检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2018年第9期55卷 1903-1919页

作者：袁莎唐杰顾晓韬清华大学计算机科学与技术系北京100084 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系伊利诺伊州厄巴纳香槟61801

开放互联网中的学者画像工作是近年来的研究热点问题.学者画像的目标是提取学者各维度的属性信息进行信息挖掘和分析应用.学者画像技术是大型智库实现专家发现、学术影响力评估等功能的关键.在开放互联网中,学者画像面临数据量大、数据... 详细信息

开放互联网中的学者画像工作是近年来的研究热点问题.学者画像的目标是提取学者各维度的属性信息进行信息挖掘和分析应用.学者画像技术是大型智库实现专家发现、学术影响力评估等功能的关键.在开放互联网中,学者画像面临数据量大、数据噪音和数据冗余等新挑战.这使得传统的用户画像理论、模型和方法无法直接无缝地移植到开放互联网环境下的用户画像系统中.针对这些挑战,对现有学者画像技术进行了总结和分类,为进一步的研究工作提供参考.首先分析了学者画像问题,对学者画像的基础理论——信息抽取方法——进行了总体概述,详细总结了各种可用模型与方法;对实现学者画像的基本任务包括学者信息标注、研究兴趣挖掘和学术影响力预测进行了详细阐述;介绍了学者画像应用实例AMiner系统;对未来重点的研究内容和发展方向进行了探讨和展望.

关键词：用户画像学者画像信息抽取方法研究兴趣挖掘学术影响力预测

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RGNE:粗糙粒化的网络嵌入式重叠社区发现方法

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计算机研究与发展 2020年第6期57卷 1302-1311页

作者：赵霞张泽华张晨威李娴太原理工大学信息与计算机学院太原030024 伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学学院美国芝加哥60607

复杂网络社区挖掘作为近年的研究热点,重叠社区检测有重要的现实意义.传统社区发现方法将所有节点精确地划分到每一个子类中,形成非重叠划分.但硬划分方法较难处理含有不确定信息和噪声信息的复杂情况.而目前采用网络嵌入的方法进行重... 详细信息

复杂网络社区挖掘作为近年的研究热点,重叠社区检测有重要的现实意义.传统社区发现方法将所有节点精确地划分到每一个子类中,形成非重叠划分.但硬划分方法较难处理含有不确定信息和噪声信息的复杂情况.而目前采用网络嵌入的方法进行重叠社区发现的研究较少,针对社区漂移和边界不确定的问题,提出了一种结合粗糙粒化的网络嵌入社区发现方法.通过网络嵌入获得融合结构信息和属性信息的节点表示,并将相似的节点映射到距离相近的低维连续的向量空间.然后,结合粗糙粒化的思想,考虑网络结构和节点上的多层次信息来处理社区边界上的不确定性区域,最终生成重叠社区.在网络公开数据集和人工数据集的实验结果都表明,提出的粗糙粒化的网络嵌入(network embedding based on rough granulation,RGNE)社区发现方法具有更高的精度,并可有效地处理不确定性网络的社区发现问题.最后,对影响实验效果的参数设置进行了详细讨论分析.

关键词：社区发现重叠社区社区漂移网络嵌入粗糙粒化

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网络信息生态系统中的虚假信息:检测、缓解与挑战

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计算机研究与发展 2021年第7期58卷 1353-1365页

作者： Amrita Bhattacharjee 舒凯高旻刘欢亚利桑那州立大学计算机科学与工程系美国亚利桑那州坦佩85281 伊利诺伊理工大学计算机科学系美国伊利诺伊州芝加哥60616 重庆大学大数据与软件学院重庆400044

随着互联网的迅速发展及网络社会媒体中用户的增加,通过社会媒体发布和传播信息的真实性和质量受到日益广泛的关注.目前大部分公众已习惯从社会媒体平台与互联网获取新闻,甚至是获取受到高度关注的话题(如新冠病毒感染症状)的信息.鉴于... 详细信息

