检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2016年第11期53卷 2630-2644页

作者：胡开先梁英许洪波毕晓迪左遥中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049

社会网络是现代信息社会重要的组成部分.社会网络用户身份不透明、不可见的特性带来一系列社会安全问题.提出了一种社会网络身份特征识别方法,分别利用基于位置的社会网络和社交关系进行社会网络用户的身份特征识别,融合2种识别结果推... 详细信息

社会网络是现代信息社会重要的组成部分.社会网络用户身份不透明、不可见的特性带来一系列社会安全问题.提出了一种社会网络身份特征识别方法,分别利用基于位置的社会网络和社交关系进行社会网络用户的身份特征识别,融合2种识别结果推测社会网络用户真实身份.提出了一种基于位置的社会网络用户身份识别方法,通过计算中文分词和二元组分词的基本匹配权重和完全匹配权重得到近似度权重,并用它衡量实体为用户所属实体的可能性;通过实体名称聚合算法,对近似度权重计算结果进行优化.根据好友之间倾向于拥有相似的身份特征和相同的兴趣爱好的观察,提出了一种基于社交关系的多数投票的身份识别方法,对社交关系中的用户身份特征进行统计,推测当前用户的地址信息、实体信息和用户兴趣.基于微博数据,进行了样本数为1 000名用户和10 000名用户的2组实验,涵盖了超过250万条社交关系.实验结果表明,提出的虚实映射方法有很高的准确率和覆盖率,与现有方法相比,该方法着眼于推测个人用户细粒度的身份特征,具有较高的实际应用价值.

关键词：身份识别用户身份特征基于位置的社会网络社交关系去匿名化

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CCF大专委2018年大数据发展趋势预测

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大数据 2018年第1期4卷 77-84页

作者：周涛卞超轶潘柱廷查礼程学旗北京启明星辰信息安全技术有限公司北京启明星辰信息安全技术有限公司核心研究院北京永信至诚科技股份有限公司中国计算机学会(CCF) 中国网络安全协会人才培养教育工作委员会中国互联网协会云安全联盟(CSA)中国区中国科学院计算技术研究所大数据分析系统国家工程实验室中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国计算机学会大数据专家委员会

1引言在2017年中国大数据技术大会(BDTC)开幕式上,中国计算机学会(CCF)大数据专家委员会(以下简称大专委)如期发布了2018年大数据十大发展趋势预测,引发了业界的广泛关注和持续传播。本次大数据发展趋势预测经历了候选项征集和正式投票... 详细信息

1引言在2017年中国大数据技术大会(BDTC)开幕式上,中国计算机学会(CCF)大数据专家委员会(以下简称大专委)如期发布了2018年大数据十大发展趋势预测,引发了业界的广泛关注和持续传播。本次大数据发展趋势预测经历了候选项征集和正式投票两个环节。在候选项征集环节,补充了若干体现大数据领域最新进展的候选项,并调整和删除了一些过时选项,最终形成的预测选项包括67项发展

关键词：视频数据人工智能知识图谱语音数据大数据候选项发展趋势预测 CCF

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基于完全子图的社交网络用户特征识别方法

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模式识别与人工智能 2016年第8期29卷 698-708页

作者：胡开先梁英苏立新许洪波傅川中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

社交网络已经成为人们获取信息、交友的主要媒体,但其自身虚拟性、匿名性等特点在给人们带来便利的同时也使用户身份不易确认.为此,文中提出基于完全子图的社交网络用户身份特征识别方法,根据三度影响力原则,构建推测模型,通过分析社交... 详细信息

社交网络已经成为人们获取信息、交友的主要媒体,但其自身虚拟性、匿名性等特点在给人们带来便利的同时也使用户身份不易确认.为此,文中提出基于完全子图的社交网络用户身份特征识别方法,根据三度影响力原则,构建推测模型,通过分析社交网络拓扑结构图中构成完全子图的用户属性,推测未知用户的未知身份特征.提出多度包含完全子图身份特征识别方法和多度传递的完全子图身份特征识别方法,利用未知用户的三度互粉社交网络拓扑结构图的邻接矩阵搜索完全子图,通过多数投票器方法进行身份推测,有效改善因社交关系稀疏而导致的用户身份特征识别结果不稳定的问题.实验表明文中方法具有较高的准确率.

