检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2023年第9期44卷 2777-2785页

作者：王晨星吴云雒晓辉贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

针对现有推荐模型忽略用户兴趣的动态变化,导致推荐精度较低等问题,提出一个基于用户行为的长短期序列推荐模型(long and short term sequence recommendation model based on user behavior,UBLSR)。在序列信息挖掘部分设计一种多路空... 详细信息

针对现有推荐模型忽略用户兴趣的动态变化,导致推荐精度较低等问题,提出一个基于用户行为的长短期序列推荐模型(long and short term sequence recommendation model based on user behavior,UBLSR)。在序列信息挖掘部分设计一种多路空洞卷积网络,将网络扩展成多通路结构挖掘复杂的用户行为特征;将短期时间窗口内的序列行为和目标物品进行关联,通过自注意力网络动态地对用户短期兴趣进行建模;设计一种邻居用户表示方案,借助注意力机制关注邻域内有影响力的用户子集,对用户长期兴趣进行建模;将短期兴趣建模和长期兴趣建模的结果联合进行推荐预测。UBLSR模型在Gowalla、Movielens-1M两个数据集上进行实验,其结果表明,该模型优于其它基准模型,达到较为突出的性能。

关键词：用户行为长短期序列推荐多路空洞卷积网络自注意力网络短期兴趣长期兴趣邻居用户表示方案

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基于意图正则化的深度半监督文本聚类

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计算机应用 2024年

作者：徐乐黄瑞章白瑞娜秦永彬文本计算与认知智能教育部工程研究中心(贵州大学) 公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州大学计算机科学与技术学院

针对现有半监督文本聚类方法无法在表示学习和聚类过程中同时考虑用户意图的问题，提出了基于意图正则化的深度半监督文本聚类模型(IRDSTC)。通过引入意图正则化策略，设计了意图正则化的表示学习(IRRL)模块和意图正则化的聚类(IRC)模... 详细信息

针对现有半监督文本聚类方法无法在表示学习和聚类过程中同时考虑用户意图的问题，提出了基于意图正则化的深度半监督文本聚类模型(IRDSTC)。通过引入意图正则化策略，设计了意图正则化的表示学习(IRRL)模块和意图正则化的聚类(IRC)模块。首先，根据用户提供的意图约束信息构建意图矩阵，以捕获用户对文本之间关系的期望；其次，将该矩阵应用到表示学习阶段和聚类阶段。在表示学习阶段，将深度模型提取的中间层表示转换为表示关联性矩阵，并结合意图矩阵构造正则项，旨在利用用户意图驱动表示学习；在聚类阶段，根据聚类迭代得到的类簇分配概率构造分配一致性矩阵，并结合意图矩阵构造正则项，以实现用户意图对聚类过程的指导。实验结果表明，所提出的模型在Reu-10k、BBC、ACM和Abstract数据集上相较于其他聚类方法在聚类准确率、标准化互信息和调整兰德指数评价指标上均具有更好的表现，相较于次优的SDEC,IRDSTC的聚类标准化互信息分别提升了36.39%、67.56%、28.95%、20.76%，表明了IRDSTC具有更好的聚类效果。

关键词：意图正则化半监督文本聚类

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MEC中基于改进粒子群算法的任务卸载策略

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计算机工程 2024年

作者：吴波龙廷艳万良夏云霓贵州大学计算机学院科学与技术学院公共大数据国家重点实验室重庆大学计算机学院软件与理论重庆市重点实验室

针对多基站多任务移动边缘计算环境中任务卸载问题，在同时考虑任务在基站之间并行传输、任务卸载系统时延和边缘服务器负载的情况下，提出以系统时延和负载均衡为最小化优化目标的任务卸载策略。为求解优化问题，提出了一种基于改进粒... 详细信息