随着互联网的迅速发展及网络社会媒体中用户的增加,通过社会媒体发布和传播信息的真实性和质量受到日益广泛的关注.目前大部分公众已习惯从社会媒体平台与互联网获取新闻,甚至是获取受到高度关注的话题(如新冠病毒感染症状)的信息.鉴于网络信息生态系统非常嘈杂,充斥着错误和虚假信息并经常受到恶意媒介的污染,从中识别真实的信息成为一项艰巨任务.对此,研究者们已开始致力于虚假信息检测和减缓虚假信息传播影响方面的工作.讨论了网络信息生态系统中的虚假信息问题,特别是随着新冠病毒大爆发而来的“信息疫情”.随后,简述了虚假信息检测方法,分析了减缓虚假信息影响的方法,并探讨了虚假信息研究中的固有挑战.最后从跨学科角度阐述了检测和减缓虚假信息影响的方法和未来研究展望.

关键词：虚假信息缓解虚假信息虚假信息检测社会媒体跨学科方法

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基于归结反演的Petri网推理新方法

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计算机学报 1997年第3期20卷 213-222页

作者：周奕吴时霖伊里诺依大学芝加哥分校电子工程系复旦大学计算机科学系

本文首先在命题逻辑的库所／变迁网模型中，提出四种新的证明目标命题成立的推理算法，即求包含目标变迁的Ｔ－不变量并同时求出变迁发生序列的算法，它们都源于归结反演系统中的改进策略．然后修改这些算法，并将它们推广到一阶谓词逻... 详细信息

本文首先在命题逻辑的库所／变迁网模型中，提出四种新的证明目标命题成立的推理算法，即求包含目标变迁的Ｔ－不变量并同时求出变迁发生序列的算法，它们都源于归结反演系统中的改进策略．然后修改这些算法，并将它们推广到一阶谓词逻辑的谓词／变迁网模型中．这些算法都具有较高的效率，为逻辑推论的Ｐ／Ｔ网和Ｐｒ／Ｔ网模型的推理提供了新的有效的方法．

关键词：逻辑推理归结反演 Petri网

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基于任务精确预测的实时功耗温度管理

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计算机学报 2014年第11期37卷 2298-2308页

作者：赵国兴闫佳琪骆祖莹北京师范大学信息科学与技术学院北京100875 伊利诺伊理工大学计算机科学系芝加哥美国606163793

实时功耗温度管理(DPTM)通过对任务的准确预测与合理调度,可以有效降低片上系统的运行能耗与峰值温度.为了获得更好的DPTM调度效果,文中提出了一种精确的组合式任务预测算法和一种任务调度算法VP-TALK,进而构建了一个完整的DPTM原型系统... 详细信息

实时功耗温度管理(DPTM)通过对任务的准确预测与合理调度,可以有效降低片上系统的运行能耗与峰值温度.为了获得更好的DPTM调度效果,文中提出了一种精确的组合式任务预测算法和一种任务调度算法VP-TALK,进而构建了一个完整的DPTM原型系统.为了对复杂任务进行精确的任务预测,文中DPTM系统先将复杂任务按频谱长短分类为随机/周期/趋势3种成分,然后采用灰色模型/傅里叶模型/径向基函数(RBF)神经网络模型分别对这3种成分进行组合分析,以获得精确的预测效果;基于精确预测的任务负载量,文中所提出的VP-TALK算法可以计算出最优电压-频率对的理想值,进而选择出两组与理想值相邻的电压-频率对,以获得两个现实的工作状态,并考虑核心温度和任务实时性的条件,VP-TALK算法将任务负载分配到这两个工作状态,以获得最优的DPTM效果;最后基于机器学习方法,综合4种源算法构建了一套完整的DPTM原型系统.实验结果表明:(1)文中系统的任务预测组合方法的平均误差仅为2.89%;(2)在相同的设定峰值温度约束下,与已有调度算法的能耗值相比,尽管假设了更为敏感的功率-温度影响关系,但对于较高的工作负载率,文中所提出的VP-TALK调度算法仍能够获得平均14.33%的能耗降低;(3)文中所提出的DPTM原型系统可以获得接近于理想状态的能耗优化效果.

