检索结果-内蒙古大学图书馆

中国集体经济 2023年第13期 70-73页

作者：张雨彤汪佳禾王锦诚王超北京交通大学经济管理学院北京交通大学计算机与信息技术学院

文章旨在探索影响拼车出行意愿的因素及因素之间的关系。在计划行为理论的基础上,综合考虑出行行为的特征,剔除行为态度变量,引入感知风险、平台服务质量等潜变量,提出9个假设。通过问卷回收400份有效样本,采用结构方程模型对数据拟合... 详细信息

文章旨在探索影响拼车出行意愿的因素及因素之间的关系。在计划行为理论的基础上,综合考虑出行行为的特征,剔除行为态度变量,引入感知风险、平台服务质量等潜变量,提出9个假设。通过问卷回收400份有效样本,采用结构方程模型对数据拟合进行实证分析。最终发现影响平台服务质量评价的主要因素是平台对用户的认证和监督、高效精准的匹配机制和较低的价格。出行者对拼车出行最担心的因素是个人隐私泄露和安全隐患问题,其次是同乘人员带来的不良体验。在此基础上对平台和监管方提出了建议。

关键词：拼车出行合乘顺风车出行意愿结构方程模型

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基于知识聚合和迁移的跨领域推荐算法

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电子学报 2020年第10期48卷 1928-1932页

作者：刘真田靖玉苑宝鑫孙永奇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

传统的推荐算法受限于单领域中用户和项目的稀疏关系,也存在用户冷启动等问题.跨领域推荐能够通过学习辅助领域的知识去丰富目标领域的稀疏数据以提高推荐准确率.本文提出了一种知识聚合和迁移相结合的跨领域推荐算法ATCF.与已有算法不... 详细信息

传统的推荐算法受限于单领域中用户和项目的稀疏关系,也存在用户冷启动等问题.跨领域推荐能够通过学习辅助领域的知识去丰富目标领域的稀疏数据以提高推荐准确率.本文提出了一种知识聚合和迁移相结合的跨领域推荐算法ATCF.与已有算法不同,在对共性知识和个性知识的表示学习中,ATCF均充分融合了辅助域和目标域的知识,通过基于矩阵分解的两级矩阵拼接和两次矩阵填充,得到在群集矩阵及评分矩阵上的共性知识表示;通过知识迁移,构建了重叠用户和非重叠用户的个性知识表示,有效避免了负迁移.在两个跨领域数据集上开展的实验表明,ATCF算法与已有单领域和跨领域推荐算法相比RMSE降低了3%~7%,准确率召回率增加了8%~15%.

关键词：跨领域推荐矩阵分解迁移学习知识聚合

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基于子任务学习的双分支个性化视线估计网络

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中国科技论文在线精品论文 2022年第2期15卷 251-258页

作者：赵晓瑜黄雅平田艺田媚北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对视线估计任务中个性化信息处理难的问题,提出了一种基于子任务学习的双分支个性化视线估计网络(EbPN)。首先,该网络包含表观信息感知分支和个性化信息感知分支,以分别刻画用户丰富的表观信息以及个性化信息;然后,构造一系列子任务... 详细信息

针对视线估计任务中个性化信息处理难的问题,提出了一种基于子任务学习的双分支个性化视线估计网络(EbPN)。首先,该网络包含表观信息感知分支和个性化信息感知分支,以分别刻画用户丰富的表观信息以及个性化信息;然后,构造一系列子任务以替代独立样本对模型进行训练优化,其中各子任务均模仿了一个小样本视线估计任务。该网络充分获取了用户的表观信息及个性化信息,可有效减小个性化偏差,提高视线估计模型的精度,且在没有任何校准样本的情况下,仍然具有很好的泛化性能。在GazeCapture和MPIIGaze数据集上开展的大量实验证明了EbPN的有效性。

关键词：人工智能个性化视线估计小样本学习个性化偏差

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施工隧道数据处理中的可靠卡尔曼滤波

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计算机系统应用 2022年第9期31卷 210-216页

作者：张诗琪张晋豫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对隧道结构安全监测数据存在野值,噪声等严重影响后续分析的问题,提出了一种自适应跟踪系统噪声的可靠卡尔曼滤波算法进行数据去噪.首先结合滑动窗口使用最小二乘法对野值进行补偿;其次继承卡尔曼的“一步一推导”思想,动态估计噪声值... 详细信息

