检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2025年第5期 1589-1594页

作者：范亚州李卓网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学) 北京信息科技大学计算机学院

边缘生成的大量数据可以通过联邦学习（FL）的方式训练全局模型，因此边缘计算与联邦学习的结合已成为降低网络能耗的关键技术。在分层联邦学习（HFL）中，边缘设备的局部数据量和数据质量的差异会直接影响HFL全局模型的质量。为此，提... 详细信息

边缘生成的大量数据可以通过联邦学习（FL）的方式训练全局模型，因此边缘计算与联邦学习的结合已成为降低网络能耗的关键技术。在分层联邦学习（HFL）中，边缘设备的局部数据量和数据质量的差异会直接影响HFL全局模型的质量。为此，提出一种传输能量约束下的节点协作算法（NCATTECC）解决传输能耗限制下全局模型质量最优化问题，证明了该问题是一个NP-hard(Non-deterministic Polynomial-hard）问题，同时证明了所提算法具有■的近似比例。具体而言，通过协作，可以在不超过传输能耗限制的情况下，让更多的优质节点参与训练。在广泛使用的CIFAR-10、FashionMNIST数据集上的仿真实验结果表明，所提算法对所选节点进行训练，得到的模型准确率比FedAvg(Federated Averaging）和Fed-CBS(Federated Class-balanced Sampling）分别高出4.47%、6.64%和3.47%、4.58%。

关键词：分层联邦学习端到端通信节点协作模型质量优化能耗限制

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面向联邦大语言模型训练的传输优化技术综述

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计算机科学 2025年第1期52卷 42-55页

作者：顿婧博李卓网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学) 北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

随着人工智能技术的快速发展,各类大型语言模型不断涌现.但是专用大语言模型的用户及数据集大多具有隐私性和安全性要求,数据安全隐私问题亟待解决.在此背景下,联邦大语言模型应运而生并得到越来越多的关注.由于大型语言模型庞大的数据... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,各类大型语言模型不断涌现.但是专用大语言模型的用户及数据集大多具有隐私性和安全性要求,数据安全隐私问题亟待解决.在此背景下,联邦大语言模型应运而生并得到越来越多的关注.由于大型语言模型庞大的数据量以及联邦学习的分布式架构,海量的参与节点与云服务器间进行大量的模型交换会产生较高的通信成本.为提升模型收敛速率,研究人员对面向联邦大语言模型训练的传输优化技术展开了研究.文章分析了联邦大语言模型所面临的挑战;综述了基于模型微调的传输优化方法、基于模型压缩的传输优化方法以及基于分布式并行处理的传输优化的优化问题;介绍了已有的开源联邦大语言模型以及所用到的传输优化技术,并对未来研究方向进行了展望.

关键词：联邦学习大语言模型传输优化通信开销模型压缩

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PLSGA:阶段式长文本摘要生成方法

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 170-178页

作者：方缙李宝安游新冬吕学强北京信息科技大学计算机学院北京100101 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

针对现有方法在处理长文本时,存在冗余信息处理困难和无法筛选出最高质量摘要的问题,提出了一种阶段式长文本摘要生成方法(PLSGA)。将样本数据的文本和参考摘要分割,利用Sentence-BERT获取语义向量并进行相似度比对,从中抽取文本的关键... 详细信息

针对现有方法在处理长文本时,存在冗余信息处理困难和无法筛选出最高质量摘要的问题,提出了一种阶段式长文本摘要生成方法(PLSGA)。将样本数据的文本和参考摘要分割,利用Sentence-BERT获取语义向量并进行相似度比对,从中抽取文本的关键信息;通过关键信息和非关键信息训练抽取模型,以尽可能地保留原文本的语义信息;将抽取的关键信息和参考摘要作为样本输入骨干模型BART进行生成模型训练;通过生成模型生成多条候选摘要,并使用无参考摘要评分模型筛选出质量最好的摘要。提出的阶段式长文本摘要生成方法在多个中文长文本数据集上进行实验,结果表明相对于目前主流的方法以及ChatGPT,其效果均有提升,具有领域优势,生成的摘要质量更好,更具可读性。

关键词：文本摘要 Sentence-BERT 关键信息 BART 无参考摘要评分模型

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位置社交网络的个性化位置推荐

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北京邮电大学学报 2015年第5期38卷 118-124页

