检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2022年第2期43卷 406-410页

作者：秦鲁法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

虽然缓存内容复用是命名数据网络的显著特征,但是传统方法的缓存内容利用率并不理想.为了提高命名数据网络中缓存内容的利用率,提出了一种基于缓存价值的缓存策略.本缓存策略在保证内容流行度和兴趣源距离外,还充分考虑了缓存内容大小... 详细信息

虽然缓存内容复用是命名数据网络的显著特征,但是传统方法的缓存内容利用率并不理想.为了提高命名数据网络中缓存内容的利用率,提出了一种基于缓存价值的缓存策略.本缓存策略在保证内容流行度和兴趣源距离外,还充分考虑了缓存内容大小及多样性因素,由此可有效优化缓存空间,提升缓存的价值.此外,还设计了相应的缓存内容定期更新策略.对比实验结果表明,提出的缓存策略与经典的缓存策略相比,可以有效提高缓存内容的命中率、降低内容平均访问时延和平均路由跳数.

关键词：命名数据网络缓存价值缓存策略

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基于深度学习的含能材料生成焓预测方法

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含能材料 2021年第1期29卷 20-28,I0002页

作者：徐雅斌孙胜杰武装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 北京材料基因工程高精尖创新中心北京信息科技大学北京100101

为了加快新型含能材料研发的进度,减少因大量实验而带来的时间和资源的消耗问题,基于材料基因工程理论提出一种含能材料生成焓的预测方法。首先将搜集到的代表含能材料分子结构的原子坐标数据转换成表示分子内笛卡尔坐标系的库仑矩阵,... 详细信息

为了加快新型含能材料研发的进度,减少因大量实验而带来的时间和资源的消耗问题,基于材料基因工程理论提出一种含能材料生成焓的预测方法。首先将搜集到的代表含能材料分子结构的原子坐标数据转换成表示分子内笛卡尔坐标系的库仑矩阵,以消除含能材料分子结构因平移、旋转、交换索引顺序等操作对生成焓预测造成的影响;然后,根据提出的基于Attention机制的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-term Memory Network,Bi-LSTM)的融合模型对含能材料的生成焓进行预测。这样,既可以有效提取数据的特征,又能充分考虑数据间的相关性,同时还能够突出重要特征对预测结果的影响。对比实验结果表明,提出的基于深度学习的方法在生成焓的预测上拥有最低的实验误差,其平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和均方根对数误差(Root Mean Squared Logarithmic Error,RMSLE)分别为0.0374、1.32%、0.0541和0.028,实现了“结构—性能”的预测目标,为含能材料生成焓的预测提供了一种新方法。

关键词：含能材料生成焓 Attention机制卷积神经网络双向长短期记忆网络

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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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特定舆情的意见领袖挖掘和关键传播路径预测

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数据分析与知识发现 2021年第2期5卷 32-42页

作者：徐雅斌孙秋天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】对社交网络进行有效的监管,在一定程度上把控和干预舆情的传播和发展变化。【方法】提出一种综合拓扑势网红度、传播力和关注度的意见领袖挖掘模型OLMT,由此可以从更多的角度、更加客观地进行意见领袖挖掘。此外,对Transformer... 详细信息

【目的】对社交网络进行有效的监管,在一定程度上把控和干预舆情的传播和发展变化。【方法】提出一种综合拓扑势网红度、传播力和关注度的意见领袖挖掘模型OLMT,由此可以从更多的角度、更加客观地进行意见领袖挖掘。此外,对Transformer模型进行改造,构建社交网络传播行为预测模型MF-Transformer,利用其高度并行性和注意力机制,可以更加高效、准确地预测意见领袖的转发行为。【结果】结合意见领袖挖掘结果以及传播行为预测结果,有效预测舆情传播过程中由意见领袖构成的关键传播路径。预测结果的查全率和查准率分别达92.17%和99.07%,明显高于其他方法。【局限】实验主要面向特定舆情事件的新浪微博数据集,没有面向推特等数据集。【结论】本文提出的意见领袖挖掘模型和传播行为预测模型不仅可以更加准确地挖掘出意见领袖,而且可以有效预测舆情传播过程中的关键路径。

关键词：舆情意见领袖传播行为预测关键路径识别

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基于零信任的敏感数据动态访问控制模型研究

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信息网络安全 2022年第6期22卷 86-93页

作者：郭宝霞王佳慧马利民张伟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 国家信息中心信息与网络安全部北京100045

随着大数据时代的来临,敏感数据安全问题越来越引起人们的重视。现有系统对访问主体进行用户身份认证成功后大多认为其身份可信,而攻击者一旦以失陷主体为跳板入侵网络内部,就可能会窃取或破坏敏感数据。因此,亟需研究一种动态的访问权... 详细信息

随着大数据时代的来临,敏感数据安全问题越来越引起人们的重视。现有系统对访问主体进行用户身份认证成功后大多认为其身份可信,而攻击者一旦以失陷主体为跳板入侵网络内部,就可能会窃取或破坏敏感数据。因此,亟需研究一种动态的访问权限控制机制来保护系统的敏感信息资源。文章基于零信任架构,通过分析当前被保护系统的访问主体与访问客体的特点,提出了一种信任评估算法。算法通过获取多源属性进行动态信任评估,当失陷主体发生突变行为时,能迅速降低其信任值,在认证中及时阻断失陷主体威胁。算法通过属性加密进行动态授权,降低敏感资源被过度访问的可能性。实验结果表明,该模型可以实现访问授权的动态控制,并保证系统的时间开销和内存开销均在合理范围内。