针对隧道结构安全监测数据存在野值,噪声等严重影响后续分析的问题,提出了一种自适应跟踪系统噪声的可靠卡尔曼滤波算法进行数据去噪.首先结合滑动窗口使用最小二乘法对野值进行补偿;其次继承卡尔曼的“一步一推导”思想,动态估计噪声值,有效解决了传统卡尔曼滤波器在面对野值及非线性系统时存在的无法准确建模的问题;最后使用北京某施工地铁数据进行数值验证,结果表明,与经典算法相比,该算法在精度方面有极大的提升.

关键词：隧道结构安全监测野值数据去噪卡尔曼滤波噪声动态估计

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基于网络评论的文本挖掘与情感倾向分析--以北京地区博物馆为例

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互联网周刊 2023年第11期 20-23页

作者：杨嘉雯石媛媛闫安北京交通大学经济管理学院北京交通大学计算机与信息技术学院

目的:基于五家旅游平台上北京地区18家一级博物馆评论的数据分析,挖掘影响游客满意度因素,了解游客差评原因,对提升北京地区博物馆服务具有重大意义。方法:通过词云图、语义网络特征关联分析、LDA主题模型特征分析,并建立语义情感词典... 详细信息

目的:基于五家旅游平台上北京地区18家一级博物馆评论的数据分析,挖掘影响游客满意度因素,了解游客差评原因,对提升北京地区博物馆服务具有重大意义。方法:通过词云图、语义网络特征关联分析、LDA主题模型特征分析,并建立语义情感词典进行情感倾向分析。结论:根据文本挖掘与情感倾向分析结果,提出北京地区博物馆服务建议。创新基于现实数据,采用数据挖掘方法分析北京地区博物馆游客情感倾向,为游客情感影响因素识别提供科学研究范式。

关键词：文本挖掘语义网络文本情感分析北京地区博物馆

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ISLM:克服灾难性遗忘的增量深度学习模型

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现代计算机 2022年第14期28卷 35-41页

作者：程虎威北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

增量学习已成为机器学习领域的一个新的研究热点。与传统的机器学习相比,增量学习可以从新样本中不断学习新知识,并保留以前学习过的大部分知识。然而,目前增量深度学习方法不仅方法复杂而且会导致模型参数增加,因此本文提出了一个有效... 详细信息

增量学习已成为机器学习领域的一个新的研究热点。与传统的机器学习相比,增量学习可以从新样本中不断学习新知识,并保留以前学习过的大部分知识。然而,目前增量深度学习方法不仅方法复杂而且会导致模型参数增加,因此本文提出了一个有效的增量深度学习模型(incremental structure learning model,ISLM),用于处理增量深度神经网络中的灾难性问题。在拆分的CIFAR-100数据集上进行实验,结果表明,与目前流行的增量学习方法相比,该方法不仅具备很f强的缓解灾难性遗忘的能力,而且得到了最高精度。

关键词：增量学习深度学习注意力模块通道剪枝

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面向边缘计算应用的拜占庭式容错分布式一致性算法

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计算机与现代化 2022年第12期 33-41页

作者：张昊路红英北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为解决边缘计算中边缘节点易于被攻击或俘获产生拜占庭错误,从而破坏边缘计算应用可用性的问题,设计一种面向边缘计算应用的拜占庭容错分布式一致性算法Edge-Raft。该算法在现有的经典Raft算法基础上,针对边缘环境中潜在的拜占庭错误进... 详细信息

为解决边缘计算中边缘节点易于被攻击或俘获产生拜占庭错误,从而破坏边缘计算应用可用性的问题,设计一种面向边缘计算应用的拜占庭容错分布式一致性算法Edge-Raft。该算法在现有的经典Raft算法基础上,针对边缘环境中潜在的拜占庭错误进行重新设计,通过引入数字签名、同步日志检测、轮询选举、惰性投票、三阶段日志同步等机制,使其具有拜占庭容错特性的同时,将消息传递的复杂度限制至线性级,保证小于1/3的集群总数的边缘节点发生拜占庭错误时仍能为用户提供有效服务。基于不同节点规模的实验结果表明,与现有Raft算法相比,该算法在保留Raft算法可理解性的基础上,保证算法在边缘环境中的可用性与活性。相比于现有的实用拜占庭容错算法,所提算法将消息传递的时间复杂度限定在线性级,保证该算法在多节点边缘环境中的可拓展性。