作者：徐雅斌孙晓晨北京信息科技大学计算机学院北京100101 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

为了有效改善位置社交网络的用户体验,提出了一种个性化位置推荐服务模型.综合考虑了用户的签到行为特点、用户特征及位置兴趣点的语义特征,并将蚁群算法与改进的混合协同过滤算法有效结合起来进行个性化位置推荐,以此提高个性化位置推... 详细信息

为了有效改善位置社交网络的用户体验,提出了一种个性化位置推荐服务模型.综合考虑了用户的签到行为特点、用户特征及位置兴趣点的语义特征,并将蚁群算法与改进的混合协同过滤算法有效结合起来进行个性化位置推荐,以此提高个性化位置推荐的质量和效率.实验结果表明,提出的位置推荐模型的召回率、准确率和平均绝对误差值都明显优于已有方法.

关键词：位置社交网络个性化位置推荐位置服务协同过滤算法

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IMTS:融合图像与文本语义的虚假评论检测方法

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数据分析与知识发现 2022年第8期6卷 84-96页

作者：施运梅袁博张乐吕学强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 北京信息科技大学计算机学院北京100101

【目的】针对网络“水军”发布的虚假评论信息在电商网站泛滥的问题,集成了一种面向中文电商网站评论的融合图像信息与文本语义的虚假评论检测方法(IMTS)。【方法】IMTS方法使用文本卷积神经网络及BERT预训练模型分别对文本评论信息进... 详细信息

【目的】针对网络“水军”发布的虚假评论信息在电商网站泛滥的问题,集成了一种面向中文电商网站评论的融合图像信息与文本语义的虚假评论检测方法(IMTS)。【方法】IMTS方法使用文本卷积神经网络及BERT预训练模型分别对文本评论信息进行特征提取,并得到对应的特征向量。再融入评论者特征,通过拼接评论文本语义与评论者ID的输出特征,进一步加强模型对整体语义信息的捕捉。将用户在评论中发布的图片利用残差网络进行特征抽取,获得对应的视觉特征,最后将文本特征与视觉特征进行多模态融合,检测虚假评论。【结果】IMTS方法在自建的多模态中文虚假评论数据集上,达到0.9636的准确率、0.9635的召回率以及0.9635的F1值。【局限】限于计算能力,本文数据集规模较小,且在文本处理阶段使用了BERT预训练模型,在大规模的数据计算情况下,时间成本较高。【结论】运用多模态思想以及特征融合方法对虚假评论文本进行特征补充从而检测虚假评论是有效的,此方法可以有效提升虚假评论整体的检测精度。

关键词：虚假评论多模态文本图像 BERT

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随机移动模型下移动自组网无序传输端到端延迟闭解分析

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电子与信息学报 2014年第1期36卷 34-40页

作者：王晓菲蔡英李卓北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播研究北京市重点实验室北京100101

针对移动自组网端到端延迟在封闭形式分析方面的局限性,该文提出一种有效的针对无序传输,单副本两跳中继算法的网络延迟建模方案,并给出其严格的理论延迟上界。首先针对多种随机移动模型,证明了移动节点的相遇间隔时间可归纳为统一表达... 详细信息

针对移动自组网端到端延迟在封闭形式分析方面的局限性,该文提出一种有效的针对无序传输,单副本两跳中继算法的网络延迟建模方案,并给出其严格的理论延迟上界。首先针对多种随机移动模型,证明了移动节点的相遇间隔时间可归纳为统一表达式。然后,综合分析了媒介竞争、流量竞争、排队延迟等问题,合理划分并精确求解出了各延迟关键时间段,从而构造了数据包排队服务模型。最后推导出移动自组网端到端延迟的封闭形式理论上界。仿真结果表明,该理论延迟与实验数据紧密吻合。

关键词：移动自组网端到端延迟随机移动模型无序传输排队服务模型

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量子密钥分发网络的多路径密钥传输方法研究

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电子科技大学学报 2020年第2期49卷 276-282页

作者：徐雅斌陈淑娟李艳平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朝阳100101 北京信息科技大学计算机学院北京朝阳100101

