检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 67-76页

作者：陈岩松张乐张雷瀚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 北京邮电大学经济管理学院北京100876

【目的】针对当前多模态情感分析中模态融合与交互不充分、多模态特征提取不完全的问题,提出一种基于跨模态注意力和门控单元融合网络的多模态情感分析方法。【方法】在多模态特征提取方面,增加视频模态中人物微笑程度特征和人物头部姿... 详细信息

【目的】针对当前多模态情感分析中模态融合与交互不充分、多模态特征提取不完全的问题,提出一种基于跨模态注意力和门控单元融合网络的多模态情感分析方法。【方法】在多模态特征提取方面,增加视频模态中人物微笑程度特征和人物头部姿势特征,丰富了多模态数据的底层特征;在模态融合方面,利用跨模态注意力机制使模态内部以及模态之间的信息进行更充分的交互,利用门控单元融合网络去除冗余信息,并通过自注意力机制分配注意力权重;最后,通过全连接层输出最终情感分类结果。【结果】在中文公开数据集CH-SIMS上与先进的Self-MM模型进行对比,实验结果表明,本文提出的方法在二分类准确率、三分类准确率和F1值上分别提升2.22、2.04和1.49个百分点。【局限】视频中人物的肢体动作在不断变化,不同的肢体动作蕴含不同的情感信息,模型没有考虑到人物在视频中的肢体动作信息。【结论】本文丰富了多模态数据的底层特征,有效实现模态融合,提升了情感分析的效果。

关键词：多模态情感分析注意力机制门控机制特征融合

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能耗约束下分层联邦学习模型质量优化的节点协作机制

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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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网评贴文自动生成方法研究

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数据分析与知识发现 2023年第4期7卷 101-113页

作者：刘欣然徐雅斌李继先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 北京开放大学人文与教育学院北京100081

【目的】为反制社交网络中的恶意信息、引导正确的舆论走向,提出一种时序序列生成式对抗网络(T-SeqGAN),实现网评贴文自动生成。【方法】通过将序列生成式对抗网络(SeqGAN)的生成器修改为Seq2Seq结构,分别以双向门控循环单元和时序卷积... 详细信息

【目的】为反制社交网络中的恶意信息、引导正确的舆论走向,提出一种时序序列生成式对抗网络(T-SeqGAN),实现网评贴文自动生成。【方法】通过将序列生成式对抗网络(SeqGAN)的生成器修改为Seq2Seq结构,分别以双向门控循环单元和时序卷积神经网络(TCN)作为其编码器与解码器的骨架网络的方式,提高生成贴文与真实网评贴文的语序结构及语义特征的相似性;通过将SeqGAN的判别器修改为TCN与注意力机制层相结合的模型的方式,提高生成贴文的语句通顺度。【结果】与基线模型相比,利用TSeqGAN生成的网评贴文BLEU-2(0.79935)、BLEU-3(0.60396)、BLEU-4(0.47642)、KenLM(-27.67029)指标值更高,PPL(0.75247)指标值更低。【局限】生成贴文的词汇量及语言风格受制于已有的真实贴文,网评贴文自动生成方法的适用情景受限。【结论】本文模型生成的网评贴文具有更高的语序正确性和语法正确性,与真实贴文的内容相似性也更高,能够在社交网络中引导正确的舆论走向。

关键词：网评贴文序列生成式对抗网络时序卷积神经网络 Seq2Seq

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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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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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“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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基于多领导者Stackelberg博弈的分层联邦学习激励机制设计

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计算机应用 2023年第11期43卷 3551-3558页

作者：耿方兴李卓陈昕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 北京信息科技大学计算机学院北京 100101

分层联邦学习中隐私安全与资源消耗等问题的存在降低了参与者的积极性.为鼓励足够多的参与者积极参与学习任务,并针对多移动设备与多边缘服务器之间的决策问题,提出基于多领导者Stackelberg博弈的激励机制.首先,通过量化移动设备的成本... 详细信息

分层联邦学习中隐私安全与资源消耗等问题的存在降低了参与者的积极性.为鼓励足够多的参与者积极参与学习任务,并针对多移动设备与多边缘服务器之间的决策问题,提出基于多领导者Stackelberg博弈的激励机制.首先,通过量化移动设备的成本效用与边缘服务器的支付报酬,构建效用函数并定义最优化问题;其次,将移动设备之间的交互建模为演化博弈,将边缘服务器之间的交互建模为非合作博弈.为求解最优边缘服务器选择和定价策略,提出多轮迭代边缘服务器选择算法(MIES)和梯度迭代定价算法(GIPA),前者用于求解移动设备之间的演化博弈均衡解,后者用于求解边缘服务器之间的定价竞争问题.实验结果表明,所提算法GIPA与最优定价预测策略(OPPS)、历史最优定价策略(HOPS)和随机定价策略(RPS)相比,可使边缘服务器的平均效用分别提高4.06%、10.08%和31.39%.

关键词：分层联邦学习激励机制定价策略多领导者Stackelberg博弈演化博弈

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基于改进SEIR模型的网络舆情传播研究

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计算机仿真 2023年第5期40卷 333-340页

作者：梁冉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京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

为了探究网络舆情传播过程中的影响因素,准确的掌握社交网络中舆情传播的内在规律。在传染病模型SEIR的基础上提出了动态情感冲突理论,基于BA无标度网络探究了多层级用户之间的情感冲突、情感共鸣现象对于舆情交叉传播的影响,并考虑到... 详细信息

为了探究网络舆情传播过程中的影响因素,准确的掌握社交网络中舆情传播的内在规律。在传染病模型SEIR的基础上提出了动态情感冲突理论,基于BA无标度网络探究了多层级用户之间的情感冲突、情感共鸣现象对于舆情交叉传播的影响,并考虑到个体记忆效应以及遗忘效应的差异,将提出的干扰因子引入艾宾浩斯遗忘曲线,构建了情感因素与改进后遗忘机制共存的EF-SEIR舆情传播模型。仿真结果表明,提出的EF-SEIR模型充分考虑了舆情传播主体间情感的相互转化、交叉感染现象,引入改进后的艾宾浩斯遗忘机制可以有效描述遗忘与遗忘干扰因子双重刺激下舆情传播的适度波动。研究结果为更好地分析舆情的传播机理提供了新思路,对舆情管控具有重要意义和实用价值。

关键词：舆情传播传播动力学动态情绪感染遗忘机制

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基于区块链和PKI的身份认证技术研究

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信息安全研究 2024年第2期10卷 148-155页

作者：李铭堃马利民王佳慧张伟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 国家信息中心信息与网络安全部北京100045

PKI是基于非对称密码算法和数字证书来实现身份认证和加密通信的安全体系,原理是基于信任锚的信任传递.该技术存在以下问题:CA中心唯一,存在单点故障;认证过程存在大量证书解析、签名验签、证书链校验等操作,认证流程繁琐.针对上述问题... 详细信息

PKI是基于非对称密码算法和数字证书来实现身份认证和加密通信的安全体系,原理是基于信任锚的信任传递.该技术存在以下问题:CA中心唯一,存在单点故障;认证过程存在大量证书解析、签名验签、证书链校验等操作,认证流程繁琐.针对上述问题,基于长安链构建身份认证模型,提出基于长安链数字证书和公钥基础设施的身份认证方案,理论分析和实验数据表明,该方案减少了证书解析、签名验签等操作,简化认证流程,提高了认证效率.

关键词：长安链数字证书长安链证书解析数字签名签名值验证身份认证

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