检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2023年第2期46卷 422-435页

作者：张东月倪巍伟张森付楠候立贺东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

随着移动互联网应用的不断深入,产生了大量个体数据,采集分布在不同终端上的数据进行聚类可以发现人群行为模式,支撑应用服务的深入开展.然而这些数据往往包含个体敏感信息,在缺少可信数据采集者的情况下,直接采集数据进行聚类存在泄露... 详细信息

随着移动互联网应用的不断深入,产生了大量个体数据,采集分布在不同终端上的数据进行聚类可以发现人群行为模式,支撑应用服务的深入开展.然而这些数据往往包含个体敏感信息,在缺少可信数据采集者的情况下,直接采集数据进行聚类存在泄露个体数据隐私的风险.近年来,本地化差分隐私(Local Differential Privacy,LDP)以其严谨的数学理论基础得到隐私保护领域研究者的持续关注.现有基于LDP的聚类研究多数采用基于划分的聚类方法,存在仅适用凸状分布数据以及聚类质量损失较大问题.针对该问题,聚焦网格聚类,提出基于LDP的隐私保护网格聚类方法.首先,设计网格划分评估指标,通过调节网格划分粒度调控网格密度估算误差和簇边缘信息损失,指导网格结构选取;然后,在服务器与终端间构建循环反馈机制,利用数据分布信息迭代优化扰动粒度,降低差分噪声注入量,在保护终端数据隐私安全的前提下,提升网格密度估算精度;最后,在服务器端,提出基于网格结构的自适应网格聚合方法,提升隐私保护聚类质量.理论分析和实验结果表明,所提方法在兼顾各终端个体数据隐私的同时,对不同分布数据有良好的聚类效果.

关键词：隐私保护本地化差分隐私网格聚类网格划分评估指标循环反馈机制

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算力网络环境下基于势博弈的工作流任务卸载优化机制

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计算机研究与发展 2023年第4期60卷 797-809页

作者：姜玉龙东方郭晓琳罗军舟东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

边缘计算虽然部分解决了任务上云导致的时延过长的问题,但由于通常只考虑端边云间的垂直协同,不可避免出现了“算力孤岛”效用,因而仍然难以满足工作流任务的低延迟执行需求.为了高效协同利用广域网上的算力资源,降低工作流任务的执行时... 详细信息

边缘计算虽然部分解决了任务上云导致的时延过长的问题,但由于通常只考虑端边云间的垂直协同,不可避免出现了“算力孤岛”效用,因而仍然难以满足工作流任务的低延迟执行需求.为了高效协同利用广域网上的算力资源,降低工作流任务的执行时间,亟需对算力网络中的工作流任务卸载和资源分配问题进行研究.首先描述了算力网络环境下面向多用户的工作流任务执行场景,并对该场景下的网络环境、工作流任务及其执行流程进行建模.其次根据优化目标建立工作流执行时延模型,以构建面向算力网络环境的多用户工作流任务卸载与资源分配问题.最后根据工作流应用的特点,针对链式工作流提出了一种基于势博弈的分布式工作流卸载算法.针对复杂DAG工作流提出一种基于动态资源权重的启发式工作流卸载算法.仿真实验表明,与其他算法相比,所提算法均能够协同广域网上的算力与网络资源,降低工作流任务的平均完成时间,从而有效提高了算力网络环境中的工作流任务的执行效率.

关键词：边缘计算算力网络工作流任务任务卸载势博弈

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面向算力网络的智慧调度综述

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自动化学报 2024年第6期50卷 1086-1103页

作者：李逸博李小平王爽蒋嶷川东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189 广东工业大学计算机学院广州510006

分布异构计算资源通过网络连接形成算力网络(Computing power network,CPN),其以“连”和“算”为核心.针对广分布异构性导致可行解空间巨大、强不确定性导致可行解空间易变、高约束复杂性导致可行解孤岛繁多、多目标性导致冲突目标权... 详细信息