关键词：用户特征识别三度影响力原则社交关系社交网络完全子图

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大规模演化知识网络中的关联推理

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计算机研究与发展 2016年第2期53卷 492-502页

作者：赵泽亚贾岩涛王元卓靳小龙程学旗中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 解放军信息工程大学郑州450000 中国天绘卫星中心北京102012

网络大数据时代的到来使得知识网络中时空信息越来越丰富.现有的知识网络描述模型对知识的时空信息刻画不足.研究证明,利用网络中知识的时空信息以及相关性,能够提高网络中知识间的关联推理的准确率.针对以上问题,首先提出了一种包含时... 详细信息

网络大数据时代的到来使得知识网络中时空信息越来越丰富.现有的知识网络描述模型对知识的时空信息刻画不足.研究证明,利用网络中知识的时空信息以及相关性,能够提高网络中知识间的关联推理的准确率.针对以上问题,首先提出了一种包含时空信息的演化知识网络表示模型,然后研究在该网络模型上的关联推理问题,提出了一种基于背包问题的知识间关联推理方法.在多个数据集上的实验证明了所提出的关联推理方法的有效性以及对大规模知识网络的适应性.

关键词：关联推理演化知识网络背包问题链接延展模式知识库

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结合全局特征的命名实体属性值抽取

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计算机研究与发展 2016年第4期53卷 941-948页

作者：刘倩伍大勇刘悦程学旗庞琳中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029

关注非结构化文本中命名实体属性值的抽取问题.当前主流有监督属性值抽取方法仅使用局部特征,抽取效果有限,开展了利用文本全局特征改善属性值抽取的研究.通过适用于中文属性值抽取的全局特征,用局部特征以外的有价值信息提高抽取效果.... 详细信息

关注非结构化文本中命名实体属性值的抽取问题.当前主流有监督属性值抽取方法仅使用局部特征,抽取效果有限,开展了利用文本全局特征改善属性值抽取的研究.通过适用于中文属性值抽取的全局特征,用局部特征以外的有价值信息提高抽取效果.据此,提出结合全局特征的感知机学习算法,该算法能够方便地融合文本全局特征,并将全局特征和局部特征统一结合到模型学习过程中,使模型具有更好的特征表示能力.实验结果表明,所提出方法的整体抽取效果高于仅使用局部特征的CRF模型和平均感知机模型.该方法适用于开放领域的属性值获取,具有较好的泛化能力.

关键词：实体属性属性值抽取命名实体全局特征平均感知机

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SparkCRF：一种基于Spark的并行CRFs算法实现

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计算机研究与发展 2016年第8期53卷 1819-1828页

作者：朱继召贾岩涛徐君乔建忠王元卓程学旗东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190

条件随机场(condition random fields,CRFs)可用于解决各种文本分析问题,如自然语言处理(natural language processing,NLP)中的序列标记、中文分词、命名实体识别、实体间关系抽取等.传统的运行在单节点上的条件随机场在处理大规模文本... 详细信息

条件随机场(condition random fields,CRFs)可用于解决各种文本分析问题,如自然语言处理(natural language processing,NLP)中的序列标记、中文分词、命名实体识别、实体间关系抽取等.传统的运行在单节点上的条件随机场在处理大规模文本时,面临一系列挑战.一方面,个人计算机遇到处理的瓶颈从而难以胜任;另一方面,服务器执行效率较低.而通过升级服务器的硬件配置来提高其计算能力的方法,在处理大规模的文本分析任务时,终究不能从根本上解决问题.为此,采用"分而治之"的思想,基于Apache Spark的大数据处理框架设计并实现了运行在集群环境下的分布式CRFs——SparkCRF.实验表明,SparkCRF在文本分析任务中,具有高效的计算能力和较好的扩展性,并且具有与传统的单节点CRF++相同水平的准确率.

关键词：大数据机器学习分布式计算 Spark 条件随机场

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利用社交网络的影响力骨架探索信息传播

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中文信息学报 2016年第2期30卷 74-82页

作者：黄俊铭沈华伟程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190

理解社交网络上的信息传播机制,通常包括对拓扑结构的分析和对用户行为的分析。由于社交网络上连边的强度具有异质性,只有一部分连边对于信息传播有实质作用,构成隐藏在社交网络中的影响力骨架。对影响力骨架的拓扑研究可帮助我们获得... 详细信息

理解社交网络上的信息传播机制,通常包括对拓扑结构的分析和对用户行为的分析。由于社交网络上连边的强度具有异质性,只有一部分连边对于信息传播有实质作用,构成隐藏在社交网络中的影响力骨架。对影响力骨架的拓扑研究可帮助我们获得比直接研究社交网络拓扑结构更深入的认识。我们从连边正负性和个体节点角色分化入手,探讨了微观层面连边和节点在信息传播中的作用,进而从宏观层面分析信息传播所依赖的影响力骨架的连通性和扩散效率,发现信息传播具有一定程度的脆弱性,且其传播效率低于对社交网络本身研究的预期。

