检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2024年第1期61卷 196-208页

作者：高雨佳王鹏飞刘亮马华东北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学人工智能学院北京100876

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数... 详细信息

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数量和概念上的不同,造成了全局模型训练困难.为此,个性化联邦学习作为一种新的联邦学习范式被提出,它旨在通过客户端与服务器的协作来保证客户端个性化模型的有效性.直观来讲,为具有相似数据特征和分布的客户端提供更紧密的协作关系可以有利于个性化模型的构建.然而,由于客户端数据的不可见性,如何细粒度地提取客户端特征,并定义它们之间的协作关系是一个挑战.设计了一个注意力增强元学习网络(attention-enhanced meta-learning network,AMN)来解决这个问题.AMN可以利用客户基础模型参数作为输入特征,训练元学习网络为每个客户端提供一个额外的元模型,自动分析客户特征相似性.基于双层网络设计,有效地实现客户端个性与共性的权衡,提供了包含有益客户信息的融合模型.考虑到训练过程中需要同时训练元学习网络和客户本地基础网络,设计了一种交替训练策略,以端到端的方式进行训练.为了证明该方法的有效性,在2个基准数据集和8种基准方法上进行了大量实验,相较于现有表现最优的个性化联邦学习方法,该方法在2个数据集中平均分别提升了3.39%和2.45%的模型性能.

关键词：联邦学习注意力机制深度学习元学习分布式机器学习

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云工作流技术在商业智能SaaS中的应用

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计算机集成制造系统 2013年第8期19卷 1738-1747页

作者：于乐赵帅章洋吴斌王柏邓超陈俊亮北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室北京100876 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 中国移动通信研究院北京100876

为构建支持海量数据业务分析的软件即服务平台,提出一种轻量级的云中工作流系统。该系统支持个性化商业智能应用的动态构建和运行,实现了业务分析流程的快速开发和灵活部署,提高了业务分析流程的交互能力和响应时间。租户可以租赁云能... 详细信息

为构建支持海量数据业务分析的软件即服务平台,提出一种轻量级的云中工作流系统。该系统支持个性化商业智能应用的动态构建和运行,实现了业务分析流程的快速开发和灵活部署,提高了业务分析流程的交互能力和响应时间。租户可以租赁云能力并以工作流程的方式定制一组商业分析应用,进而使用云平台的能力来运行这些应用。详细介绍了基于云的工作流系统的体系结构及应用建模、定制、动态构建和调度方法。通过电信应用实例分析验证了该平台的能力。该平台已在电信运营商中使用,取得了良好的效果。

关键词：软件即服务云计算商业智能云工作流引擎

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基于相机标定的文字变造篡改鉴定

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北京邮电大学学报 2012年第6期35卷 16-19,24页

作者：李叶舟吴小媚牛少彰孟宪哲北京邮电大学理学院北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876

数字照片中的汉字经过数码相机拍摄都会符合一定的投影规则,经过变造篡改的汉字则存在一定程度的投影偏差.为了检测数字图像中汉字信息的真实性,对估算汉字投影偏差法进行了研究,提出了基于相机标定来估算投影偏差值的检测技术.结合汉... 详细信息

数字照片中的汉字经过数码相机拍摄都会符合一定的投影规则,经过变造篡改的汉字则存在一定程度的投影偏差.为了检测数字图像中汉字信息的真实性,对估算汉字投影偏差法进行了研究,提出了基于相机标定来估算投影偏差值的检测技术.结合汉字具有平面方块的特点,利用汉字模型代表真实世界坐标系下被拍摄的汉字,提取一定数量的对应点坐标,获取与图像实际单应性矩阵对应的投影矩阵,求解重构汉字的偏差值.通过实验确定偏差阈值,图像中汉字投影偏差值大于阈值则认为经过变造篡改.实验结果表明,该方法能检测重新写入图像的汉字和替换图像汉字的篡改.

