摘要：针对现阶段产品色彩情感设计中多元色彩碰撞困难,色彩贡献值计算模糊,色彩协同机制难以模拟等问题,提出一种基于知识超图的产品色彩情感设计方法。首先采用主题网络爬虫与自然语义分词处理等技术构建产品色彩情感数据集;然后构建基于Rotat E知识图谱的产品色彩情感意象关联模型;随后引用超图技术,构建基于知识超图的产品色彩情感设计模型,并以斯坦纳树方法可视化,实现产品色彩与用户情感间复杂动态关联关系的结构化与外显化表达。最后以真空吸尘器色彩设计为例,验证所提方法的有效性与适用性。

摘要：知识超图作为知识图谱的拓展,对多元关系事实具有良好表达能力.利用知识超图对现实世界中已知事实进行建模,并通过链接预测发现未知事实成为当前研究热点.在现有知识超图(知识图谱)链接预测方法中,构建样本真实标签与预测标签间的损失函数是关键步骤,其中负样本对链接预测模型的训练具有极大的影响.将知识图谱链接预测的负采样方法(如均匀随机负采样)用于知识超图链接预测会面临负样本质量低下、复杂度过高等问题.对此,设计了面向知识超图链接预测的生成对抗负采样方法HyperGAN,通过对抗训练生成高质量负样本以解决“零损失”问题,从而提升链接预测模型的准确度.HyperGAN方法无需预训练,因此在辅助链接预测模型进行训练时相比现有负采样方法具有更高的效率.在多个真实数据集上的对比实验表明:HyperGAN在性能与效率方面均优于基线方法.此外,具体案例分析及定量分析亦验证了HyperGAN方法在提升负样本质量方面的有效性.

摘要：鉴于常规知识图谱仅能处理二元关系,而故障知识包含大量“多现象—多原因—多方法”的多元耦合关系,强制转化将会破坏关系的完整性,造成严重的信息失真,为采用知识超图处理此类复杂多元关系以保证数据的完整性,设计了一种基于超图嵌入的行车故障多元关系知识表示方法。通过梳理行车故障单中现象、原因、方法等数据之间的多元关联,构建适用于表征多元耦合关系的行车故障本体模型,以该本体模型为知识超图的模式层建立行车故障知识超图;基于BERT模型和超图卷积网络获取故障知识的嵌入向量表示,并实现了相似故障检索。最后,以上海某钢铁公司收集的行车故障调查单为实例,验证了所提方法的有效性。