检索结果-内蒙古大学图书馆

网络与信息安全学报 2017年第12期3卷 17-23页

作者：董友康张大伟韩臻常亮北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

董事会投票是特定范围的小集体为某一问题进行匿名表决的场景,对参与者的身份要求严格。设计了一种基于联盟链的董事会电子投票协议,用智能合约取代了传统的可信第三方,降低了系统信任成本;采用基于数字证书的身份准入机制,保证了参与... 详细信息

董事会投票是特定范围的小集体为某一问题进行匿名表决的场景,对参与者的身份要求严格。设计了一种基于联盟链的董事会电子投票协议,用智能合约取代了传统的可信第三方,降低了系统信任成本;采用基于数字证书的身份准入机制,保证了参与投票者的身份合法性;基于椭圆曲线盲签名技术设计了电子投票协议,实现了投票的匿名性。安全分析表明,所提协议能够满足电子投票协议的安全性要求,使用方便灵活,提高了系统易用性。

关键词：区块链联盟链电子投票盲签名

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基于用户行为分析的在线订票系统缓存优化策略研究

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计算机与现代化 2017年第5期 92-98页

作者：邱鹏万怀宇林友芳刘宇姚一北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室中国民航信息网络股份有限公司

随着互联网和移动终端技术的快速发展,越来越多的用户通过互联网渠道查询和订购机票。为了减轻大量用户访问给在线订票平台带来的巨大后台查询压力,对余票(即机票库存)和票价信息进行缓存逐渐成为各在线订票系统普遍采取的措施。缓存机... 详细信息

随着互联网和移动终端技术的快速发展,越来越多的用户通过互联网渠道查询和订购机票。为了减轻大量用户访问给在线订票平台带来的巨大后台查询压力,对余票(即机票库存)和票价信息进行缓存逐渐成为各在线订票系统普遍采取的措施。缓存机制中的一个关键问题是如何设置查询关键字的缓存有效时间(TTL)。本文提出一种基于用户查询行为分析的缓存优化策略,通过大量用户的查询记录来挖掘机票的库存变化规律,预测库存变化时间间隔,从而动态地设置TTL。在某在线订票网站的真实查询行为数据集上进行了实验,表明本文提出的方法在保证查询结果准确率的同时,能够极大地提高缓存命中率。

关键词：在线订票系统用户行为分析库存变化缓存有效时间

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基于期限的多请求数据检索问题研究

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计算机应用研究 2016年第7期33卷 2091-2095页

作者：贺萍北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 河北经贸大学信息技术学院石家庄050000

给定一个包含多条信道的集合以及一个包含多个请求的集合,其中每一个请求包含多个请求数据项并且希望在一定期限内下载到,基于期限的多请求数据检索问题指当客户配有多条天线时寻找一个在期限内下载多个请求的数据检索序列,使得所有天... 详细信息

给定一个包含多条信道的集合以及一个包含多个请求的集合,其中每一个请求包含多个请求数据项并且希望在一定期限内下载到,基于期限的多请求数据检索问题指当客户配有多条天线时寻找一个在期限内下载多个请求的数据检索序列,使得所有天线的最大访问延迟最小化。基于此,提出一种多请求的数据检索算法,以调度合适的天线检索这些请求并找到关于这些请求的检索序列,从而平衡在各天线上的访问延迟。针对单请求的数据检索,采用最大团思想寻找下载该请求中所有请求数据项的访问模式,使得检索该请求的访问延迟以及期限丢失率最小化。实验结果表明所提出的方法具有较好的性能。

关键词：无线数据广播数据检索多请求访问延迟期限丢失率检索序列

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城市环境下基于车辆分类的车载自组网隐私保护方案研究

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2017年第5期9卷 480-489页

作者：赵佳李娜韩磊刘吉强北京交通大学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 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国人民解放军66019部队北京102212

车载自组织网络的出现,在提高交通效率、改善交通环境的同时,也带来例如消息篡改、伪造和身份信息泄露等安全威胁.这就要求设计出更加符合车载网特性的消息认证方案.本文提出一种城市环境下的车载自组织网络隐私保护方案,其中包括对车... 详细信息