关键词：文字篡改相机标定仿射矩阵

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基于Spark的并行图数据分析系统

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计算机科学与探索 2015年第9期9卷 1066-1074页

作者：王虹旭吴斌刘旸北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室北京100876

提出了一种基于Spark云计算平台的并行数据分析系统。该系统以大规模图数据分析任务为主,并且支持非图数据分析的应用,集成数据分析算法集与非图数据分析算法集。详细阐述了该系统的架构设计,工作流引擎和动态组件更新技术以及部分并行... 详细信息

提出了一种基于Spark云计算平台的并行数据分析系统。该系统以大规模图数据分析任务为主,并且支持非图数据分析的应用,集成数据分析算法集与非图数据分析算法集。详细阐述了该系统的架构设计,工作流引擎和动态组件更新技术以及部分并行数据分析算法的设计与实现。通过对多种规模的数据集进行性能测试,以及与传统的Map Reduce平台进行性能对比,证明了该系统相对于以往的图数据挖掘系统可以更高效地完成计算任务,而且也可以有效进行非图数据分析。

关键词：云计算并行算法图数据分析数据挖掘社会网络分析

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基于多模态图和对抗哈希注意力网络的跨媒体细粒度表示学习

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模式识别与人工智能 2022年第3期35卷 195-206页

作者：梁美玉王笑笑杜军平北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

跨媒体数据搜索中不同媒体类型的数据间存在特征异构和语义鸿沟问题,且社交网络数据往往呈现语义稀疏性、多样性等特性.针对上述问题,文中提出基于多模态图和对抗哈希注意力网络的跨媒体细粒度表示学习模型,获取统一的跨媒体语义表示,... 详细信息

跨媒体数据搜索中不同媒体类型的数据间存在特征异构和语义鸿沟问题,且社交网络数据往往呈现语义稀疏性、多样性等特性.针对上述问题,文中提出基于多模态图和对抗哈希注意力网络的跨媒体细粒度表示学习模型,获取统一的跨媒体语义表示,应用于社交网络跨媒体搜索.首先,构建图像-单词关联图,并基于图随机游走策略挖掘图像和文本单词间直接语义关联和隐含语义关联,实现语义关系扩展.然后,构建基于跨媒体协同注意力机制的跨媒体细粒度特征学习网络,通过互相指导的跨媒体注意力机制协同学习图像和文本的细粒度语义关联.最后,构建跨媒体对抗哈希网络,联合跨媒体细粒度语义关联学习和对抗哈希学习,获取高效紧凑的跨媒体统一哈希语义表示.实验表明,文中模型在两个公开标准跨媒体数据集上均取得较优的跨媒体搜索性能.

关键词：跨媒体表示学习对抗哈希注意力网络细粒度表示学习跨媒体协同注意力机制跨媒体搜索

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有向传感器网络覆盖控制算法

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软件学报 2011年第10期22卷 2317-2334页

作者：陶丹马华东北京交通大学电子信息工程学院北京 100044 北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

覆盖控制是传感器网络的基本问题之一,基于全向感知模型的覆盖控制的研究已经积累了丰富的成果.近年来,得益于图像/视频、红外、超声波等传感器的引入,有向传感器网络覆盖控制问题得到广泛关注并发展成为研究热点.从有向感知模型及其特... 详细信息

覆盖控制是传感器网络的基本问题之一,基于全向感知模型的覆盖控制的研究已经积累了丰富的成果.近年来,得益于图像/视频、红外、超声波等传感器的引入,有向传感器网络覆盖控制问题得到广泛关注并发展成为研究热点.从有向感知模型及其特点入手,综述了该领域国内外的研究进展,着重分类讨论有向传感器网络覆盖控制的基本理论和算法.最后提出当前亟待解决的问题,并对其未来的发展趋势进行展望.

