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作者：曹新九陈浩胡锦洲童杰黄东储志强王淑敏程越陈小红王志民史志峰郑积仕廖律超王茜毛炜樊旭琦熊春林孙广芝方卫国高武龙罗贤娟杨卫国张冰张雪雪方志财李述昊陈桂莲方彦雯胡海峰许勇翟建飞李月震傅毅明张宜红冯祥马圣东张循段敬民赵祺杨德磊朱晓辉岳建伟楼莉郝琳廖钟财张季超马广浩岳文薛小龙佘丁顺浙江竺梅进出口集团有限公司江西金虎保险设备集团有限公司芜湖乐拍电子商务有限公司山西辉煌鸿业科技有限公司和也健康科技有限公司中国标准化研究院深圳市览众未来科技有限公司山西金蝉电子商务有限公司国家市场监督管理总局信息中心北京航空航天大学国家应用软件产品质量检验检测中心北京中科标准科技集团有限公司福建工程学院中关村新兴科技服务业产业联盟广州大学平顶山学院中缆网信息科技(山东)有限公司广州钛动科技股份有限公司绿灯行电缆集团有限公司中国信息安全研究院有限公司南京壹证通信息科技有限公司长城计算机软件与系统有限公司泉州市标准化研究所泉州柏年中科科学技术研究院(有限合伙) 北京中天兴业文化发展有限公司河南工程学院中关村空间信息产业技术联盟墨点狗智能科技(东莞)有限公司黄淮学院河南大学中国地质大学(北京)郑州研究院重庆三三电器股份有限公司

标准类型：国家标准

本文件规定了电子商务可信交易的框架、总体要求，以及交易前、交易中、交易后的可信交易要求。本文件适用于规范电子商务经营者及相关方的交易行为。

标准号: GB/T 31782-2023

本文件规定了电子商务可信交易的框架、总体要求，以及交易前、交易中、交易后的可信交易要求。
本文件适用于规范电子商务经营者及相关方的交易行为。

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一种基于多类型情景信息的兴趣点推荐模型

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计算机应用研究 2018年第6期35卷 1636-1640,1675页

作者：胡德敏杨晨上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学计算机软件技术研究所上海200093

当前最新的兴趣点推荐工作开始融合地理、文本和社交信息进行推荐,但是还存在信息挖掘不充分的情况。为此,提出了改进的多类型信息融合的联合概率生成的兴趣点推荐模型。首先提出了自动学习文档话题数目的分层狄利克雷过程主题模型,学... 详细信息

当前最新的兴趣点推荐工作开始融合地理、文本和社交信息进行推荐,但是还存在信息挖掘不充分的情况。为此,提出了改进的多类型信息融合的联合概率生成的兴趣点推荐模型。首先提出了自动学习文档话题数目的分层狄利克雷过程主题模型,学习用户和兴趣点相关兴趣话题;同时,利用由签到分布决定带宽大小的核密度估计法,个性化地理信息对用户签到行为的影响,而且还融合了用户位置访问序列中已访问兴趣点对待访问兴趣点的影响,即序列模式的影响;然后综合考虑了用户社交关系的影响;最后基于联合概率生成模型,融合文本、地理、社会和序列信息,提出TGSS-PGM兴趣点推荐模型,依据计算结果从而生成兴趣点推荐列表推荐给用户。实验结果表明,该模型在推荐准确率等多种评价指标上都取得了更好的结果。

关键词：基于位置的社交网络兴趣点推荐隐马尔可夫链核密度估计话题模型社交影响

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贝叶斯log—binomial回归方法评估患病率比的研究

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中华流行病学杂志 2017年第3期38卷 400-405页

作者：高文龙林和刘小宁任晓卫李娟生申希平朱素玲兰州大学公共卫生学院流行病与卫生统计研究所 730000 信息与工程学院计算机软件与理论研究所

探讨贝叶斯log-binomial回归估计患病率比的方法及应用。以看护人识别腹泻危险症状与婴幼儿腹泻求医关系为实例，利用Openbugs软件拟合贝叶斯log-binomial回归模型估计看护人识别腹泻危险症状与婴幼儿腹泻求医关系的患病率比（prevalenc... 详细信息

探讨贝叶斯log-binomial回归估计患病率比的方法及应用。以看护人识别腹泻危险症状与婴幼儿腹泻求医关系为实例，利用Openbugs软件拟合贝叶斯log-binomial回归模型估计看护人识别腹泻危险症状与婴幼儿腹泻求医关系的患病率比（prevalenceratio，PR）。看护人能识别腹泻危险症状可提高大约13％的求医概率。贝叶斯log-binomial回归3个模型均收敛，估计的PR值（95％C1）分别为1．130（1．005～1．265）、1．128（1．001—1．264）、1．132（1．004—1．267）；常规log—binomial回归模型1和模型2收敛，估计的PR值（95％CI）分别为1．130（1．055～1．206）和1．126（1．051～1．203），但模型3不收敛，用复制方法估计PR值（95％CI）为1．125（1．051～1．200）。贝叶斯log-binomial回归3个模型PR的点估计和区间估计虽与常规log-binomial回归稍有差异，但整体一致性较好。贝叶斯log—binomial回归能有效地估计PR，模型不收敛问题少，与常规log—binomial回归相比在应用上更有优势。