分布异构计算资源通过网络连接形成算力网络(Computing power network,CPN),其以“连”和“算”为核心.针对广分布异构性导致可行解空间巨大、强不确定性导致可行解空间易变、高约束复杂性导致可行解孤岛繁多、多目标性导致冲突目标权衡优化难等挑战,提出一个多层次算力网络体系框架,包括参数化结构化业务管理、三阶段(计划、调度、执行)闭环调度模式、多模态资源管理三个功能.提出支持快速、高效、鲁棒的“算法+知识+数据+算力”的算力网络智慧调度框架,形式化分析可行解空间,解析调度策略关键参数,定性分析调度算法性能与效率的内在关系,详细综述调度算法类型,综述算力网络调度研究进展与发展方向.对比已有相关综述研究,展望算力网络调度未来理论和技术的难点与趋势.

关键词：算力网络云计算边缘计算资源调度知识

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基于胶囊异构图注意力网络的中文表格型数据事实验证

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软件学报 2024年第9期35卷 4324-4345页

作者：杨鹏查显宇赵广振林茜东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 江苏南京211189 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

事实验证旨在检查一个文本陈述是否被给定的证据所支持.由于表格结构上具有依赖性、内容上具有隐含性,以表格作为证据的事实验证任务仍面临很多挑战.现有工作或者利用逻辑表达式来解析基于表格证据的陈述,或者设计表格感知神经网络来编... 详细信息

事实验证旨在检查一个文本陈述是否被给定的证据所支持.由于表格结构上具有依赖性、内容上具有隐含性,以表格作为证据的事实验证任务仍面临很多挑战.现有工作或者利用逻辑表达式来解析基于表格证据的陈述,或者设计表格感知神经网络来编码陈述-表格对,以此实现基于表格的事实验证任务.但是,这些方法没有充分利用陈述背后隐含的表格信息,从而导致模型的推理性能下降,并且基于表格证据的中文陈述具有更加复杂的语法和语义,也给模型推理带来更大的困难.为此,提出基于胶囊异构图注意力网络(CapsHAN)的中文表格型数据事实验证方法,所提方法能充分理解陈述的结构和语义,进而挖掘和利用陈述所隐含的表格信息,有效提升基于表格的事实验证任务准确性.具体而言,首先通过对陈述进行依存句法分析和命名实体识别来构建异构图,接着对该图采用异构图注意力网络和胶囊图神经网络进行学习和理解,然后将得到的陈述文本表示与经过编码的表格文本表示进行拼接,最后完成结果的预测.更进一步,针对现有中文表格型事实验证数据集匮乏而难以支持基于表格的事实验证方法性能评价的难题,首先对主流TABFACT和INFOTABS表格事实验证英文数据集进行中文转化,并且专门针对中文表格型数据的特点构建了基于UCL国家标准的数据集UCLDS,该数据集将维基百科信息框作为人工注释的自然语言陈述的证据,并被标记为蕴含、反驳或中立3类.UCLDS在同时支持单表和多表推理方面比传统TABFACT和INFOTABS数据集更胜一筹.在上述3个中文基准数据集上的实验结果表明,所提模型的表现均优于基线模型,证明该模型在基于中文表格的事实验证任务上的优越性.

关键词：基于表格的事实验证异构图注意力网络胶囊图神经网络依存句法分析命名实体识别

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面向多维分类的监督式降维

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中国科学：信息科学 2023年第12期53卷 2325-2340页

作者：贾彬彬张敏灵东南大学计算机科学与工程学院南京210096 兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京210096

与传统多类分类相比,多维分类中每个对象仍由一个示例(特征向量)表示,但同时与多个类别变量相关联,各类别变量基于异构类别空间刻画对象的语义.降维可以有效地缓解维度灾难并加速模型训练,已有多维分类研究均关注于设计性能更好的学习算... 详细信息

与传统多类分类相比,多维分类中每个对象仍由一个示例(特征向量)表示,但同时与多个类别变量相关联,各类别变量基于异构类别空间刻画对象的语义.降维可以有效地缓解维度灾难并加速模型训练,已有多维分类研究均关注于设计性能更好的学习算法,尚未出现面向多维分类数据降维方面的工作.本文基于特征空间和语义空间的相关性,首次面向多维分类数据设计了一种名为SDeM的监督式线性降维方法.该方法使用Hilbert-Schmidt独立判据衡量两个空间的相关性,通过最大化投影特征空间与语义空间在该度量下的相关性确定投影矩阵.实验结果表明,相比于无监督式降维方法,SDeM所得降维特征更有利于多维分类方法取得更好的泛化性能.

