检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1553-1568页

作者：黄若然崔莉韩传奇中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408

随着Web信息的不断增长与发展,对用户稀疏行为的预测已成为目前推荐系统的研究热点.近年来,因子分解机(factorization machine, FM)的提出在一定程度上缓解了稀疏场景下预测精度不准确的问题.它的主要思想是通过2阶特征交互来获取特征... 详细信息

随着Web信息的不断增长与发展,对用户稀疏行为的预测已成为目前推荐系统的研究热点.近年来,因子分解机(factorization machine, FM)的提出在一定程度上缓解了稀疏场景下预测精度不准确的问题.它的主要思想是通过2阶特征交互来获取特征间丰富的语义关系.随后,感知交互因子分解机(interaction-aware factorization machines, IFM)在FM的特征交互基础上引入类别交互的概念来扩展潜在的交互特性,通过把特征和类别分别进行交互后再融合来得到更准确的预测结果.在IFM的基础上,提出了一种特征-类别交互因子分解机(FIFM)模型.FIFM不仅保留了特征交互和类别交互机制,还设计了一种新的特征-类别交互机制(FIM)来进一步挖掘交互信息中的有效信息,并利用融合交互感知来预测不同稀疏场景下的用户行为模式.此外,还基于深度学习提出了一种实现FIFM的神经网络模型GFIM.相比于FIFM,GFIM的参数量和时间复杂度更高,但同时也能捕获更多高阶的非线性特征交互信息,能适合算力较高的应用场景.在4个真实数据集上的实验结果表明,FIFM和GFIM在RMSE指标上超越了当前最好的方法IFM.实验工作探究了多类稀疏场景下的预测结果,记录了时间和空间复杂度的消耗情况,并进行了分析讨论.

关键词：因子分解机特征-类别交互注意力网络深度神经网络稀疏情景预测

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染色体核型分析深度学习方法综述

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中国图象图形学报 2023年第11期28卷 3363-3385页

作者：罗纯龙赵屹中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100080 中国科学院大学北京100049

染色体核型分析是细胞遗传学领域重要的实验技术,并逐步在包括生殖医学在内的诸多现代临床领域和科学研究方面得到广泛应用,但即使是经验丰富的细胞遗传学家也需要大量时间才能完成染色体核型分析。基于传统方法的染色体核型自动化分析... 详细信息

染色体核型分析是细胞遗传学领域重要的实验技术,并逐步在包括生殖医学在内的诸多现代临床领域和科学研究方面得到广泛应用,但即使是经验丰富的细胞遗传学家也需要大量时间才能完成染色体核型分析。基于传统方法的染色体核型自动化分析方法精度较低,仍需要细胞遗传学家花费大量时间、精力校正。目前基于深度学习的染色体核型自动分析方法成果较多,但缺乏对该领域现状的总结、对未来发展的展望等。因此,本文对基于深度学习的染色体核型自动分析方法进行综述,归纳总结了现有的研究分析任务,挑选了具有代表性的方法并梳理解决方案,展望了未来发展方向。通过整理发现,基于深度学习的染色体核型自动化分析方法取得了很多成果,但仍存在一些问题。首先,已有的中文综述性工作仅集中于某一子领域或者调研不够全面和深入。其次,染色体核型分析任务与临床紧密结合,受各种因素制约,任务类型繁多,解决方案复杂,难以窥斑见豹。最后,现有方法主要集中于染色体分类和染色体分割任务,而诸如染色体计数、染色体预处理等任务研究成果较少,需要厘清问题,吸引更多研究人员关注。综上所述,基于深度学习的染色体核型自动分析方法仍有较大发展空间。

关键词：深度学习计算机辅助诊断染色体核型分析染色体分类染色体分割

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基于图卷积的异质网络节点分类方法

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计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1470-1485页

作者：谢小杰梁英王梓森刘政君中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战:如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous net... 详细信息

图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战:如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous network node classification framework, HNNCF),包括异质网络约简和图卷积节点分类,解决异质网络节点分类问题.通过设计转换规则约简异质网络,将异质网络化简为语义化同质网络,利用节点间的关系表示保留异质网络多语义信息,降低网络结构建模复杂度;基于消息传递框架设计图卷积节点分类方法,在语义化同质网络上学习无1-sum约束的邻居权重等网络结构信息,深入挖掘关系语义特征,发现不同连接关系和邻居语义提取的差异性,生成节点的异质语义表示用于节点分类,识别节点类别标签.在3个公开的节点分类数据集上进行了实验,结果表明HNNCF能够充分利用异质网络多种语义信息,有效学习邻居节点权重等网络结构信息,提升节点分类效果.

