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关于异构超密集网络中图形表示的机器学习技术研究.pdf

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简介：
本论文探讨了在异构超密集网络环境中应用图形表示的机器学习技术，旨在提高网络性能和效率。通过创新性地结合图理论与机器学习算法，本文提出了一种有效解决复杂网络架构下数据处理问题的新方法。 本段落研究了在异构超密集网络环境中应用机器学习技术的图形表示方法。通过分析不同类型的节点及其相互关系，提出了一种有效的数据表示方式，以提升模型的学习效率与准确性。此外，还探讨了几种适用于该领域的具体算法，并对其性能进行了实验验证。

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  • 关于异构超密集网络中图形表示的机器学习技术研究.pdf
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    本论文探讨了在异构超密集网络环境中应用图形表示的机器学习技术，旨在提高网络性能和效率。通过创新性地结合图理论与机器学习算法，本文提出了一种有效解决复杂网络架构下数据处理问题的新方法。 本段落研究了在异构超密集网络环境中应用机器学习技术的图形表示方法。通过分析不同类型的节点及其相互关系，提出了一种有效的数据表示方式，以提升模型的学习效率与准确性。此外，还探讨了几种适用于该领域的具体算法，并对其性能进行了实验验证。
     
  • 关于异构超密集网络中图形表示的机器学习技术探究.docx
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    本文档探讨了在异构超密集网络环境下应用机器学习技术进行图形表示的方法与挑战，旨在提升网络性能和效率。 本段落档探讨了在异构超密集网络环境下应用机器学习技术的研究进展，并着重分析了图形表示方法在此类复杂通信环境中的作用与优势。通过对现有技术和理论框架的深入研究，旨在为未来的无线通信系统提供更高效的资源管理和优化方案。文档内容涵盖了从基础概念到实际应用场景的各项细节，以期推动相关领域的进一步创新与发展。
     
  • 关于5G网络下应急通信中超密集组网技术的研究
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    本研究聚焦于5G网络环境下的超密集组网技术在应急通信中的应用与挑战，探讨其优化方案以提升紧急情况下的通信效率和可靠性。 为了应对传统组网技术中存在的信号接收效率低、信息完整度差的问题，我们基于5G网络提出了一种新的应急通信超密集组网技术。该技术利用数据定位手段控制网络数据，并根据基站密度的变化调整组网结构，同时对这些结构进行简化处理。通过这种方式减少了构建过程中基站之间的空间距离并增加了通信网络中微基站的传输密度。 在实际应用中，我们基于5G网络部署微型基站，依据热点区域的具体情况设计相应的组网布局以连续覆盖整个网络中的空洞区。此外，在每个基站点内部建立了命令控制中心系统，为用户提供数据面信息服务，并完成了对这项技术的研究工作。实验结果显示，这种新型的应急通信超密集组网技术能够在较短的时间内接收到信号，并且信息完整度较高。
     
  • 毕业设计：关于异构图表示学习与推荐算法的图神经网络研究
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    本研究聚焦于利用图神经网络在异构图上的应用，探讨如何优化表示学习技术以改进推荐系统性能，为复杂关系数据间的智能推荐提供理论和技术支持。 毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究 目录结构： - GNN-Recommendation/ - gnnrec/ 算法模块顶级包 - hge/ 异构图表示学习模块 - kgrec/ 基于图神经网络的推荐算法模块 - data/ 数据集目录（已添加.gitignore） - model/ 模型保存目录（已添加.gitignore） - img/ 图片目录 - academic_graph/ - Django项目模块 - rank/ - Django应用 - manage.py Django管理脚本 安装依赖： Python版本：3.7 CUDA版本：11.0 使用命令： ``` # 对于GPU环境 pip install -r requirements_cuda.txt # 对于CPU环境 pip install -r requirements.txt ```
     
  • 基于Python的图神经网络在异构图表示学习与推荐中的应用研究.zip
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    本研究探讨了利用Python开发的图神经网络技术，在处理复杂异构图数据时的应用潜力及其对提升个性化推荐系统效能的作用。通过深入分析，论文展示了如何有效结合图神经网络和异构图表示学习方法来优化推荐算法，为推荐系统的未来发展方向提供了新的视角与可能路径。 资源包含文件：设计报告（word格式）、源码及数据、项目截图。研究内容基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法，包括两种主要方法： 1. 基于对比学习的关系感知异构图神经网络 (Relation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with Contrastive Learning, RHCO)。 2. 基于图神经网络的学术推荐算法(Graph Neural Network based Academic Recommendation Algorithm, GARec)。 详细设计内容请参考相关文献或博客文章。
     