关键词：实时功耗管理实时温度管理任务预测任务调度

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基于预采样的模块级热分析方法

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计算机学报 2016年第9期39卷 1900-1911页

作者：邹甜骆祖莹闫佳琪北京师范大学信息科学与技术学院北京100875 伊利诺伊理工大学计算机科学系芝加哥美国606163793

对片上多核系统(MPSoC)进行高效结构级热分析是进行温敏布图规划与实时功耗温度管理研究的关键.由于需要预先使用HotSpot提取布图规划中功能模块之间的相关热阻参数,最新的结构级热分析算法BloTAM在温敏布图规划中的热分析效率并不理想... 详细信息

对片上多核系统(MPSoC)进行高效结构级热分析是进行温敏布图规划与实时功耗温度管理研究的关键.由于需要预先使用HotSpot提取布图规划中功能模块之间的相关热阻参数,最新的结构级热分析算法BloTAM在温敏布图规划中的热分析效率并不理想.对于散热条件与内核尺寸确定的温敏布图规划,该文提出了一种预采样的结构级热分析算法PS-BloTAM,它先使用HotSpot为采样模块阵列建立相关热阻预采样矩阵S(即相关热阻库),温敏布图规划产生一个方案后,PS-BloTAM可以根据方案中模块的大小与位置直接使用S计算出模块之间的相关热阻矩阵R,然后使用R计算出不同工作模式下的模块温度.采用传统的设计库思想,PS-BloTAM能够快速计算出不同布图规划方案所产生的热点温度.实验数据表明:(1)与HotSpot相比,PS-BloTAM的平均误差与最大误差分别小于1.65%和6.64%,可以获得43倍的加速效果;(2)与BloTAM相比,PS-BloTAM可以获得3.4倍的加速效果;(3)在温敏布图规划的应用中,PS-BloTAM以小于1.24%误差的代价、获得了比HotSpot快近10倍的加速效果.

关键词：多核片上系统结构级热分析建模布图规划

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基于椭圆曲线的三方比特承诺

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电子与信息学报 2009年第5期31卷 1049-1053页

作者：杨威黄刘生王启研中国科学技术大学计算机科学与技术系合肥230026 国家高性能计算中心(合肥) 230026 伊利诺伊大学厄本那-香槟分校计算机科学系

比特承诺是安全多方计算中最重要的基础协议之一,对构建更复杂的多方协议起着重要作用。该文提出了三方比特承诺模型,在该模型中,由两个证明者共同向一个验证者作出承诺。给出了基于椭圆曲线的三方比特承诺方案,经证明,尽管该方案完全... 详细信息

比特承诺是安全多方计算中最重要的基础协议之一,对构建更复杂的多方协议起着重要作用。该文提出了三方比特承诺模型,在该模型中,由两个证明者共同向一个验证者作出承诺。给出了基于椭圆曲线的三方比特承诺方案,经证明,尽管该方案完全基于经典计算环境,但是并不需要对协议参与方的计算能力作任何限制性假设,具有无条件安全性且对信道窃听免疫。该方案同时可以推广到比特串承诺协议。

关键词：密码学比特承诺三方模型椭圆曲线无条件绑定无条件保密

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模糊双曲模型的混沌反控制

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控制与决策 2004年第9期19卷 973-977页

作者：王智良张化光刘德荣东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 伊利诺伊大学芝加哥分校电子与计算机工程系芝加哥il60607

针对模糊双曲模型(FHM)的混沌反控制问题,提出一种新的反控制方法,即采用非线性反馈与脉冲控制相结合的方法使其混沌化.从理论上严格地证明了使用该方法产生的混沌满足Devaney的定义.进而,研究了系统模型未知时的混沌反控制方法,并通过... 详细信息

针对模糊双曲模型(FHM)的混沌反控制问题,提出一种新的反控制方法,即采用非线性反馈与脉冲控制相结合的方法使其混沌化.从理论上严格地证明了使用该方法产生的混沌满足Devaney的定义.进而,研究了系统模型未知时的混沌反控制方法,并通过计算机仿真验证了理论分析的正确性.