关键词：异质网络图神经网络节点分类语义关系邻居权重

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融合多源信息的专家学术专长语义匹配方法

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计算机学报 2023年第5期46卷 1045-1059页

作者：谢小杰梁英王梓森刘政君中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

通过评议文档与专家库的专家学术专长匹配,可以输出领域相关的候选专家列表,是同行评议中专家遴选和专家推荐的重要参考依据.针对学术专长匹配存在语义鸿沟、无法反映专家和评议文档多源信息间语义关联的问题,首先对专家信息和评议文档... 详细信息

通过评议文档与专家库的专家学术专长匹配,可以输出领域相关的候选专家列表,是同行评议中专家遴选和专家推荐的重要参考依据.针对学术专长匹配存在语义鸿沟、无法反映专家和评议文档多源信息间语义关联的问题,首先对专家信息和评议文档的多源信息进行语义特征抽取,融合多类特征进行表示学习,利用卷积神经网络设计专家特征抽取器ExpFeat和评议特征抽取器RevFeat,采用词嵌入方法和注意力机制对专家专长标签、评议文档关键词、学科分类树语义特征进行抽取和融合,生成具有“小同行”特征的专家和评议文档语义特征向量表示,解决多类信息源间不同学术分类标准造成的语义差异,反映内在语义联系,利用低维稠密向量表达语义信息,降低匹配复杂度.然后,根据专家语义特征表示和评议文档语义特征表示进行学术专长语义匹配,将专家和评议文档特征向量映射到相同语义空间,计算向量间余弦相似度衡量语义相似性,引入负例专家进行模型训练,通过softmax函数计算最大化正例专家概率优化特征提取器参数,进一步提升语义差异的捕捉能力,解决专家信息和评议文档之间的语义鸿沟问题,提升专家匹配效果.最后,在开源的论文评审数据集和项目评审数据集上进行了实验对比和实例分析,结果表明,本文所提方法可以有效提升专家匹配精准度.

关键词：特征抽取语义匹配多源信息专家推荐同行评议

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社交网络用户敏感属性迭代识别方法

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山东大学学报（理学版） 2019年第3期54卷 10-17,27页

作者：谢小杰梁英董祥祥中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

分析识别社交网络用户敏感信息,有利于从技术上量化隐私泄露程度,进行隐私保护。针对现有的用户属性识别方法需要对用户属性取值进行强假设的问题,结合RL迭代分类框架和扩展wvRN关系识别的方法,提出了一种社交网络用户敏感属性迭代识别... 详细信息

分析识别社交网络用户敏感信息,有利于从技术上量化隐私泄露程度,进行隐私保护。针对现有的用户属性识别方法需要对用户属性取值进行强假设的问题,结合RL迭代分类框架和扩展wvRN关系识别的方法,提出了一种社交网络用户敏感属性迭代识别方法。通过卷积神经网络提取用户文本特征进行识别,结合邻居结点迭代地进行关系识别,不仅弱化了对用户属性的假设,而且提高了可用性。实验结果表明,通过在社交网络中获取少量的标注数据,对迭代识别方法设置合理的参数值,可以获得较好的用户敏感属性识别结果。

关键词：社交网络文本分类社交链接属性识别数据挖掘

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融合情境感知信息的超声波手势识别方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第1期30卷 173-179页

作者：钟习陈益强于汉超杨晓东胡子昂中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 帕金森病研究北京市重点实验室北京100053 中国科学院大学北京100049

针对现有的超声波手势识别方法易受用户误操作手势的影响,难以对识别错误的手势进行实时修正等问题,提出一种融合情境感知信息的手势识别方法.首先通过对手势信号进行时频分析提取有效的手势特征,构建基于超限学习机算法的手势识别模型... 详细信息

针对现有的超声波手势识别方法易受用户误操作手势的影响,难以对识别错误的手势进行实时修正等问题,提出一种融合情境感知信息的手势识别方法.首先通过对手势信号进行时频分析提取有效的手势特征,构建基于超限学习机算法的手势识别模型,并利用softmax函数将手势识别结果映射为手势的置信度;然后通过自定义的概率转化函数将情境信息转化为手势的情境置信度;最后融合手势的置信度和情境置信度,以利用情境感知结果过滤用户的误操作手势,修正识别错误的手势,输出符合用户意图的手势识别结果.将文中方法应用于超声波手势识别的实验结果表明,该方法的识别准确率能够达到94.7%,比无情境信息的超声波手势识别方法提高33.2%.

