近年來(lái),隨著國(guó)民健康意識(shí)的提高,人們?cè)絹?lái)越重視飲食均衡和維護(hù)身體健康狀況,飲食作為人們?cè)谌粘Ｉ钪凶顬殛P(guān)注的事情之一,以科學(xué)的營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)為依據(jù),為國(guó)民提供食物、營(yíng)養(yǎng)的建議具有重要意義。大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的高速發(fā)展為營(yíng)養(yǎng)學(xué)的研究提供了新的角度。本課題主要基于專業(yè)的營(yíng)養(yǎng)學(xué)書籍和網(wǎng)站中的營(yíng)養(yǎng)學(xué)數(shù)據(jù),構(gòu)建了營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)圖譜并研究了知識(shí)圖譜的補(bǔ)全方法。我們開展了以下幾項(xiàng)工作:(1)本文首先構(gòu)建了營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)概念及關(guān)系體系,給出了營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)圖譜中實(shí)體類型以及實(shí)體間關(guān)系的定義并給出了相關(guān)的樣例說(shuō)明。營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)圖譜中主要包含八種類型的實(shí)體和十二種類型的實(shí)體間關(guān)系。本文獲取了《臨床營(yíng)養(yǎng)學(xué)》、《中國(guó)居民膳食指南》、《中國(guó)食物成分表》和39健康網(wǎng)、美食杰網(wǎng)站中的營(yíng)養(yǎng)學(xué)數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)其進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別、實(shí)體對(duì)齊、知識(shí)表示等工作,基于詞數(shù)據(jù)構(gòu)建了營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)圖譜。(2)接著,本文對(duì)營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)圖譜的關(guān)系構(gòu)建進(jìn)行了研究。由于知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)總是不完備的,為了解決實(shí)體間關(guān)系缺失的問(wèn)題,本文提出了營(yíng)養(yǎng)學(xué)實(shí)體關(guān)系分類模型。使用R-GCN模型和多頭注意力機(jī)制提取知識(shí)圖譜中營(yíng)養(yǎng)學(xué)實(shí)體的特征,進(jìn)行分類預(yù)測(cè)實(shí)體間潛在關(guān)系。實(shí)驗(yàn)對(duì)比了基于...

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 研究的目的及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 知識(shí)圖譜研究現(xiàn)狀
        1.2.2 關(guān)系分類方法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 鏈路預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 結(jié)構(gòu)安排
第2章 營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)圖譜的構(gòu)建
    2.1 引言
    2.2 營(yíng)養(yǎng)學(xué)數(shù)據(jù)獲取及分析
        2.2.1 營(yíng)養(yǎng)學(xué)書籍?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理
        2.2.2 網(wǎng)站數(shù)據(jù)獲取及處理
        2.2.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
    2.3 知識(shí)圖譜模式層定義
        2.3.1 實(shí)體定義
        2.3.2 關(guān)系定義
    2.4 營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)圖譜構(gòu)建
        2.4.1 命名實(shí)體識(shí)別
        2.4.2 實(shí)體對(duì)齊
        2.4.3 知識(shí)表示與統(tǒng)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 營(yíng)養(yǎng)學(xué)實(shí)體關(guān)系分類模型研究
    3.1 引言
    3.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法
    3.3 基于R-GCN的營(yíng)養(yǎng)學(xué)實(shí)體關(guān)系分類模型
        3.3.1 GCN
        3.3.2 R-GCN
    3.4 基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的營(yíng)養(yǎng)學(xué)實(shí)體關(guān)系分類模型
        3.4.1 K近鄰
        3.4.2 邏輯回歸算法
        3.4.3 支持向量機(jī)算法
    3.5 基于多頭注意力機(jī)制的營(yíng)養(yǎng)學(xué)實(shí)體關(guān)系分類模型
    3.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及評(píng)價(jià)
        3.6.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.6.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.6.3 評(píng)價(jià)方法
    3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.7.1 系統(tǒng)性能
        3.7.2 關(guān)系小類性能對(duì)比
    3.8 本章小結(jié)
第4章 基于營(yíng)養(yǎng)學(xué)知識(shí)表示的鏈路預(yù)測(cè)方法研究
    4.1 引言
    4.2 知識(shí)表示
    4.3 語(yǔ)義匹配模型
        4.3.1 RESCAL
        4.3.2 DistMult
        4.3.3 ComplEx
    4.4 平移距離模型
        4.4.1 TransE
        4.4.2 RotatE
    4.5 負(fù)例生成方法
        4.5.1 均勻采樣
        4.5.2 Bern
        4.5.3 自對(duì)抗負(fù)采樣
    4.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析
    4.7 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及評(píng)價(jià)
        4.7.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.7.2 評(píng)價(jià)方法
    4.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.8.1 模型性能與分析
        4.8.2 關(guān)系小類結(jié)果
        4.8.3 負(fù)采樣實(shí)驗(yàn)
    4.9 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號(hào)：3745107