检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2021年第12期38卷 30-35,66页

作者：赵会群任杰北方工业大学信息学院北京100144 北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

针对Fabric区块链中orderer节点一旦故障,造成正在打包的消息序列和未及时发送出去的区块的丢失问题,提出为orderer节点增加一个容错机制。设计此容错机制的实现算法,主要包括两部分,其一是安全可靠性测试,其二是可靠性保障。安全可靠... 详细信息

针对Fabric区块链中orderer节点一旦故障,造成正在打包的消息序列和未及时发送出去的区块的丢失问题,提出为orderer节点增加一个容错机制。设计此容错机制的实现算法,主要包括两部分,其一是安全可靠性测试,其二是可靠性保障。安全可靠性测试是通过备用orderer实时检测主orderer的运行状态,一旦检测出故障,就立刻启动可靠性保障机制,即备用orderer恢复主orderer丢失的数据,并接管其业务,从而保障系统的正常运转,并通过模拟实验进行验证。

关键词：区块链容错机制可靠性测试

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自动化偏好对齐的双阶段提示调优方法

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计算机应用 2024年

作者：冯涛刘晨北方工业大学信息学院北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室

由于用户提示常常缺乏特定领域的专业性和术语使用，导致LLMs难以准确理解意图和生成符合领域要求的信息。基于此提出了一种自动化偏好对齐的双阶段提示调优方法（Automated Preference Alignment Dual-Stage Prompt Tuning, APADPT）... 详细信息

由于用户提示常常缺乏特定领域的专业性和术语使用，导致LLMs难以准确理解意图和生成符合领域要求的信息。基于此提出了一种自动化偏好对齐的双阶段提示调优方法（Automated Preference Alignment Dual-Stage Prompt Tuning, APADPT），以解决大型语言模型（LLMs）在垂直领域应用时面临的偏好对齐问题。APADPT通过构建包含人类偏好的监督微调数据集，并利用LLMs进行成对回复的语义分析和评估，实现对输入提示的精细化调整。经过两阶段训练，模型不仅掌握了通用领域的提示优化规律，还针对垂直领域特性进行了专业化调整。在医疗领域的实验中，APADPT显著提升了基于API的LLMs与开源LLMs的偏好对齐一致性，平均胜率提高9.5%至20.5%。此外，该方法在不同参数规模的开源模型上展现了良好的鲁棒性和泛化能力，为LLMs在垂直专业化领域中的应用提供了新的优化策略，有助于实现更高的性能标准，同时保持模型的泛化性和适应性。

关键词：大语言模型垂直领域优化偏好对齐提示优化

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基于改进TextRank的科技文本关键词抽取方法

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计算机应用 2024年第6期44卷 1720-1726页

作者：杨冬菊胡成富北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144

针对科技文本关键词抽取任务中抽取出现次数少但能较好表达文本主旨的词语效果差的问题,提出一种基于改进TextRank的关键词抽取方法。首先,利用词语的词频-逆文档频率(TF-IDF)统计特征和位置特征优化共现图中词语间的概率转移矩阵,通过... 详细信息

针对科技文本关键词抽取任务中抽取出现次数少但能较好表达文本主旨的词语效果差的问题,提出一种基于改进TextRank的关键词抽取方法。首先,利用词语的词频-逆文档频率(TF-IDF)统计特征和位置特征优化共现图中词语间的概率转移矩阵,通过迭代计算得到词语的初始得分;然后,利用K-Core(K-Core decomposition)算法挖掘KCore子图得到词语的层级特征,利用平均信息熵特征衡量词语的主题表征能力;最后,在词语初始得分的基础上融合层级特征和平均信息熵特征,从而确定关键词。实验结果表明,在公开数据集上,与TextRank方法和OTextRank(Optimized TextRank)方法相比,所提方法在抽取不同关键词数量的实验中,F1均值分别提高了6.5和3.3个百分点;在科技服务项目数据集上,与TextRank方法和OTextRank方法相比,所提方法在抽取不同关键词数量的实验中,F1均值分别提高了7.4和3.2个百分点。实验结果验证了所提方法抽取出现频率低但较好表达文本主旨关键词的有效性。