关键词：机器学习多维分类降维空间相关性 Hilbert-Schmidt独立准则

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云环境下随机请求性能分析综述

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计算机学报 2022年第6期45卷 1241-1260页

作者：王爽李小平陈龙东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

如何在云服务中心为随机到达系统的用户请求选择并分配合适资源以最优化某些性能指标是云计算的关键问题之一.不同云计算场景下请求到资源的映射产生不同排队模型.现有研究中,用户请求具有泊松到达、一般随机到达等不同模式,具有不同忍... 详细信息

如何在云服务中心为随机到达系统的用户请求选择并分配合适资源以最优化某些性能指标是云计算的关键问题之一.不同云计算场景下请求到资源的映射产生不同排队模型.现有研究中,用户请求具有泊松到达、一般随机到达等不同模式,具有不同忍耐程度、截止期等约束;服务资源通常为单队列或多队列的异构处理器,其服务方式服从指数或其它随机分布.这些模式和约束组合成多类复杂排队模型,如何为每类供需服务确定合适的处理器数量并合理调度以优化响应时间和功耗、租赁成本、系统能耗、服务提供商收益等不同目标是云计算的关键问题.针对具有忍耐程度、截止期等不同约束的泊松到达用户请求,本文分别研究单队列和多队列异构处理器的排队性能分析和调度优化方法.请求的调度规则有先到先服务和最早开始截止时间优先.根据云计算特性,本文提出性能分析的核心问题;根据实际应用场景,本文分析问题挑战,总结多种排队模型;结合相关系统排队模型,本文提出通用的云计算环境性能分析框架和相应的性能分析步骤;本文综述目前云环境下随机请求性能分析的研究进展,考虑成本、收益、响应时间和能耗等优化目标,比较多种排队模型优缺点;展望未来研究方向.

关键词：随机请求排队论排队模型性能分析云计算

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基于语义引导的视频描述生成

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图学学报 2023年第6期44卷 1191-1201页

作者：石佳豪姚莉东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

视频描述生成旨在对给定的一段输入视频自动生成一句文本来概述发生的事件,其可用于视频检索、短视频标题生成、辅助视障、安防监控等领域。现有的方法忽视了语义信息在描述生成的作用,导致模型对于关键信息的描述能力不足。针对这一问... 详细信息

视频描述生成旨在对给定的一段输入视频自动生成一句文本来概述发生的事件,其可用于视频检索、短视频标题生成、辅助视障、安防监控等领域。现有的方法忽视了语义信息在描述生成的作用,导致模型对于关键信息的描述能力不足。针对这一问题,设计了一个基于语义引导的视频描述生成模型。模型整体采用了编码器-解码器框架。在编码阶段首先使用语义增强模块生成关键实体及谓词,接着通过语义融合模块生成整体的语义表示;解码阶段使用词选择模块选择合适的词向量来引导描述生成,从而高效地利用语义信息,使结果更加关注关键语义。最后的实验表明该模型在2个广泛使用的数据集MSVD和MSR-VTT上分别取得107.0%和52.4%的Cider评分,优于最先进的模型。用户实验及可视化结果也证明了模型生成的描述符合人类的理解。

关键词：视频描述生成语义引导 Transformer 特征融合语义增强

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一种多验证者的可验证量子随机数生成协议

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计算机应用与软件 2025年第3期42卷 326-331,358页

作者：郑思豪刘志昊东南大学网络空间安全学院江苏南京211189 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京211189

