检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2021年第2期57卷 156-163页

作者：陈淑娟徐雅斌网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

意见领袖在不同的主题社团下对舆情的传播影响力是不同的,为了在社交网络中快速准确挖掘出意见领袖,提出一种面向主题社团的意见领袖挖掘方法。根据提出的兴趣隐含狄利克雷分布(Interest Latent Dirichlet Allocation,I-LDA)主题模型得... 详细信息

意见领袖在不同的主题社团下对舆情的传播影响力是不同的,为了在社交网络中快速准确挖掘出意见领袖,提出一种面向主题社团的意见领袖挖掘方法。根据提出的兴趣隐含狄利克雷分布(Interest Latent Dirichlet Allocation,I-LDA)主题模型得到主题表达能力更强的主题分布,并在此基础上计算相邻用户的主题相似度。采用基于主题相似度的多标签均衡社团划分算法划分主题社团,使相似度大的用户被划分到相同的主题社团中,由此进一步提升社团划分的准确性与合理性。对于意见领袖的挖掘,提出一种快速意见领袖挖掘算法(Quickly-Ming Opinion Leader Algorithm,QMOLA),先通过结构特征筛选出主题社团中的意见领袖候选人,再结合传播特征和情感特征挖掘主题社团中的意见领袖。对比实验结果表明,QMOLA相对于传统的意见领袖挖掘方法在挖掘效率上具有明显的优势,而且挖掘出的意见领袖具有更高的覆盖率和支持率。

关键词：意见领袖主题社团社交网络情感特征支持率

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面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法

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计算机工程 2021年第5期47卷 124-130页

作者：徐雅斌郭昊网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

为更好地对待发布数据进行隐私保护,构建综合k-匿名、l-多样性和t-闭合方法的匿名化隐私保护模型。利用该模型能够选择最适合的隐私保护方法,并优选对应的隐私保护参数,达到数据提供者所期望的隐私保护效果,满足数据使用者对可用性的要... 详细信息

为更好地对待发布数据进行隐私保护,构建综合k-匿名、l-多样性和t-闭合方法的匿名化隐私保护模型。利用该模型能够选择最适合的隐私保护方法,并优选对应的隐私保护参数,达到数据提供者所期望的隐私保护效果,满足数据使用者对可用性的要求。实验结果表明,该方法不仅可以找到相对较优的参数值,而且能够有效满足具有不同身份和应用需求的用户对数据发布的要求。

关键词：隐私保护数据发布匿名化 k-匿名 l-多样性 t-闭合参数优选

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协作环境下的时空约束强制访问控制模型

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计算机科学 2017年第8期44卷 107-114页

作者：范艳芳北京信息科技大学计算机学院北京100101 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

安全的信息共享对信息系统而言至关重要。协作环境下的关键应用对信息共享和信息安全提出了更高的要求。已有的基于BLP模型的强制访问控制模型均无法满足协作环境下关键应用的访问控制需求。因此提出一种协作环境下的具有时空约束的强... 详细信息

安全的信息共享对信息系统而言至关重要。协作环境下的关键应用对信息共享和信息安全提出了更高的要求。已有的基于BLP模型的强制访问控制模型均无法满足协作环境下关键应用的访问控制需求。因此提出一种协作环境下的具有时空约束的强制访问控制模型,将任务、时间、空间等要素进行综合考虑,从而将逻辑安全和物理位置相结合,既增强了访问控制模型的安全性,又满足了协作环境下访问控制的灵活性。采用无干扰理论对所提模型的安全性进行了证明。

关键词：协作强制访问控制主动安全模型时空约束信息流任务

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HRTNSC:基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型

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中文信息学报 2022年第12期36卷 94-103,114页

作者：孔春伟吕学强张乐青海师范大学计算机学院青海西宁810008 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

针对藏文新闻主客观分类的现实需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型(HRTNSC)。首先通过融合音节级特征和包含当前音节的单词级特征丰富模型输入的语义信息,然后将融合后的特征向... 详细信息