关键词：科技文本关键词抽取 TextRank K-Core图平均信息熵

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基于PSO优化博弈的区块链共识算法

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计算机应用与软件 2021年第12期38卷 251-261,340页

作者：孙晶徐晓雅赵会群北方工业大学信息学院北京100144 北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

针对现有的区块链共识算法存在决策不均衡、适用性过小和产生共识困难等问题,根据纳什均衡理论,将区块链节点视为博弈的参与者,在共识过程中将节点策略选择的纳什均衡作为共识目标,提出基于纳什均衡的共识算法。在纳什均衡求解中利用聚... 详细信息

针对现有的区块链共识算法存在决策不均衡、适用性过小和产生共识困难等问题,根据纳什均衡理论,将区块链节点视为博弈的参与者,在共识过程中将节点策略选择的纳什均衡作为共识目标,提出基于纳什均衡的共识算法。在纳什均衡求解中利用聚类算法对同类型节点聚类,用基于拥挤距离和引力搜索算法改进的粒子群优化算法求解以类为基本种群的纳什均衡近似解,将均衡解下所对应的结果作为主节点。设计面向组合投资区块链系统求解共识机制的实验,分别从算法的安全性和扩展性验证该算法的有效性。

关键词：共识算法博弈纳什均衡聚类粒子群算法

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面向高速公路大数据的短时流量预测方法

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计算机应用 2019年第1期39卷 87-92页

作者：王雪菲丁维龙北方工业大学计算机学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144

针对高速公路传统的短时交通流预测方法适用数据规模小、全网预测效率较低、数据的时空关系被忽视等问题,提出一种结合了K近邻(KNN)模型且面向高速大数据的短时交通流预测方法。首先,对模型的K值和距离度量进行调优,利用交叉验证进行模... 详细信息

针对高速公路传统的短时交通流预测方法适用数据规模小、全网预测效率较低、数据的时空关系被忽视等问题,提出一种结合了K近邻(KNN)模型且面向高速大数据的短时交通流预测方法。首先,对模型的K值和距离度量进行调优,利用交叉验证进行模型参数的对比实验;然后,考虑数据内在的业务时空关联,建模基于时空特性的特征向量;最后,在大数据环境下建立回归预测模型,以最优参数的模型实现预测。实验结果表明,与传统时间序列模型相比,所提方法一次可预测出全站点的流量,单次运行速度快,效率提高了77%,平均绝对百分比误差(MAPE)和绝对百分比误差中位数(MDAPE)均有明显减低,且具有良好的水平扩展性。

关键词：交通流量短时预测 K近邻时空数据大数据

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基于JDBC的数据访问优化技术

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计算机工程与设计 2017年第8期38卷 1991-1996,2031页

作者：韩兵江燕敏方英兰北方工业大学计算机学院北京100144 北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

为使Web应用系统能够有效、快速地访问数据,分析当前Web系统三层框架有关数据缓存和访问优化的技术,通过对JDBC接口原理及实现技术的深入研究,提出基于JDBC的数据自主识别、前置驻留与快速访问的策略和实现方案。使用key-value存储机制... 详细信息

为使Web应用系统能够有效、快速地访问数据,分析当前Web系统三层框架有关数据缓存和访问优化的技术,通过对JDBC接口原理及实现技术的深入研究,提出基于JDBC的数据自主识别、前置驻留与快速访问的策略和实现方案。使用key-value存储机制,通过客户端-应用层的快照数据快速访问机制提升Web系统综合性能。测试结果表明,该方案能够有效提高Web系统在数据访问的响应速度,实现多客户端的数据共享,具有一定的普适性和推广价值。

关键词： Java数据库连接数据识别数据前置访问过滤快照数据

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开源软件可信性评价方法

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计算机工程与设计 2017年第12期38卷 3272-3278页

作者：孙晶刘丽丽北方工业大学计算机学院北京100144 北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

为有效解决企业和用户对开源软件的可信性的评价,分析开源软件的特点,提出开源软件可信性模型,给出开源软件的可信属性及组件可信性定义。爬取缺陷跟踪系统中开源软件可信证据,评价开源软件在实时运行时的可信性;在此基础上,对可信属性... 详细信息