车载自组织网络的出现,在提高交通效率、改善交通环境的同时,也带来例如消息篡改、伪造和身份信息泄露等安全威胁.这就要求设计出更加符合车载网特性的消息认证方案.本文提出一种城市环境下的车载自组织网络隐私保护方案,其中包括对车辆进行分类,以及为不同类别的车辆分配不同的信任值的方法.在私人车辆认证的过程中采取一种假名多次签名方案对消息进行签名,在公用车辆和固定单元不需要身份隐私保护的情况下可以直接选用RSA签名方案对消息签名,在签名的同时都需要使用对信任值进行累加的策略来提高消息的可靠性.最后使用SUMO、MOVE和NS2进行联合仿真实验,结果表明该方案具有较好的灵活性,而且认证时间小于其他方案.

关键词：车辆分类隐私保护信任度量假名

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面向用户兴趣与社区关系的微博话题检测方法

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智能系统学报 2016年第3期11卷 294-300页

作者：刘志雄贾彩燕北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

微博话题检测是一种特殊形式的话题检测,传统的话题检测方法并不能取得很好的效果。提出了一种面向微博用户社区的话题检测方法。该方法首先在用户发表的微博文本上,利用LDA主题模型分析用户的兴趣分布。接着,结合微博用户关系网络与用... 详细信息

微博话题检测是一种特殊形式的话题检测,传统的话题检测方法并不能取得很好的效果。提出了一种面向微博用户社区的话题检测方法。该方法首先在用户发表的微博文本上,利用LDA主题模型分析用户的兴趣分布。接着,结合微博用户关系网络与用户兴趣对用户进行社区划分,使得同一社区的用户不仅具有较稠密的链接关系,还具有相似的兴趣。然后,面向用户社区,在每个社区内部检测用户关心的话题,给出了一种面向用户社区的、融合词重要度与ε近邻图的微博话题发现方法。该算法能够有效地去除微博噪声、快速准确检测出每个用户社区内关心的话题并对话题进行热度排行。

关键词：微博社区网络文本话题兴趣噪声主题

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一种鲁棒的Multi-Egocentric视频中的多目标检测及匹配算法

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智能系统学报 2016年第5期11卷 619-626页

作者：李龙尹辉许宏丽欧伟奇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

针对视频中的背景变化剧烈、目标尺度差异明显和视角时变性强的特点,提出一种鲁棒的针对multi-egocentric视频的多目标检测及匹配算法。首先,构建基于boosting方法的多目标检测模型对各视频序列中的显著目标进行粗检测,并提出一种基于... 详细信息

针对视频中的背景变化剧烈、目标尺度差异明显和视角时变性强的特点,提出一种鲁棒的针对multi-egocentric视频的多目标检测及匹配算法。首先,构建基于boosting方法的多目标检测模型对各视频序列中的显著目标进行粗检测,并提出一种基于局部相似度的区域优化算法对粗检测显著目标的轮廓进行优化,提高Egocentric视频中显著目标轮廓检测和定位的准确性。在显著目标检测基础上,对不同视角中的显著目标构建基于HOG特征的SVM分类器,实现多视角的多目标匹配。在Party Scene数据集上的实验验证了本文算法的有效性。

关键词： Multi-Egocentric视频多目标检测多目标匹配

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复杂网络与软件度量分析

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北京交通大学学报 2016年第5期40卷 23-28页

作者：马健樊建平刘峰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

用复杂网络理论研究软件系统的复杂性,选取两款面向对象开源软件框架webwork和spring作为研究对象,无(有)向图节点代表类,边代表类间的依赖和关联等关系,将系统抽象为网络图,并对其拓扑结构进行分析.研究表明:无(有)网络具有较大的聚类... 详细信息

用复杂网络理论研究软件系统的复杂性,选取两款面向对象开源软件框架webwork和spring作为研究对象,无(有)向图节点代表类,边代表类间的依赖和关联等关系,将系统抽象为网络图,并对其拓扑结构进行分析.研究表明:无(有)网络具有较大的聚类系数和较小的平均路径长度,具有小世界特性.由于框架都使用了依赖注入和控制反转,程序中类之间的关系,完全由spring容器来控制,而不是由代码控制,容器运行时会根据spring提供的配置信息注入到组件中.用依赖注入的一个结果是改变了编译阶段部分类之间的相互关系,由原来的关联实体类到关联加载配置文件类,从而影响节点的度包括入度和出度,使无(有)向图的边(弧)数改变.实验结果表明:度分布统计特性仍然具有无标度特性.