针对多基站多任务移动边缘计算环境中任务卸载问题，在同时考虑任务在基站之间并行传输、任务卸载系统时延和边缘服务器负载的情况下，提出以系统时延和负载均衡为最小化优化目标的任务卸载策略。为求解优化问题，提出了一种基于改进粒子群算法的任务卸载方法IPSO，通过采用反向学习策略对粒子群算法的初始解空间进行优化，提升算法的收敛与搜索能力；再利用levy飞行策略对各粒子的速度矢量进行更新，有效避免局部最优解，同时引入遗传算法的精英保留策略，得到一个能够稳定降低边缘服务器负载的任务卸载策略，将所提的IPSO算法与混合启发式算法、PSO算法、人工蜂鸟算法、遗传算法和随机算法进行对比。实验结果表明，IPSO算法在不同的任务数、边缘服务器数下得到的时延和负载标准差都小于其它5种算法，其中，在任务数增长下进行实验后得到的系统时延分别比其它对比算法平均降低了3.04%、4.63%、6.79%、8.94%、12.7%，边缘服务器之间负载标准差分别比其它对比算法平均降低了16.2%、26.4%、62.8%、71.3%、91.5%。

关键词：边缘计算任务卸载并行传输负载均衡粒子群算法

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基于生成对抗网络的联邦学习深度影子防御方案

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计算机应用 2024年第1期44卷 223-232页

作者：周辉陈玉玲王学伟张洋文何建江省部共建公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 潍坊科技学院计算机学院山东寿光262700

联邦学习(FL)可以使用户在不直接上传原始数据的条件下完成多方数据共享和交互,有效降低隐私泄露风险。然而,现有的研究表明敌手仍可以通过共享的梯度信息重构出原始数据。为进一步保护联邦学习隐私,基于生成对抗网络(GAN)提出一种联邦... 详细信息

联邦学习(FL)可以使用户在不直接上传原始数据的条件下完成多方数据共享和交互,有效降低隐私泄露风险。然而,现有的研究表明敌手仍可以通过共享的梯度信息重构出原始数据。为进一步保护联邦学习隐私,基于生成对抗网络(GAN)提出一种联邦学习深度影子防御方案。首先,通过生成对抗网络学习原始真实数据分布特征,并生成可替代的影子数据;然后,通过影子数据训练影子模型替代原始模型,敌手无法直接获取真实数据训练过的原始模型;最后,利用影子数据在影子模型中产生的影子梯度替代真实梯度,使敌手无法获取真实梯度。在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行了实验:与添加噪声、梯度裁剪、梯度压缩、表征扰动和局部正则化稀疏化五种防御方案相比,在CIFAR10数据集上所提方案的均方误差(MSE)是对比方案的1.18~5.34倍,特征均方误差(FMSE)是对比方案的4.46~1.03×10^(7)倍,峰值信噪比(PSNR)是对比方案的49.9%~90.8%;在CIFAR100数据集上的MSE是对比方案的1.04~1.06倍,FMSE是对比方案的5.93~4.24×10^(3)倍,PSNR是对比方案的96.0%~97.6%。相较于深度影子防御方法,所提方案考虑了敌手的实际攻击能力和影子模型训练存在的问题,设计了威胁模型和影子模型生成算法,在理论分析和实验方面表现更好,而且能够在保证准确率的前提下有效降低联邦学习隐私泄露风险。

关键词：联邦学习生成对抗网络梯度反演隐私保护防御方案

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鲁棒物联网多维时序数据预测方法

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计算机工程 2025年第4期51卷 107-118页

作者：沈忱何勇彭安浪贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州兆信数码技术有限公司贵州贵阳550025

在物联网(IoT)场景中,数据在采集和传输过程中易受噪声的干扰,导致数据中存在一定的离群值与缺失值。现有的时间正则化矩阵分解模型通常考虑平方损失来衡量重构误差,忽略了处理存在异常数据的多维时间序列时,矩阵分解的质量同样是影响... 详细信息

在物联网(IoT)场景中,数据在采集和传输过程中易受噪声的干扰,导致数据中存在一定的离群值与缺失值。现有的时间正则化矩阵分解模型通常考虑平方损失来衡量重构误差,忽略了处理存在异常数据的多维时间序列时,矩阵分解的质量同样是影响模型预测性能的关键因素。提出一种基于L_(2,log)范数的时间感知鲁棒非负矩阵分解多维时序预测框架(TARNMF)。TARNMF通过非负矩阵分解(NMF)和参数可学习的自回归(AR)时间正则项建立多维时序数据的时空相关性,基于存在离群值的数据服从拉普拉斯分布的假设,使用L_(2,log)范数来估计非负鲁棒矩阵分解中原始数据和重建矩阵的误差,以减小异常数据对预测模型的干扰。L_(2,log)范数具备现有鲁棒度量函数的性质,解决了L_(1)损失的近似问题,并通过压缩异常值的残差来减少其对目标函数的影响。此外,提出一种基于投影梯度下降的优化方法对模型进行优化。实验结果表明,TARNMF具有良好的可扩展性和鲁棒性,尤其在高维Solar数据集上,较次优结果的相对平均绝对误差降低了8.64%。同时,在噪声数据上的实验结果验证了TARNMF能高效地处理和预测存在异常数据的IoT时序数据。