关键词：零信任动态访问控制信任评估敏感数据

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基于区块链的属性加密多授权机构安全模型研究

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信息网络安全 2022年第5期22卷 84-93页

作者：崔皓宇马利民王佳慧张伟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 国家信息中心信息与网络安全部北京100045

云环境中属性加密算法可以有效实现数据云存储的细粒度访问控制,基于单授权机构的属性加密算法可能存在单点故障、密钥分发困难等问题,基于多授权机构的属性加密算法则存在通信开销大、授权机构不可信等问题。针对上述问题,文章提出一... 详细信息

云环境中属性加密算法可以有效实现数据云存储的细粒度访问控制,基于单授权机构的属性加密算法可能存在单点故障、密钥分发困难等问题,基于多授权机构的属性加密算法则存在通信开销大、授权机构不可信等问题。针对上述问题,文章提出一种基于区块链的属性加密多授权机构安全访问控制模型。首先,多个授权机构联合参与属性密钥生成和安全传输,避免了密钥关键信息的泄露;其次,通过共识机制和滑动窗口机制动态调节授权机构数量,防止单点故障,实现负载均衡。理论分析和实验数据表明,文章所提的方案能够有效保障数据安全,提高授权机构可信性、可靠性以及可审计性。

关键词：区块链属性加密多授权机构

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感知与兴趣驱动的虚拟仿真教学方案设计

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计算机教育 2023年第11期 191-194页

作者：王楠朱琦赫景智申闫春北京信息科技大学计算机学院北京100029 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京100029

围绕“从0到1”的新型仿真人才培养,提出感知与兴趣驱动的虚拟仿真教学方案,从认知培养、实践教学、多方协作、多层激励4个方面阐述虚拟仿真教学方案设计流程,从学生专业实战、创新实训、持续转化3个能力角度介绍阶段性多维评估方法,最... 详细信息

围绕“从0到1”的新型仿真人才培养,提出感知与兴趣驱动的虚拟仿真教学方案,从认知培养、实践教学、多方协作、多层激励4个方面阐述虚拟仿真教学方案设计流程,从学生专业实战、创新实训、持续转化3个能力角度介绍阶段性多维评估方法,最后通过评估结果说明教学方案设计的有效性。

关键词：虚拟仿真认知培养多层激励感知与兴趣多维评估数字藏品

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基于Transformer的汉语歌声识别方法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2023年第3期38卷 35-42,51页

作者：吴影徐雅斌孟晶晶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 北京信息科技大学大数据安全技术研究所北京100101

为提高歌声识别准确率,提出一种基于Transformer并带有纠正模型的歌声识别方法TSC(transformer with spelling correction)。利用注意力机制,使网络学习对应的歌词发音。在模型输入模块,增加由卷积神经网络组成的特征提取层,提取歌声特... 详细信息

为提高歌声识别准确率,提出一种基于Transformer并带有纠正模型的歌声识别方法TSC(transformer with spelling correction)。利用注意力机制,使网络学习对应的歌词发音。在模型输入模块,增加由卷积神经网络组成的特征提取层,提取歌声特征。在输出模块后面,增加由卷积神经网络和双向循环神经网络组成的纠正模型,修正模型的输出结果。针对歌声样本量较少,模型训练困难的问题,提出了使用汉语语音数据集AISHELL-1进行预训练,并自制一组数据进行数据增强,对歌声识别模型参数进行微调。在增强的Opencpop歌声数据集上进行实验的结果表明,提出的歌声识别系统的字错率降低到了31.92%。

关键词： Transformer 迁移学习汉语歌声识别拼写纠正

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面向主题社团的意见领袖挖掘方法

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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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边缘计算支持下的移动群智感知本地差分隐私保护机制

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计算机应用 2021年第9期41卷 2678-2686页

作者：李卓宋子晖沈鑫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

针对移动群智感知(MCS)中在用户数据提交阶段的隐私保护困难和因隐私保护造成成本增加的问题,基于本地差分隐私(LDP)保护原理设计出用户提交数据属性联合隐私保护的CS-MVP算法和用户提交数据属性独立隐私保护的CS-MAP算法.首先,基于属... 详细信息

针对移动群智感知(MCS)中在用户数据提交阶段的隐私保护困难和因隐私保护造成成本增加的问题,基于本地差分隐私(LDP)保护原理设计出用户提交数据属性联合隐私保护的CS-MVP算法和用户提交数据属性独立隐私保护的CS-MAP算法.首先,基于属性关系构建用户提交数据的隐私性模型和任务数据的可用性模型,利用CS-MVP和CS-MAP算法解决隐私性约束下的可用性最大化问题;并且在边缘计算支持的MCS场景中,构建用户提交数据隐私保护下的三层MCS架构.理论分析证明了两个算法分别在数据属性联合隐私约束下和数据属性独立隐私约束下的最优性.实验结果表明,在相同隐私预算和数据量下,相较于LoPub和PrivKV,基于CS-MVP和CS-MAP算法的用户提交数据恢复正确感知数据的准确率分别平均提高了26.94％、84.34％和66.24％、144.14％.

关键词：移动群智感知本地差分隐私边缘计算数据可用性隐私保护

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