关键词：软件度量复杂网络度分布聚类系数

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信息表中概念漂移与不确定性分析

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计算机研究与发展 2016年第11期53卷 2607-2612页

作者：邓大勇苗夺谦黄厚宽浙江师范大学数理与信息工程学院浙江金华321004 同济大学电子与信息工程学院上海201804 浙江师范大学行知学院浙江金华321004 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

概念漂移探测是数据流挖掘的一个研究重点,不确定性分析是粗糙集理论的研究核心之一.结合数据流、概念漂移和粗糙集、F-粗糙集的基本观点,以上下近似为工具,定义了上下近似概念漂移、上下近似概念耦合等概念,据此分析了信息表内概念随... 详细信息

概念漂移探测是数据流挖掘的一个研究重点,不确定性分析是粗糙集理论的研究核心之一.结合数据流、概念漂移和粗糙集、F-粗糙集的基本观点,以上下近似为工具,定义了上下近似概念漂移、上下近似概念耦合等概念,据此分析了信息表内概念随着属性而变化的特点.以正区域为工具,定义了决策表内概念漂移、概念耦合等概念,分析了决策表内整体概念随属性变化而变化.在认识论方面,从理想和现实2方面定义了认识收敛,从粒计算、粗糙集的角度对人类认识世界的方式进行了探讨.

关键词：粗糙集概念漂移属性约简概念耦合上下近似

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应用非负矩阵分解模型的社区发现方法综述

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计算机科学与探索 2016年第1期10卷 1-13页

作者：李亚芳贾彩燕于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)在提取高维数据中隐含模式和结构方面具有良好性能,已成为数据挖掘领域的热点研究之一。NMF作为无监督学习的有效工具,在模式识别、文本处理、多媒体数据分析以及生物信息学等研究... 详细信息

非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)在提取高维数据中隐含模式和结构方面具有良好性能,已成为数据挖掘领域的热点研究之一。NMF作为无监督学习的有效工具,在模式识别、文本处理、多媒体数据分析以及生物信息学等研究领域得到了广泛应用。目前,已有工作将NMF模型应用于网络数据挖掘,发现网络中隐含的社区结构。对基于NMF的社区发现方法进行了总结,包括无监督的社区发现方法和半监督的社区发现方法,通过在实际网络和人工网络进行实验,比较分析了不同算法的性能,进一步研究了当前基于NMF发现社区结构所面临的挑战,并对下一步研究方向进行了展望。

关键词：数据挖掘非负矩阵分解社区发现

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一种使用shapelets的增量式时间序列分类

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计算机科学 2016年第5期43卷 257-260,293页

作者：丁剑王树英北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

根据时间序列数据维度高、实值有序、数据间存在自相关性等特点,对时间序列分类过程进行研究。研究了当前比较流行的时间序列分类方法;从图像处理的角度出发,提出了一种将图片信息转化为时间序列数据的ITTS方法。shapelets作为最能够表... 详细信息

根据时间序列数据维度高、实值有序、数据间存在自相关性等特点,对时间序列分类过程进行研究。研究了当前比较流行的时间序列分类方法;从图像处理的角度出发,提出了一种将图片信息转化为时间序列数据的ITTS方法。shapelets作为最能够表示一条时间序列的子序列,随着时间的推移,这个特征序列可能会动态地发生变化。基于这样的思想,提出了一种基于动态发现shapelets的增量式时间序列分类算法IPST。该算法能够较好地动态发现当前最优的k个shapelets,从而提高时间序列分类的准确度。得到的shapelets集合还可以与多个传统的分类器结合,从而获得更佳的分类效果。

关键词：时间序列分类 shapelets 图像转化增量式学习

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