关键词：人机交互手势识别超声波情境感知

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基于梯度的自适应阈值结构化剪枝算法

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计算机工程 2022年第9期48卷 113-120页

作者：王国栋叶剑谢萦钱跃良临沂中科人工智能创新研究院山东临沂276000 中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190

在边缘设备上运行深度神经网络模型并进行实时性分析,需要对网络模型进行压缩以减少模型参数量和计算量,但现有剪枝算法存在耗时长和模型压缩率低的问题。提出一种基于梯度设置不同阈值的结构化剪枝算法。对神经元进行细粒度评价,采用... 详细信息

在边缘设备上运行深度神经网络模型并进行实时性分析,需要对网络模型进行压缩以减少模型参数量和计算量,但现有剪枝算法存在耗时长和模型压缩率低的问题。提出一种基于梯度设置不同阈值的结构化剪枝算法。对神经元进行细粒度评价,采用神经网络的梯度信息衡量权重的重要性,通过网格搜索和计算曲率的方式获取不同网络层的剪枝权重阈值,根据搜索后的剩余参数量确定不同网络层的卷积核中需要剔除的冗余参数。在此基础上,保留网络层中有效参数较多的卷积核,实现对卷积核个数的调整,进而重新训练以保证模型精度。分别对VGG16、ResNet50分类模型和SSD、Yolov4、MaskRCNN目标检测模型进行剪枝实验,结果表明,经该算法剪枝后,分类模型参数量减少92%以上,计算量减少70%以上,目标检测模型参数量减少75%以上,计算量减少57%以上,剪枝效果优于Rethinking、PF等算法。

关键词：模型压缩神经网络梯度信息自适应阈值结构化剪枝

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一种基于隐私偏好的二次匿名位置隐私保护方法

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山东大学学报（理学版） 2017年第5期52卷 75-84页

作者：毕晓迪梁英史红周田辉中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学北京100190 工业和信息化部电信研究院北京100142

针对基于位置的服务带来的用户位置隐私暴露问题,提出了一种基于隐私偏好的二次匿名位置隐私保护方法,融合k-匿名技术和差分隐私技术确保用户位置隐私,设计隐私等级划分策略,支持用户个性化设置隐私保护级别。根据隐私级别确定k匿名集大... 详细信息

针对基于位置的服务带来的用户位置隐私暴露问题,提出了一种基于隐私偏好的二次匿名位置隐私保护方法,融合k-匿名技术和差分隐私技术确保用户位置隐私,设计隐私等级划分策略,支持用户个性化设置隐私保护级别。根据隐私级别确定k匿名集大小,通过基于位置熵的k匿名算法求解k-1个匿名点,使k匿名集的点具有最大概率相似性;在此基础上进一步求解获取位置服务的匿名位置,提出了基于差分隐私的匿名位置生成算法,在保护用户位置隐私的同时确保获取精确的位置服务。实验结果表明在用户隐私等级设置范围内,所提方法能有效兼顾位置隐私保护和LBS服务质量。

关键词：位置隐私保护 k匿名差分隐私位置服务隐私等级

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支持隐私保护的社交网络信息推荐方法

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山东大学学报（理学版） 2020年第3期55卷 9-18页

作者：张超梁英方浩汕中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 山东大学软件学院山东济南250101

针对社交网络信息推荐中的信息传播带来隐私泄露的问题,结合信息传播模型,提出了一种支持隐私保护的社交网络信息推荐方法,通过好友的兴趣度、熟悉度和兴趣相似度推测用户兴趣,进行文本匹配和推荐候选集排序;通过个性化隐私偏好设置允... 详细信息

针对社交网络信息推荐中的信息传播带来隐私泄露的问题,结合信息传播模型,提出了一种支持隐私保护的社交网络信息推荐方法,通过好友的兴趣度、熟悉度和兴趣相似度推测用户兴趣,进行文本匹配和推荐候选集排序;通过个性化隐私偏好设置允许用户设置受限访问用户列表,并使用隐私保护方法计算信息传播至黑名单用户的概率,设置隐私泄露阈值对黑名单用户访问隐私博文的概率进行控制,达到信息推荐中保护用户隐私的目的。实验结果表明,所提方法可以在保证推荐效果的同时更好地保护用户隐私。

关键词：社交网络信息推荐隐私保护访问控制数据挖掘

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人群行为分析研究综述

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第12期30卷 2353-2365页

作者：王曲赵炜琪罗海勇门爱东赵方北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 北京邮电大学软件学院北京100876

近年来,人群行为分析成为计算机视觉领域中备受关注的研究方向,主要运用于智能视频监控、人机交互、智能家居、视频检索等领域,以视频中运动人群的行为分析和理解为研究目的,对输入序列图像中的运动目标进行运动检测、匹配和建模.文中... 详细信息

近年来,人群行为分析成为计算机视觉领域中备受关注的研究方向,主要运用于智能视频监控、人机交互、智能家居、视频检索等领域,以视频中运动人群的行为分析和理解为研究目的,对输入序列图像中的运动目标进行运动检测、匹配和建模.文中对人群行为分析的研究现状以及典型算法进行全面综述.首先对当前人群行为数据库进行简要介绍并分类比较;之后根据人群行为分析算法核心侧重点的不同,将人群行为分析算法分为基于特征和基于模型两大类,并根据每一大类各自的特点进行细分和比较,详细介绍了每类中具有代表性的算法,分析各算法的优缺点和适用的人群场景;最后总结了人群行为分析中的困难和挑战,对该研究领域的发展进行展望.

关键词：人群行为识别异常检测运动轨迹目标跟踪

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