针对藏文新闻主客观分类的现实需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型(HRTNSC)。首先通过融合音节级特征和包含当前音节的单词级特征丰富模型输入的语义信息,然后将融合后的特征向量输入到BiLSTM+CNN网络中进行语义提取,最后采用Softmax分类器实现句子的主客观分类。测试结果表明,HRTNSC模型在Word2Vec音节向量+BERT音节向量+注意力机制加权的单词向量特征组合下最优F 1值达到90.84%,分类效果优于对比模型,可以较有效地分类主客观句子,具有一定的应用价值。

关键词：主客观分类混合表示音节级特征单词级特征

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融合多特征的藏文新闻热点事件检测研究

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中文信息学报 2023年第2期37卷 53-61页

作者：孔春伟吕学强张乐赵海兴青海师范大学计算机学院青海西宁810008 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

针对藏文舆情分析需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种融合多特征的藏文新闻热点事件检测方法。首先研究藏文新闻热点事件产生的特点,分析热词的词频、词频增长率、网站影响力特征,提出热度度量方法,通过热度过滤获取热词... 详细信息

针对藏文舆情分析需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种融合多特征的藏文新闻热点事件检测方法。首先研究藏文新闻热点事件产生的特点,分析热词的词频、词频增长率、网站影响力特征,提出热度度量方法,通过热度过滤获取热词集。其次分析事件词对分布特点,建立词对生成模型和词对语义引力模型,通过热度筛选获取词对集。最后采用凝聚式层次聚类方法,聚类混合表示的热词和词对,实现藏文新闻热点事件检测。测试结果表明,该方法最优F值达到0.6000,优于对比方法,可以较有效地检测热点事件,具有一定的应用价值。

关键词：事件检测热词词对语义引力层次聚类

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基于边界标记集的专利文献术语抽取方法

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计算机工程与科学 2015年第8期37卷 1591-1598页

作者：丁杰吕学强刘克会北京信息科技大学网络文化与数字传播重点实验室北京100101 北京城市系统工程研究中心北京100035

目前,大部分术语边界的确定方法是通过选取合适的统计量,设置合适的阈值计算字符串之间的紧密程度,但该类方法在抽取长术语时不能得到很好的效果。为了解决在术语抽取过程中长术语抽取召回率低的问题,在研究了大量专利文献的基础上,提... 详细信息

目前,大部分术语边界的确定方法是通过选取合适的统计量,设置合适的阈值计算字符串之间的紧密程度,但该类方法在抽取长术语时不能得到很好的效果。为了解决在术语抽取过程中长术语抽取召回率低的问题,在研究了大量专利文献的基础上,提出了一种基于专利术语边界标记集的术语抽取方法。方法中提出了边界标记集的概念,并结合专利文献中术语边界的特点构建专利术语边界标记集;提出了一种种子术语权重计算方法抽取种子术语;使用人民日报语料作为对比语料抽取专利文献术语部件词库,提高候选术语的术语度;最后采用左右边界熵的方法对识别出的术语进行过滤。实验表明,所提出的方法具有较好的实验结果,正确率81.67%,召回率71.92%,F值0.765,较对比实验有较大提高。

关键词：边界标记集种子术语部件库左右边界熵

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面向社会安全事件的分布式神经网络攻击行为分类方法

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计算机应用 2017年第10期37卷 2794-2798,2805页

作者：肖圣龙陈昕李卓北京信息科技大学计算机学院北京100101 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

大数据时代下,社会安全事件呈现出数据多样化、数据量快速递增等特点,社会安全事件的事态与特性分析决策面临巨大的挑战。高效、准确识别社会安全事件中的攻击行为的类型,并为社会安全事件处置决策提供帮助,已经成为国家与网络空间安全... 详细信息