关键词：贝叶斯定理回归分析模型,统计学患病率比 log-binomial回归

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面向帕金森病的多模态异构协同感知方法

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电子学报 2018年第3期46卷 659-664页

作者：杨晓东陈益强于汉超张迎伟钟习胡子昂刘弘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 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 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室山东济南250014 山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250358

利用多模态异构传感器组成身体感知网络(body sensing networks),是连续感知用户日常行为的重要方法之一,但是能源消耗问题一直是限制其发展的主要原因。本文提出了一种面向帕金森病的多模态异构协同感知方法,以降低用户日常行为感知过... 详细信息

利用多模态异构传感器组成身体感知网络(body sensing networks),是连续感知用户日常行为的重要方法之一,但是能源消耗问题一直是限制其发展的主要原因。本文提出了一种面向帕金森病的多模态异构协同感知方法,以降低用户日常行为感知过程中的功耗.该方法将行为感知分为行为识别与状态监测,基于信息论确定识别或监测不同行为的最优传感器组合,进而利用一个多分类器建模的行为识别模型与多个二分类器建模的状态监测模型感知用户行为.通过在公开两个数据集上的实验可以看出,与传统的传感器全部持续工作的方法相比,该方法能够在保证对用户行为有效感知的同时,降低了数据传输和模型计算的功耗(MHEALTH上约40%,PAMAP2上约15%),从而延长感知网络的寿命,实现长时间持续的用户日常行为感知.

关键词：普适计算协同感知行为识别帕金森病多模态异构传感器物联网

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一种应用于函数优化问题的多种群人工蜂群算法

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郑州大学学报（工学版） 2018年第6期39卷 30-35页

作者：王守娜刘弘高开周山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250014 山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室山东济南250358 南洋理工大学海事研究所新加坡639798

针对传统人工蜂群算法(ABC)收敛速度慢、易陷入局部最优解等不足,提出一种基于种群分割的多种群人工蜂群算法(MABC)应用于函数优化问题.该算法利用K均值聚类算法对蜂群进行种群分割,在子种群中引入基于全局通信的蜜源位置更新方式加速... 详细信息

针对传统人工蜂群算法(ABC)收敛速度慢、易陷入局部最优解等不足,提出一种基于种群分割的多种群人工蜂群算法(MABC)应用于函数优化问题.该算法利用K均值聚类算法对蜂群进行种群分割,在子种群中引入基于全局通信的蜜源位置更新方式加速算法收敛,同时引入基于局部通信的适应度函数扩展解方案的多样性.通过对6个基准测试函数的实验表明,MABC算法适应度高、收敛速度快,克服了ABC算法易陷入局部最优解等不足,在函数优化问题中表现出了更好的性能.

关键词：人工蜂群算法种群分割蜜源位置更新适应度函数函数优化

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基于连续查询的用户轨迹k-匿名隐私保护算法

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计算机应用研究 2017年第11期34卷 3421-3423,3427页

作者：胡德敏郑霞上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学计算机软件技术研究所上海200093

针对用户轨迹隐私保护提出新的保护方法,该方法采用不可信第三方中心匿名器,用户获取自己的真实位置后首先在客户端进行模糊处理,然后提交给第三方匿名器,第三方匿名器根据用户的隐私需求结合用户某时刻的模糊位置信息生成虚假用户,然... 详细信息

针对用户轨迹隐私保护提出新的保护方法,该方法采用不可信第三方中心匿名器,用户获取自己的真实位置后首先在客户端进行模糊处理,然后提交给第三方匿名器,第三方匿名器根据用户的隐私需求结合用户某时刻的模糊位置信息生成虚假用户,然后根据历史数据生成虚假轨迹。为了进一步提高虚假轨迹与用户真实轨迹的相似性,该算法提出了虚假轨迹生成的两个约束条件:虚假轨迹距用户真实轨迹的距离约束和相似性约束。经大量实验证明,该算法与不同时刻k-匿名算法相比,不仅可以满足连续查询的用户轨迹隐私保护而且可以满足基于快照的LBS用户位置隐私保护。

关键词：连续查询 k-匿名基于位置服务(LBS) 用户轨迹隐私保护位置隐私保护

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基于Spark的混合推荐算法研究

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计算机应用研究 2017年第12期34卷 3585-3588页

作者：胡德敏龚燕上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学计算机软件技术研究所上海200093

