检测方法及系统: 本发明提出一种基于稠密多部子图的检测方法及系统，包括：步骤1、根据链式特征中的信息流动，构建交易网络的多部图，根据预设的账户间信息流动阈值筛选该多部图，得到该多部图中的稠密子图；步骤2、以固定账户存在超阈值的信息流且在中...; 刘盛华石川程学旗李香峰沈华伟刘财政; 文献传递

一种提高图数据上鲁棒性的对抗免疫方法: 本发明提供一种保护图数据的方法，所述图数据包括节点和节点之间的边，所述节点具有分类标签与属性，所述方法包括：步骤100：从图数据中选择关键节点对；步骤200：对所选择的关键节点对进行免疫保护，所述免疫保护包括：保护同一类...; 沈华伟陶舒畅曹婍侯良程学旗; 文献传递

基于位置学习图卷积神经网络的图分类方法及系统: 本发明提出一种基于位置学习图卷积神经网络的图分类方法和系统，本发明目的是解决上述现有图分类方法启发式地对图中节点进行排序、选择的过程导致重要结构丢失和提取不到启发式规则下的关键结构等问题。具体来说，本发明提出了一种基于位...; 沈华伟王兆慧曹婍徐冰冰岑科廷程学旗

基于关键词注意力的细粒度面试评价方法被引量：2: 2021年; 海量的在线面试视频数据为智能面试评价提供了重要的数据基础.随着目前全球疫情的蔓延,网络在线面试的需求程度上升,对智能面试评价工具的需求也随之上升.结构化面试中,面试官需要依据评价标准,观察面试者所做的回答,并形成面试者人格特性、沟通技能以及领导力等方面的画像评估,以此判断面试者的特质是否与应聘职位相匹配.其中人格特性评估是公司间广泛使用的一种评估方法,因为人格特性影响着人们的语言表达、人际交往等多个方面,是辅助面试官决策该面试者是否符合其应聘岗位需求的重要参考.基于此,提出了基于循环神经网络长短期记忆(long short term memory,LSTM)以及关键词-问题注意力机制的多层次(hierarchical keyword-question attention LSTM,HKQA-LSTM)细粒度面试评价方法,旨在针对面试者的不同人格特性维度进行打分,并据此得到综合面试得分.首先,通过引入关键词注意力机制有效筛选出面试对话中与人格特性密切相关的重要词句;然后,在此基础上采用了关键词-问题层次注意力机制和2阶段的模型学习机制,充分结合面试者表述文本的多尺度上下文特征,对人格特性进行准确预测;最后通过融合人格特性得到具有较高解释性的面试综合评价结果.基于真实面试场景数据的实验结果表明,该方法能有效地评价面试者的不同人格特性得分,并准确地预测面试者总体得分.; 陈楚杰吕建明沈华伟; 关键词：自然语言处理

基于相似消息的流行度预测方法被引量：4: 2018年; 社交网络中消息的流行度预测问题在很多应用领域都有着重要意义。传统的流行度预测方法包括基于特征的方法和基于点过程的方法。基于点过程的方法无法利用历史消息的信息,而基于特征的方法则使用一个统一的模型来对所有的消息进行预测,没有考虑消息的特异性。因此,该文提出了一种基于相似消息的流行度预测方法。对于待预测微博,我们从历史消息选取出与之最相似的前K条消息来进行预测。在计算消息相似度时,我们借助了文档建模领域的LDA模型来学习消息的表示。在数据集上的实验结果表明,该方法可以有效发现在传播模式上与待预测消息相似的历史消息,并在流行度预测任务上取得了比对比模型更好的预测效果。; 高金华沈华伟程学旗程学旗; 关键词：LDA模型

一种基于相似话题的流行度预测方法及系统: 本发明提出一种基于相似话题的流行度预测方法和系统，基于KSC算法对历史话题的流行度序列聚类，得到话题级别的演化模式，按照待预测话题的观测窗口和预测窗口大小，对各历史话题的流行度序列进行切分得到训练数据的输入和输出，使用各...; 郭岩解伟凡匡广生余智华薛源海沈华伟刘悦俞晓明程学旗; 文献传递

一种训练用于预测社交网络用户转发消息的模型的方法: 一种训练用于预测社交网络用户转发消息的模型的方法，包括：1)获得所述社交网络中的历史数据，所述历史数据包括不同用户对同一条消息进行发布、转发的次序；2)根据所述历史数据，求解使得损失函数取值最小时各名用户的影响力和易感性...; 沈华伟刘伟张静查礼付戈程学旗; 文献传递

基于深度学习的流行度预测研究综述被引量：4: 2021年; 在线社交网络中的消息流行度预测研究,对推荐、广告、检索等应用场景都具有非常重要的作用。近年来,深度学习的蓬勃发展和消息传播数据的积累,为基于深度学习的流行度预测研究提供了坚实的发展基础。现有的流行度预测研究综述,主要是围绕传统的流行度预测方法展开的,而基于深度学习的流行度预测方法目前仍未得到系统性地归纳和梳理,不利于流行度预测领域的持续发展。鉴于此,该文重点论述和分析现有的基于深度学习的流行度预测相关研究,对近年来基于深度学习的流行度预测研究进行了归纳梳理,将其分为基于深度表示和基于深度融合的流行度预测方法,并对该研究方向的发展现状和未来趋势进行了分析展望。; 曹婍沈华伟高金华程学旗; 关键词：信息传播

数据科学与计算智能:内涵、范式与机遇被引量：41: 2020年; 数据科学的发展,将为计算智能的持续发展提供新的可能与机遇;与此同时,计算智能的发展与新型智能范式的兴起,也将为大数据在各行业和各领域的应用提供新的契机。文章阐述了数据科学的内涵,探讨了计算智能的发展与新型智能范式,列举了引领数据科学与计算智能研究的应用方向;进而基于香山科学会议第667次学术讨论会与会专家的讨论,提炼形成数据科学与计算智能领域的七大关键问题,以期使该领域研究得到相关领域研究者与应用者的共同关注,从而把握时代的机遇,推动数据科学与计算智能持续发展。; 程学旗梅宏赵伟华云生沈华伟沈华伟; 关键词：大数据智能系统范式

一种同质关系大图的摘要提取方法及系统: 本发明提出一种同质关系大图的摘要提取方法及系统，包括：获取待摘要提取的关系图数据作为当前图数据，且该关系图数据为同质关系大图，并将该当前图数据中每个节点均看作超点；根据该当前图数据的邻接矩阵，通过局部敏感哈希对该当前图数...; 刘盛华程学旗周厚铨刘财政沈华伟; 文献传递

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