关键词： L_(2,log)范数非负矩阵分解时间正则化矩阵分解多维时序数据预测鲁棒性

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可验证可追溯电子证照共享存证方案

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西安电子科技大学学报 2023年第5期50卷 142-155页

作者：王林冬田有亮杨科迪肖曼熊金波贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学密码学与数据安全研究所贵州贵阳550025 贵州大学贵州省密码学与区块链技术特色重点实验室贵州贵阳550025 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117

可验证性及可追溯性是电子证照共享留存面临的重要挑战,传统方法仅通过电子签章技术确保发证方的可验证性,但持证方、存证方的可验证性以及证照泄露的可追溯性却难以得到保证。为此,提出可验证可追溯电子证照共享存证方案。首先,针对电... 详细信息

可验证性及可追溯性是电子证照共享留存面临的重要挑战,传统方法仅通过电子签章技术确保发证方的可验证性,但持证方、存证方的可验证性以及证照泄露的可追溯性却难以得到保证。为此,提出可验证可追溯电子证照共享存证方案。首先,针对电子证照非授权使用问题以及泄露后无法追溯问题,构建电子证照共享存证系统模型;其次,针对传统强鲁棒水印算法中的水印信息丢失问题,基于BCH码改进现有强鲁棒水印算法,从而实现水印信息失真可纠错;最后,为实现发证方、持证方、存证方三方可验证性以及电子证照泄露后的高效可追溯,结合所提鲁棒水印以及可逆信息隐藏技术,构建可验证可追溯电子证照模型,并在此基础上设计电子证照共享存证协议,从而确保证照的真实授权使用以及泄露后的高效可追溯。通过安全性及效率分析表明,该方案能在确保三方可验证的前提下实现证照泄露后的高效可追溯,且具有较好的抗共谋攻击检测能力,同时其执行时间消耗较少,足以满足实际应用的需求。

关键词：鲁棒水印可逆信息隐藏电子证照可验证可追溯

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高维混合不确定条件下基于降维积分的产品关键结构可靠性优化设计

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计算机集成制造系统 2024年第12期30卷 4152-4167页

作者：洪兆溪谭建荣何利力胡炳涛张志峰宋秀菊冯毅雄浙江大学宁波科创中心浙江宁波315100 浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室浙江杭州310027 浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025

在产品可靠性中注入优化设计思想,在满足可靠度要求的前提下寻找能够使目标性能最优的关键结构设计变量取值,是保障产品性能和提升人类使用感受的重要途径。值得注意的是,不确定因素在结构设计过程中无处不在且品种多样,特别是区间不确... 详细信息

在产品可靠性中注入优化设计思想,在满足可靠度要求的前提下寻找能够使目标性能最优的关键结构设计变量取值,是保障产品性能和提升人类使用感受的重要途径。值得注意的是,不确定因素在结构设计过程中无处不在且品种多样,特别是区间不确定和随机不确定往往同时存在,并具有较高的参数维度,使得传统的设计方法不再适用。针对此问题,先引入积分降维来提升产品关键结构可靠性的分析速度,再通过Kriging近似建模技术和多目标粒子群智能算法,建立高维混合不确定产品关键结构可靠性优化设计的高效循环嵌套计算架构。内层计算聚焦于考虑高维混合不确定变量的产品关键结构功能函数降维积分以快速获取其上下界函数表征及对应的可靠性范围,外层计算则根据内层的可靠性分析结果来判断当前的结构设计变量是否满足可靠性要求并借助多目标粒子群智能算法进行搜索更新,有效减小了产品关键结构可靠性优化设计过程的计算工作量,并通过工程实例验证了所提方法的合理性与有效性。