随着电子商务的发展,传统的单机计算模型难以满足海量数据的实时推荐需求,基于协同过滤的推荐算法的缺陷也越来越明显。为此,提出一种利用Spark计算模型实现分布式推荐的方法。该推荐方法采用基于谱聚类和朴素贝叶斯的混合推荐算法,同... 详细信息

随着电子商务的发展,传统的单机计算模型难以满足海量数据的实时推荐需求,基于协同过滤的推荐算法的缺陷也越来越明显。为此,提出一种利用Spark计算模型实现分布式推荐的方法。该推荐方法采用基于谱聚类和朴素贝叶斯的混合推荐算法,同时使用增量式更新,在不全部重新训练模型的基础上,对模型进行局部修改。实验结果表明,较传统的单机模式推荐算法,基于Spark计算模型的分布式推荐算法在一定程度上克服了数据稀疏性,提高了系统的可扩展性,降低了系统的响应时间。

关键词：推荐算法分布式计算 Spark 增量式更新

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基于特征分析的推荐系统托攻击检测算法研究

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软件导刊 2017年第2期16卷 42-47页

作者：胡德敏朱德福上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海理工大学计算机软件技术研究所上海200093

协同过滤是推荐系统中普遍使用的一种推荐技术,然而协同推荐系统很容易遭受恶意用户的攻击。攻击者通过向系统注入大量有规律的攻击用户信息,达到人为操纵推荐系统的目的。为了检测系统中存在的攻击用户,通过研究攻击用户信息的统计特征... 详细信息

协同过滤是推荐系统中普遍使用的一种推荐技术,然而协同推荐系统很容易遭受恶意用户的攻击。攻击者通过向系统注入大量有规律的攻击用户信息,达到人为操纵推荐系统的目的。为了检测系统中存在的攻击用户,通过研究攻击用户信息的统计特征,提出了一种基于特征分析的攻击检测算法。试验结果表明,该算法具有更高的检测率,有效缓解了推荐系统遭受托攻击操纵的问题,确保了推荐系统的可靠性。

关键词：推荐系统协同过滤托攻击特征分析攻击检测算法

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多关键字云资源搜索算法研究

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计算机应用研究 2016年第9期33卷 2615-2618,2624页

作者：胡德敏张明英上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学计算机软件技术研究所上海200093 上海市计算机软件评测重点实验室上海201114

云计算的核心是在虚拟化技术的基础上,通过互联网技术为用户提供动态易扩展的计算资源。利用中心服务器的计算模式来管控网络上大量云资源,使得中心服务器成为整个系统的瓶颈,不利于云计算的大规模应用,因此提出使用对等网络技术构建分... 详细信息

云计算的核心是在虚拟化技术的基础上,通过互联网技术为用户提供动态易扩展的计算资源。利用中心服务器的计算模式来管控网络上大量云资源,使得中心服务器成为整个系统的瓶颈,不利于云计算的大规模应用,因此提出使用对等网络技术构建分布式的云资源索引存储和查询系统,但是结构化拓扑系统维护比较复杂,一般不支持复杂搜索条件查询。提出了一种多关键字云资源搜索算法,在基于分层超级节点的云资源搜索算法基础上进行路由算法改进,希望实现多关键字的精确查询。对多关键字的生成、分割及存储作出了详细说明,提出一种有效的基于数据集的索引搜索策略,实现了包含三个或三个以上的关键字高效、准确查询。分析实验结果证明了算法明显提高了资源搜索的命中率,尤其是随着关键字数目的增多,不仅保证了资源搜索的命中率,同时也大大增加了资源的召回率。

关键词：云计算 P2P网络云对等网络超级节点多关键字资源搜索

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基于谱聚类和扩展朴素贝叶斯的混合推荐算法

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计算机应用研究 2016年第12期33卷 3709-3712页

作者：胡德敏龚燕上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学计算机软件技术研究所上海200093

随着电子商务的发展,基于协同过滤的推荐算法越来越受欢迎,与此同时,该算法的缺陷也越来越明显,如数据稀疏性、系统可扩展性等。为此,提出一种混合型推荐算法。该混合算法首先利用谱聚类方法,根据图谱理论将聚类问题转换为图的分割问题... 详细信息

随着电子商务的发展,基于协同过滤的推荐算法越来越受欢迎,与此同时,该算法的缺陷也越来越明显,如数据稀疏性、系统可扩展性等。为此,提出一种混合型推荐算法。该混合算法首先利用谱聚类方法,根据图谱理论将聚类问题转换为图的分割问题,寻找相似数据群;然后利用扩展逻辑回归的朴素贝叶斯算法对聚类结果建立预测模型;最后使用增量式更新的方法,在不全部重新训练模型的基础上,对模型进行局部修改。实验结果表明,该算法较传统的协同过滤算法在一定程度上克服了数据稀疏性和冷启动问题,降低了计算复杂度,并且具有更好的准确性和可扩展性。

关键词：推荐算法谱聚类朴素贝叶斯增量式更新

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