关键词：有向传感器网络有向感知模型视频传感器网络覆盖控制覆盖优化

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从众效应下的网络舆论演化

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北京邮电大学学报 2014年第S1期37卷 12-17页

作者：张峰高枫吴斌王柏北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室北京100876 中国联通网络技术研究院北京100048

针对传统舆论演化动力学研究忽略个体决策内驱力的问题,将有限信任模型与社会心理学从众效应理论相结合,建立依从、趋同和内化3种个体状态及状态转移策略,提出了基于期望牵引力和信任邻居群的动态决策演化模型.实验结果表明:在从众效应... 详细信息

针对传统舆论演化动力学研究忽略个体决策内驱力的问题,将有限信任模型与社会心理学从众效应理论相结合,建立依从、趋同和内化3种个体状态及状态转移策略,提出了基于期望牵引力和信任邻居群的动态决策演化模型.实验结果表明:在从众效应和期望牵引力共同影响下,观点出现收敛和分化,并存在小幅震荡;依从节点不会在演化稳定后消亡,而是保持低密度存在;与传统有限信任模型相比,进一步刻画社会网络中群体舆论演进和个体交互的行为特征,揭示了群体层面观点演化内在规律.

关键词：观点动力学从众效应有限信任复杂网络

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一种基于极大团的公共交通网络层次聚类算法

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计算机研究与发展 2007年第Z2期44卷 123-128页

作者：熊燕吴斌杜楠叶祺裴欣北京邮电大学智能通信与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学智能通信与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学智能通信与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学智能通信与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学智能通信与多媒体北京市重点实验室北京100876

目前日益复杂的城市交通网络使得人们对交通网络的区域划分提出了新的需求.提出一种基于分裂和划分思想的交通网络层次聚类算法FEMC-means(frequency edges in maximal cliques-means),首先通过极大团中的频繁边发现将复杂交通网络分裂... 详细信息

目前日益复杂的城市交通网络使得人们对交通网络的区域划分提出了新的需求.提出一种基于分裂和划分思想的交通网络层次聚类算法FEMC-means(frequency edges in maximal cliques-means),首先通过极大团中的频繁边发现将复杂交通网络分裂为一系列骨干图,而后以骨干图为聚类中心点,根据节点与中心的平均距离将原始交通网络聚合成若干子图,从而实现公共交通网络根据拓扑结构和网络特性的层次聚类.以北京市公交网络为实验场景.实验结果表明,用算法划分的绝大部分簇在地理上较为集中地覆盖了北京市不同交通区域,与GN算法以及快速算法划分结果对比,具有更好的地理表征意义和更优的结构聚类评价值.

关键词：数据挖掘层次聚类交通网络社团发现复杂网络

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一种基于最大熵原理的社交网络用户关系分析模型

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电子与信息学报 2017年第4期39卷 778-784页

作者：肖云鹏杨光刘宴兵吴斌重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065 北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室北京100876

在社交网络的演化和发展过程中,用户之间关系的建立受到多种因素的共同作用。该文通过对社交网络中用户属性以及用户关系数据进行分析,旨在发现影响用户关系建立的关键因素。首先,针对用户关系建立的复杂驱动因素,分别从个人兴趣、好友... 详细信息

在社交网络的演化和发展过程中,用户之间关系的建立受到多种因素的共同作用。该文通过对社交网络中用户属性以及用户关系数据进行分析,旨在发现影响用户关系建立的关键因素。首先,针对用户关系建立的复杂驱动因素,分别从个人兴趣、好友关系、社团驱动3个方面提取影响用户关系建立的因素并定义相应的影响因子函数。其次,针对多种影响因素难以量化以及权值分配不确定等问题,以最大熵原理为基础构建用户关系分析模型,该模型在选择特征时具有不需要依赖于特征之间的关联性等特点,并能够量化各个因素对用户关系建立的驱动强度。从而挖掘影响链接建立的关键因素,分析用户关系发展态势。实验表明,该模型不仅能够量化各因素对链接建立的驱动强度,发现关键影响因素,而且可以对用户关系进行有效预测。

关键词：社交网络用户关系关系态势最大熵原理

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基于时间段的时序规则发现

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通信学报 2009年第8期30卷 112-115页

作者：朱天白似雪王柏吴斌北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室北京100876 南昌大学计算机系江西南昌330031

提出了一个新的基于时间段的频繁闭模式的挖掘算法,采用时间段的概念,利用频繁闭模式的特点,生成相应的时序规则。算法通过使用闭模式的性质进行剪枝优化,不生成冗余的候选序列,降低了时序规则发现的时间与空间复杂度,提高了效率。

关键词：数据挖掘时间序列时序频繁模式关联规则

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