大数据时代下,社会安全事件呈现出数据多样化、数据量快速递增等特点,社会安全事件的事态与特性分析决策面临巨大的挑战。高效、准确识别社会安全事件中的攻击行为的类型,并为社会安全事件处置决策提供帮助,已经成为国家与网络空间安全领域的关键性问题。针对社会安全事件攻击行为分类,提出一种基于Spark平台的分布式神经网络分类算法(DNNC)。DNNC算法通过提取攻击行为类型的相关属性作为神经网络的输入数据,建立了各属性与攻击类型之间的函数关系并生成分布式神经网络分类模型。实验结果表明,所提出DNNC算法在全球恐怖主义数据库所提供的数据集上,虽然在部分攻击类型上准确率有所下降,但平均准确率比决策树算法提升15.90个百分点,比集成决策树算法提升8.60个百分点。

关键词：社会安全大数据 Spark分布式系统神经网络分类算法

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基于注意力机制与端到端的中文文本纠错方法

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计算机应用与软件 2022年第6期39卷 141-147页

作者：王匆匆张仰森黄改娟北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100101 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

在中文文本纠错任务上,基于神经机器翻译的文本纠错模型已经取得最优表现。提出一种复制机制的纠错模型,它复制待纠错句子中的字词到目标生成文本中。由于中文文本纠错缺乏大量的标注数据,使用降噪自动编码器在大规模非标注中文语料库... 详细信息

在中文文本纠错任务上,基于神经机器翻译的文本纠错模型已经取得最优表现。提出一种复制机制的纠错模型,它复制待纠错句子中的字词到目标生成文本中。由于中文文本纠错缺乏大量的标注数据,使用降噪自动编码器在大规模非标注中文语料库上预训练基于复制机制的模型。此外,还做了字级别和句子级别的多任务学习。实验结果显示,该方法在NLPCC2018中文文本纠错任务上取得最好成绩。

关键词：神经机器翻译文本纠错降噪自动编码器预训练

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UOF图表到SVG矢量图转换的研究与实现

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计算机工程与设计 2014年第9期35卷 3148-3155,3278页

作者：戚后英施运梅李宁刘旭红北京信息科技大学计算机学院北京100101 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

为有效解决图表不兼容、难以共享和互操作的问题,分析UOF图表到SVG图形转换的可行性,构建基于XSL的UOF图表到SVG的转换模型。针对图表转换过程中的几个关键问题,提出解决方案;实现UOF二维柱状图、二维条形图、二维和三维饼状图等图表到... 详细信息

为有效解决图表不兼容、难以共享和互操作的问题,分析UOF图表到SVG图形转换的可行性,构建基于XSL的UOF图表到SVG的转换模型。针对图表转换过程中的几个关键问题,提出解决方案;实现UOF二维柱状图、二维条形图、二维和三维饼状图等图表到SVG图形的转换。实验和统计结果表明,转换覆盖了UOF图表的主要功能点,扩展了UOF图表,为用户提供了动态交互功能,且转换结果具有较高的相似度。

关键词：图表文档格式转换 UOF(中文办公软件文档格式规范) SVG(可伸缩矢量图形) XSLT(扩展样式表转换语言)

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DITA-OT中音乐元素域的扩展方法研究

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计算机工程与设计 2013年第10期34卷 3695-3700页

作者：刘鹏施运梅李宁刘旭红网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

为扩展DITA-OT对音乐的支持能力,使之更好地适用于复合出版领域,提出了一种在DITA-OT中扩展音乐元素域的方法。通过元素域专门化,将MusicXML中的元素扩展到DITA-OT中,以便DITA-OT能够识别MusicXML中的元素,并建立专门的转换程序支持专... 详细信息

为扩展DITA-OT对音乐的支持能力,使之更好地适用于复合出版领域,提出了一种在DITA-OT中扩展音乐元素域的方法。通过元素域专门化,将MusicXML中的元素扩展到DITA-OT中,以便DITA-OT能够识别MusicXML中的元素,并建立专门的转换程序支持专门化过程。为验证方法的正确性,构建了一个包含MusicXML元素的DITA文档,运用上述方法对此文档实现了到XHTML和MIDI格式的正确转换。实验结果验证了DITA-OT中音乐元素域扩展方法的可行性和有效性。

关键词： DITA DITA-OT 复合出版音乐置标语言专门化

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