  • 关于机载分布式异构网络通信中间件的研究.pdf
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    本研究探讨了适用于机载环境的分布式异构网络通信中间件技术，旨在提高复杂航空电子系统的互操作性和可靠性。文档分析了现有技术挑战并提出解决方案。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为参与者提供丰富的学习资料与交流机会，帮助大家在各自领域内提升技能、拓展视野，并建立行业内的联系网络。通过定期举办线上线下的活动以及资源共享，鼓励成员之间相互支持、共同进步。
     
  • 关于蜂窝车联网标准、关键技术及网络架构的研究.pdf
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    本文档深入探讨了蜂窝车联网（C-V2X）的标准制定、核心技术及其网络架构设计，旨在推动智能交通系统的发展与应用。 《蜂窝车联网的标准、关键技术及网络架构的研究》这篇文档探讨了蜂窝车联网领域的标准制定、关键技术创新以及网络架构设计等方面的内容。
     
  • 关于异构图表示学习与推荐算法的图神经网络研究及源码（高质量毕业设计）.zip
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    本项目为高质量毕业设计作品，旨在通过探究异构图表示学习和推荐算法中的图神经网络技术，提供了相关理论分析及其实现代码。 【资源说明】 1. 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！ 2. 此项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计参考。 3. 若将其作为参考资料，在实现其他功能时需要能够理解代码并热爱钻研，自行调试。 基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究源码（高分毕设） ## 目录结构 ```plaintext GNN-Recommendation/ gnnrec/ 算法模块顶级包 hge/ 异构图表示学习模块 kgrec/ 基于图神经网络的推荐算法模块 data/ 数据集目录（已添加.gitignore） model/ 模型保存目录（已添加.gitignore） img/ 图片目录 academic_graph/ rank/ manage.py Django管理脚本 ``` ## 安装依赖 Python 3.7 ### CUDA 11.0 ```shell pip install -r requirements_cuda.txt ``` ### CPU ```shell pip install -r requirements.txt ``` ## 异构图表示学习 基于对比学习的关系感知异构图神经网络(Relation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with Contrastive Learning, RHCO) ![RHCO模型结构](img/RHCO.png) 实验详情见 [readme](gnnrec/hge/readme.md) ## 基于图神经网络的推荐算法 基于图神经网络的学术推荐算法(Graph Neural Network based Academic Recommendation Algorithm, GARec) ![GARec算法整体框架](img/GARec.png) 实验详情见 [readme](gnnrec/kgrec/readme.md) ## Django配置 ### MySQL数据库配置 1. 创建数据库及用户 ```sql CREATE DATABASE academic_graph CHARACTER SET utf8mb4; CREATE USER academic_graph@% IDENTIFIED BY password; GRANT ALL ON academic_graph.* TO academic_graph@%; ``` 2. 在根目录下创建文件.mylogin.cnf ```ini [client] host = x.x.x.x port = 3306 user = username password = password database = database default-character-set = utf8mb4 ``` 3. 创建数据库表 ```shell python manage.py makemigrations --settings=academic_graph.settings.prod rank python manage.py migrate --settings=academic_graph.settings.prod ``` 4. 导入oag-cs数据集 ```shell python manage.py loadoagcs --settings=academic_graph.settings.prod ``` 注：由于导入一次时间很长（约9小时），为了避免中途发生错误，可以先用data/oag/test中的测试数据调试一下 ### 拷贝静态文件 ```shell python manage.py collectstatic --settings=academic_graph.settings.prod ``` ### 启动Web服务器 ```shell export SECRET_KEY=xxx python manage.py runserver --settings=academic_graph.settings.prod 0.0.0.0:8000 ```
     
  • 关于NS2中异构网络互通功能扩展的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了在NS2仿真平台下实现异构网络间互联互通的功能扩展问题，提出并验证了几种创新性的解决方案。 在NS2中扩展异构网络互通功能的研究由李彪进行。异构网络互通是异构网络仿真中的一个基本需求，然而作为广泛应用的网络模拟器，NS2对这一功能的支持非常有限，需要进一步改进和完善。