关键词：边缘计算拜占庭容错分布式一致性算法

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区块链交易内容隐私保护技术研究综述

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密码学报 2022年第4期9卷 596-618页

作者：姚爽张大伟李勇王伟北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

区块链技术是一种去中心化、多方共识、公开透明的新型计算范式,由于其交易数据具有全网分发、多方共识和公开存储验证的特点,因此用户交易内容的隐私保护面临着极大的挑战.本文对现有区块链交易内容隐私保护技术进行研究.首先,在明确... 详细信息

区块链技术是一种去中心化、多方共识、公开透明的新型计算范式,由于其交易数据具有全网分发、多方共识和公开存储验证的特点,因此用户交易内容的隐私保护面临着极大的挑战.本文对现有区块链交易内容隐私保护技术进行研究.首先,在明确区块链交易内容隐私保护含义的基础上,分析了区块链交易内容和交易身份隐私保护在设计思路和实现技术上的差异,厘清了区块链交易内容隐私保护所面临的威胁和挑战;其次,从区块链的交易内容隐藏、隐藏交易验证和隐藏交易监管三个方面比较分析了目前主流区块链平台的交易内容隐私保护技术,详细介绍了不同方案的设计架构、安全机制、密码算法和安全协议等内容,并对比剖析了不同方案在实现架构、算法设计、保护粒度和性能开销方面的优缺点.最后,从监管需求、架构设计和算法优化等方面对未来区块链交易内容隐私保护的研究方向进行了展望.

关键词：区块链隐私保护交易内容密码学

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基于多分支退出的自蒸馏方法研究

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现代计算机 2022年第12期28卷 1-8页

作者：邹美霞北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着卷积神经网络的快速发展,研究者不断加深或加宽网络的结构以追求更高精度,但这种方式会带来延迟和计算成本的增加。在带有多分支结构的自蒸馏方法中存在浅层网络不能充分学习深层网络性能的问题。因此,提出一种基于多分支的自蒸馏方... 详细信息

随着卷积神经网络的快速发展,研究者不断加深或加宽网络的结构以追求更高精度,但这种方式会带来延迟和计算成本的增加。在带有多分支结构的自蒸馏方法中存在浅层网络不能充分学习深层网络性能的问题。因此,提出一种基于多分支的自蒸馏方法(SDA),将网络中所有分支的集成结果作为教师指导最后分支的输出,同时用最后分支输出指导其他分支,使得模型更好更早地退出网络。实验结果表明,该方法在ResNet一系列模型上取得了0.46%~1.51%的精度提升。

关键词：卷积神经网络多分支结构自蒸馏方法模型早退

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基于贝叶斯优化的CatBoost的网络安全态势评估方法

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现代计算机 2022年第6期28卷 11-17页

作者：祝卫军黎琳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

网络安全法的颁布和信息安全等级保护2.0标准的实施对网络安全领域提出了更高的要求,这就促使现有的防护理念需要向主动防御、动态防御进行转变,使用网络安全态势感知技术对信息系统进行防护。贝叶斯优化考虑上文寻优信息,不断更新先验... 详细信息

网络安全法的颁布和信息安全等级保护2.0标准的实施对网络安全领域提出了更高的要求,这就促使现有的防护理念需要向主动防御、动态防御进行转变,使用网络安全态势感知技术对信息系统进行防护。贝叶斯优化考虑上文寻优信息,不断更新先验,具有迭代次数少、速度快的优点,CatBoost模型具有防止过拟合和自动特征值处理等优点。因此针对CatBoost模型使用贝叶斯优化的方法进行参数优化,将优化后的模型应用于网络威胁的态势评估当中。在KDD99和CICIDS2017数据集上进行实验验证,通过与常用分类算法进行对比,各项评估指标均优于其他算法,验证基于贝叶斯优化的CatBoost模型在安全态势评估当中的可行性。

关键词：网络安全态势评估贝叶斯优化 CatBoost模型

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