关键词：信息传播社交网络影响力骨架

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道德风险条件下的最优网络安全保险契约模型研究

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高技术通讯 2016年第8期26卷 732-738页

作者：杨云雪王燕霞中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

针对信息非对称性导致网络安全保险市场运行效率下降问题,进行了网络用户道德风险条件下的最优网络安全保险契约模型研究,使用委托代理理论建立了此类网络安全保险契约分析模型并对其性质进行了讨论。证明了不存在网络用户道德风险时,... 详细信息

针对信息非对称性导致网络安全保险市场运行效率下降问题,进行了网络用户道德风险条件下的最优网络安全保险契约模型研究,使用委托代理理论建立了此类网络安全保险契约分析模型并对其性质进行了讨论。证明了不存在网络用户道德风险时,最优网络安全保险契约可以实现风险分担的帕累托最优并要求完全保险,此时最优网络安全保险费等于网络安全事件造成损失的期望值;存在网络用户道德风险时,最优网络安全保险契约不能达到风险分担的帕累托最优并要求部分保险,此时最优网络安全保险费小于网络安全事件造成损失的期望值。

关键词：网络安全保险道德风险保险契约信息非对称性帕累托最优

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预测信息传播中的转发选择

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中文信息学报 2016年第5期30卷 57-64,79页

作者：王永庆沈华伟程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190

在信息传播中,用户在重复接收同一信息的情况下其转发行为会具有一定的倾向性。对这种转发的倾向性建模是影响力分析、传播动力学、社会推荐等一系列信息传播相关应用研究领域中的一个关键问题。本文假设用户的转发选择行为主要由用户... 详细信息

在信息传播中,用户在重复接收同一信息的情况下其转发行为会具有一定的倾向性。对这种转发的倾向性建模是影响力分析、传播动力学、社会推荐等一系列信息传播相关应用研究领域中的一个关键问题。本文假设用户的转发选择行为主要由用户间的人际影响力决定。人际影响力的大小由信息传播者的影响力和信息接收者的易感性共同作用。本文从真实的信息传播记录中推断出用户隐式的影响力和易感性,进而提出了一种转发选择模型。该模型能够有效解决目前方法存在的对转发选择行为建模不充分和模型泛化能力差的问题。本文选取典型的转发选择建模方法作为比较,将所提的转发选择模型在新浪微博数据上进行对比验证。实验表明,本文所提的模型在两种评价指标上均取得更好效果,证明了所提模型的有效性。

关键词：信息传播转发选择影响力易感性

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基于时空局部性的层次化查询结果缓存机制

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中文信息学报 2016年第1期30卷 63-70 78页

作者：朱亚东郭嘉丰兰艳艳程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

查询结果缓存可以对查询结果的文档标识符集合或者实际的返回页面进行缓存,以提高用户查询的响应速度,相应的缓存形式可以分别称之为标识符缓存或页面缓存。对于固定大小的内存,标识符缓存可以获得更高的命中率,而页面缓存可以达到更高... 详细信息

查询结果缓存可以对查询结果的文档标识符集合或者实际的返回页面进行缓存,以提高用户查询的响应速度,相应的缓存形式可以分别称之为标识符缓存或页面缓存。对于固定大小的内存,标识符缓存可以获得更高的命中率,而页面缓存可以达到更高的响应速度。该文根据用户查询访问的时间局部性和空间局部性,提出了一种新颖的基于时空局部性的层次化结果缓存机制。首先,该机制将固定大小的结果缓存划分为两层:页面缓存和标识符缓存。对于用户提交的查询,该机制会首先使用第一层的页面缓存进行应答,如果未能命中,则继续尝试使用第二层的标识符缓存。实验显示这种层次化的缓存机制较传统的仅依赖于单一缓存形式的机制,在平均查询响应时间上,取得了可观的性能提升:例如,相对单纯的页面缓存,平均达到9%,最好情况下达到11%。其次,该机制在标识符缓存的基础上,设计了一种启发式的预取策略,对用户查询检索的空间局部性进行挖掘。实验显示,这种预取策略的融合,能进一步促进检索系统性能的有效提升,从而最终建立起一套时空完备的、有效的结果缓存机制。

关键词：页面缓存标识符缓存启发式预取

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