关键词：模糊双曲模型混沌反控制混沌化非线性反馈脉冲控制

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机器学习模型可解释性方法、应用与安全研究综述

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计算机研究与发展 2019年第10期56卷 2071-2096页

作者：纪守领李进锋杜天宇李博浙江大学计算机科学与技术学院网络空间安全研究中心杭州310027 伊利诺伊大学香槟分校计算机科学学院美国伊利诸伊州厄巴纳香槟61822

尽管机器学习在许多领域取得了巨大的成功,但缺乏可解释性严重限制了其在现实任务尤其是安全敏感任务中的广泛应用.为了克服这一弱点,许多学者对如何提高机器学习模型可解释性进行了深入的研究,并提出了大量的解释方法以帮助用户理解模... 详细信息

尽管机器学习在许多领域取得了巨大的成功,但缺乏可解释性严重限制了其在现实任务尤其是安全敏感任务中的广泛应用.为了克服这一弱点,许多学者对如何提高机器学习模型可解释性进行了深入的研究,并提出了大量的解释方法以帮助用户理解模型内部的工作机制.然而,可解释性研究还处于初级阶段,依然还有大量的科学问题尚待解决.并且,不同的学者解决问题的角度不同,对可解释性赋予的含义也不同,所提出的解释方法也各有侧重.迄今为止,学术界对模型可解释性仍缺乏统一的认识,可解释性研究的体系结构尚不明确.在综述中,回顾了机器学习中的可解释性问题,并对现有的研究工作进行了系统的总结和科学的归类.同时,讨论了可解释性相关技术的潜在应用,分析了可解释性与可解释机器学习的安全性之间的关系,并且探讨了可解释性研究当前面临的挑战和未来潜在的研究方向,以期进一步推动可解释性研究的发展和应用.

关键词：机器学习可解释性解释方法可解释机器学习安全性

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众筹项目的社交网络影响力预测与分析

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西安交通大学学报 2017年第4期51卷 91-96页

作者：杨扬 Chun-Ta LU 王菲菲许进 Philip S.YU 北京大学信息科学技术学院北京100871 伊利诺伊大学芝加哥分校计算机系美国芝加哥60607 北京大学光华管理学院北京100871

针对众筹项目由于社会影响力不足而成功率较低的问题,提出了面向众筹平台的社交网络影响力预测方法。该方法基于众筹网站和社交网络的实时观测数据,分别提取累积和增量等多类别预测特征,并随着社会推广的进行而渐进地预测项目的社交网... 详细信息

针对众筹项目由于社会影响力不足而成功率较低的问题,提出了面向众筹平台的社交网络影响力预测方法。该方法基于众筹网站和社交网络的实时观测数据,分别提取累积和增量等多类别预测特征,并随着社会推广的进行而渐进地预测项目的社交网络影响力增益,最后采用带L1一范数约束惩罚的逻辑回归等方法进行预测特征分析。实验结果表明:在整个推广过程中,众筹项目的社交网络影响力可以被精确预测,准确率最高达88.31%;分类器在采用累积特征时具有比采用增量特征更好的预测效果;项目统计特征和推广者的社会影响力等特征具有更高的重要性和更稳定的显著性。该方法成功地解决了众筹项目的社会影响力预测问题,并为设计更好的社交网络推广策略提供了依据。

关键词：社交网络众筹项目社会影响力影响力预测

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