为了有效提高量子密钥分发(QKD)网络中保密通信的安全性和效率,该文提出了一种多路径密钥传输方法。首先,根据节点对链路的贡献率和密钥新鲜度计算链路成本函数;然后,采用基于最小堆优化的多路径选择算法选择多条最优路径;最后,采用密... 详细信息

为了有效提高量子密钥分发(QKD)网络中保密通信的安全性和效率,该文提出了一种多路径密钥传输方法。首先,根据节点对链路的贡献率和密钥新鲜度计算链路成本函数;然后,采用基于最小堆优化的多路径选择算法选择多条最优路径;最后,采用密钥分块传输形式实现密钥在多条最优路径上的同时传输。对比结果表明多路径密钥传输方法具有更高的安全性和传输效率。

关键词：密钥分块传输链路成本函数多路径路由选择量子密钥分发网络

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微博用户推荐模型的研究

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电子科技大学学报 2015年第2期44卷 254-259页

作者：徐雅斌石伟杰北京信息科技大学计算机学院北京朝阳区100101 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朝阳区100101

微博用户推荐对改善用户体验、促进社交网络长远发展具有重要意义。该文提取了能够充分反映微博用户之间相关性的多个特征,并通过逻辑回归模型对潜在的用户进行评分排序,为目标用户推荐前N个潜在用户。基于新浪微博数据集的实验结果表明... 详细信息

微博用户推荐对改善用户体验、促进社交网络长远发展具有重要意义。该文提取了能够充分反映微博用户之间相关性的多个特征,并通过逻辑回归模型对潜在的用户进行评分排序,为目标用户推荐前N个潜在用户。基于新浪微博数据集的实验结果表明,基于逻辑回归方法的用户推荐模型是切实有效的,可以为微博用户提供高性能的个性化用户推荐。

关键词：逻辑回归微博个性化推荐用户推荐

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基于回溯的QKD网络随机路由选择算法研究

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电子科技大学学报 2021年第4期50卷 565-571页

作者：徐雅斌张梅舒李艳平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朝阳区100101 北京信息科技大学计算机学院北京朝阳区100101

为了解决已有的基于信任中继的QKD网络路由方案存在的密钥浪费、传输效率低下等问题,该文针对已有的路由算法进行改进,提出了一种基于回溯的随机路由算法。该算法在选路过程中对每个分支添加回溯点,针对已选路径传输过程中遇到某条链路... 详细信息

为了解决已有的基于信任中继的QKD网络路由方案存在的密钥浪费、传输效率低下等问题,该文针对已有的路由算法进行改进,提出了一种基于回溯的随机路由算法。该算法在选路过程中对每个分支添加回溯点,针对已选路径传输过程中遇到某条链路密钥量不足的情况,通过查找最近的回溯点,从回溯点开始沿着随机选择的新路径重新进行密钥传递。对比实验及分析结果表明,该算法在选路时间、密钥消耗量及密钥传输效率方面都有一定的优势。

关键词：回溯量子密钥分发 QKD网络随机路由信任中继

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“类人”社交机器人检测数据集扩充方法研究

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电子科技大学学报 2022年第1期51卷 130-137页

作者：刘欣然徐雅斌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朝阳区100101 北京信息科技大学计算机学院北京朝阳区100101

该文提出了基于海林格距离的变分进化生成式对抗网络(HVE-GAN),实现“类人”社交机器人检测数据集的扩充。HVE-GAN将进化生成式对抗网络(E-GAN)的生成器修改为变分自编码器(VAE)结构,提高了生成数据的“真实性”及多样性程度;将E-GAN生... 详细信息

该文提出了基于海林格距离的变分进化生成式对抗网络(HVE-GAN),实现“类人”社交机器人检测数据集的扩充。HVE-GAN将进化生成式对抗网络(E-GAN)的生成器修改为变分自编码器(VAE)结构,提高了生成数据的“真实性”及多样性程度;将E-GAN生成器Heuristic损失函数更改为改进的海林格距离,在训练过程中加快了模型收敛速度、稳定了生成器的梯度,避免了不稳定的训练过程影响生成数据质量。实验结果表明,利用HVE-GAN模型生成的“类人”社交机器人数据的“真实性”与多样性程度均明显优于基线模型。

关键词：检测数据集进化生成式对抗网络损失函数社交机器人变分自编码器

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