关键词：高维混合不确定降维积分可靠性优化设计产品结构双层嵌套计算

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基于多智能体强化学习的防空编队部署方法

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电光与控制 2024年第12期31卷 91-97页

作者：简泽民申国伟刘莉王美琪贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵阳550000 江南机电设计研究所贵阳550000

针对防空编队智能部署方法无法同时兼顾区域掩护和目标掩护、人为制定复杂规则难以求解、算法执行效率较低的问题,提出一种基于独立多智能体近端策略优化(IN-MAPPO)的防空编队部署方法。设计独立的行动者-评论家网络,以适应火力单元的... 详细信息

针对防空编队智能部署方法无法同时兼顾区域掩护和目标掩护、人为制定复杂规则难以求解、算法执行效率较低的问题,提出一种基于独立多智能体近端策略优化(IN-MAPPO)的防空编队部署方法。设计独立的行动者-评论家网络,以适应火力单元的不同角色,通过集中式价值函数和奖励函数促进火力单元协同合作完成混合部署任务,提高编队的抗击能力和整体部署性能。实验结果表明:IN-MAPPO方法能够依据智能体的角色完成混合部署任务,提高远程火力单元的抗击能力,比其他MAPPO算法减少了13.7%的训练时间;与现有智能算法相比,火力单元覆盖面积提升了4.2%,有效掩护宽度提升了12.3%,算法的执行效率提高了95.9%。

关键词：区域掩护目标掩护独立参数 IN-MAPPO算法

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基于HST的空间众包位置隐私保护方法

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 287-293页

作者：唐旭龙士工刘海弓晓锋贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州省科技信息中心贵州贵阳550025

针对空间众包中不可信的服务器获取用户真实的位置信息,导致用户隐私泄露的问题。提出一种基于层次分离树(HST)的空间众包位置隐私保护方法,用于保护用户的位置隐私和保证任务分配的有效性,将位置点集构造一个HST,设计一种基于HST的差... 详细信息

针对空间众包中不可信的服务器获取用户真实的位置信息,导致用户隐私泄露的问题。提出一种基于层次分离树(HST)的空间众包位置隐私保护方法,用于保护用户的位置隐私和保证任务分配的有效性,将位置点集构造一个HST,设计一种基于HST的差分隐私保护机制,对用户的位置节点进行扰动处理,并且理论证明该机制满足地理不可区分性。实验结果表明,在相同的隐私预算下,该方法在任务分配的总距离方面明显优于现有的差分隐私机制。

关键词：空间众包位置隐私地理不可区分性任务分配

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基于截断表的保留格式加密算法TT-FPE

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福建师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期41卷 68-76页

作者：杨庆田有亮熊金波贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 福建省网络安全与密码学重点实验室福建福州350117

保留格式加密算法可以在加密的同时保证明文和密文格式相同,解决了信用卡号、电话号码、身份证号等敏感数据明文存储易造成隐私泄露等问题。当前保留格式加密方案大多基于Prefix、Cycle-Walking和Generalized-Feistel算法进行扩展和改进... 详细信息

保留格式加密算法可以在加密的同时保证明文和密文格式相同,解决了信用卡号、电话号码、身份证号等敏感数据明文存储易造成隐私泄露等问题。当前保留格式加密方案大多基于Prefix、Cycle-Walking和Generalized-Feistel算法进行扩展和改进,存在多次调用Cycle-Walking结构的不确定性问题,同时,现有保留格式加密算法处理的问题域有一定的局限性。提出一种新型的基于截断表的保留格式加密算法,仅需调用一次Cycle-Walking结构,使加密结果落入问题域,以及在截断表算法基础上提出分段处理方案,进一步扩大了保留格式加密算法处理的问题域。并且通过安全性分析,证明了所提算法是安全的,能够抵御恶意敌手攻击。实验结果表明所提算法具有高效性,可将保留格式加密过程重复调用Cycle-Walking结构的次数降至0。且与先前保留格式加密算法相比,平均每字节加密开销相当。

关键词：敏感信息保留格式加密 Feistel结构 Cycle-Walking 截断表随机函数

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