为有效解决企业和用户对开源软件的可信性的评价,分析开源软件的特点,提出开源软件可信性模型,给出开源软件的可信属性及组件可信性定义。爬取缺陷跟踪系统中开源软件可信证据,评价开源软件在实时运行时的可信性;在此基础上,对可信属性之间的联系进行分析,采取可信转移概率算法,评价组件之间的可信性。通过火狐浏览器的分析与验证,验证了该模型和该算法的有效性。

关键词：开源软件可信性模型缺陷跟踪系统可信证据火狐浏览器

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面向套牌甄别的流式计算系统

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计算机应用 2017年第1期37卷 153-158页

作者：乔通赵卓峰丁维龙北方工业大学数据工程研究院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144

套牌车的甄别具有时效性约束。针对现有计算检测方法中所出现的精度低、响应慢等局限,提出了一种基于实时车牌识别(ANPR)数据流的套牌车流式并行检测方法,设计了基于路段阈值表和时间滑动窗口的套牌计算模型,能够实时地甄别出交通数据... 详细信息

套牌车的甄别具有时效性约束。针对现有计算检测方法中所出现的精度低、响应慢等局限,提出了一种基于实时车牌识别(ANPR)数据流的套牌车流式并行检测方法,设计了基于路段阈值表和时间滑动窗口的套牌计算模型,能够实时地甄别出交通数据流中的套牌嫌疑车。在Storm环境下,利用某市真实交通数据集模拟成实时交通流数据进行实验和评估,实验结果表明计算的准确率达到98.7%,并且一条车牌识别数据的处理时间为毫秒级。最后,在该计算模型基础上实现了套牌车稽查防控系统,能实时甄别并展现出当前时刻城市交通网中出现的所有套牌嫌疑车。

关键词：套牌车车牌识别流式计算实时性阈值表 Storm

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基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法

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计算机工程与科学 2018年第10期40卷 1731-1736页

作者：宋威李雪松北方工业大学计算机学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

将标签融入矩阵分解方法是当前推荐系统研究的热点。提出了一种基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法。首先,提出了标签-评分稀疏系数,较好地平衡了推荐过程中潜在特征与标签的使用问题。其次,利用标签的次数来计算标签向量,体现了标... 详细信息

将标签融入矩阵分解方法是当前推荐系统研究的热点。提出了一种基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法。首先,提出了标签-评分稀疏系数,较好地平衡了推荐过程中潜在特征与标签的使用问题。其次,利用标签的次数来计算标签向量,体现了标签的不同频率对不同物品的影响。最后,给出了算法的总体描述。实验结果表明,算法具有较高的推荐精度和较快的收敛速度。

关键词：推荐系统矩阵分解隐语义模型标签自适应选择标签-评分稀疏系数

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基于关系图谱的科技数据分析算法

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计算机科学 2021年第3期48卷 174-179页

作者：张寒烁杨冬菊北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学云计算研究中心北京100144

随着科技数据量的不断增长,各科技部门积累了大量科技项目的科技管理数据。对于大量结构化数据,需要针对分散数据进行整理、分析,最终按需求提供数据查询与抽取服务。由于在关系数据库中关联关系的分析效果不佳,为了提高分析效率,文中... 详细信息

随着科技数据量的不断增长,各科技部门积累了大量科技项目的科技管理数据。对于大量结构化数据,需要针对分散数据进行整理、分析,最终按需求提供数据查询与抽取服务。由于在关系数据库中关联关系的分析效果不佳,为了提高分析效率,文中引入了关系图谱进行数据处理。首先,提出了一种基于词频的实体搜索与定位算法来提取实体和关系,并构建关系图谱;其次,对关系图谱进行分析,提出了一种基于改进FP-growth的图数据频繁项挖掘算法;然后,设计了基于图数据的数据筛选流程,进行数据的筛选、分析,并定义评分矩阵,对待筛选数据情况进行评价,最终给出分析意见,且数据筛选的评价标准可以进行自定义;最后,结合构建的关系图谱,将算法进行了实际应用,并将其封装为服务。实验结果表明,提出的基于改进FP-growth的频繁项挖掘算法相比传统FP-growth算法在时间上有10%~12%的提升,数据筛选过程的准确率达到97%左右。

关键词：关系图谱数据分析图谱构建人员关系图谱数据挖掘服务应用

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