Brakerski等提出的基于密码学测试的可验证量子随机数生成协议能够实现从持有单台量子设备的证明者处生成可验证的随机数,然而该协议中只有一名验证者,在应用范围上存在一定局限性。在该协议的基础上,结合门限秘密共享方案,提出了一种... 详细信息

Brakerski等提出的基于密码学测试的可验证量子随机数生成协议能够实现从持有单台量子设备的证明者处生成可验证的随机数,然而该协议中只有一名验证者,在应用范围上存在一定局限性。在该协议的基础上,结合门限秘密共享方案,提出了一种多验证者的可验证量子随机数生成协议。该协议使得n名验证者能够从一名证明者处获得相同的可验证随机数,从而拓宽了原协议的应用范围。安全性分析表明,对于一个计算能力不受限制,拥有证明者全部量子边信息以及不超过t名验证者信息的量子敌人,N个回合的协议生成的比特序列具有Ω(N)比特的最小熵。

关键词：信息安全密码协议量子信息量子随机数

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基于图卷积和全局对齐策略的图分类网络

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湖南大学学报（自然科学版） 2021年第6期48卷 96-104页

作者：薛晖孙伟祥东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

受限于图数据拓扑结构的不规则性,以及图结点的无序性和规模多变性,现有图分类网络往往对结点嵌入向量采取简单聚合或排序等方式来构建图级别的表示向量,这会导致特征过度压缩以及特征平移等问题.针对这些问题,提出基于全局对齐策略的... 详细信息

受限于图数据拓扑结构的不规则性,以及图结点的无序性和规模多变性,现有图分类网络往往对结点嵌入向量采取简单聚合或排序等方式来构建图级别的表示向量,这会导致特征过度压缩以及特征平移等问题.针对这些问题,提出基于全局对齐策略的图卷积网络,通过构建子图特征近似分布将图表示特征向量做全局对齐,在避免过度压缩和特征平移、有效提高下游分类网络对于特征信息挖掘效率的同时,又利用子图特征的分布信息,进一步学习图数据之间内在的结构相似性,从而提升整体网络对于图分类任务的推理能力.在多个图分类数据集上的实验结果表明,采用全局对齐的图卷积网络相较于其他网络模型有2%~6%左右分类精度的稳定提升,消融实验和超参数敏感性分析实验也进一步证实了全局对齐策略的有效性和鲁棒性.

关键词：图表示学习图分类图神经网络深度学习

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内容与地址双驱动网络研究

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中国工程科学 2022年第4期24卷 22-31页

作者：杨鹏刘旋李幼平东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189 扬州大学信息工程学院(人工智能学院) 江苏扬州225127

互联网是网络空间的主要载体,“以内容为中心”的网络空间主流应用范式已经背离互联网“以地址为中心”的数据传输网络设计初衷,网络空间已经变成内容大数据的“露天堆放场”;不断涌现的内容大数据混乱失序、难于治理,构成了互联网可持... 详细信息

互联网是网络空间的主要载体,“以内容为中心”的网络空间主流应用范式已经背离互联网“以地址为中心”的数据传输网络设计初衷,网络空间已经变成内容大数据的“露天堆放场”;不断涌现的内容大数据混乱失序、难于治理,构成了互联网可持续发展的严峻挑战。本文采取以内容驱动的播存次结构网络辅佐地址驱动的互联网主结构的共栖协同创新思路,提出了内容与地址双驱动的新型网络架构;分析了互联网体系结构的地址驱动特性及其所面临的挑战,讨论了近年来“以内容为中心”的网络研究方案及其局限性,阐述了内容与地址双驱动网络的设计思想、作为内容驱动基元的统一内容标签(UCL),给出了内容与地址双驱动网络参考模型,完成了单驱动网络、双驱动网络的对比分析。研究认为,内容与地址双驱动网络是一种兼具安全可信、普惠泛在、保障主权、易于治理等特性的新型网络架构,为破解单一地址驱动互联网的发展困局提供了合理可行的新思路。

关键词：地址驱动以内容为中心互联网体系结构双驱动网络统一内容标签

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