检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第8期51卷 313-323页

作者：陈珊珊姚苏滨南京邮电大学计算机学院/软件学院/网络空间安全学院南京210003

为解决传统推荐算法在面对数据稀疏的推荐任务时产生的冷启动问题,本研究将知识图谱引入推荐算法,结合一种新的邻域感知注意力机制代替传统图注意力机制来挖掘实体间的高阶连通信息,提出了基于知识图谱和邻域感知注意力机制的推荐模型KG... 详细信息

为解决传统推荐算法在面对数据稀疏的推荐任务时产生的冷启动问题,本研究将知识图谱引入推荐算法,结合一种新的邻域感知注意力机制代替传统图注意力机制来挖掘实体间的高阶连通信息,提出了基于知识图谱和邻域感知注意力机制的推荐模型KGNPAN。得益于知识图谱可使推荐具有精准、多样和可解释的特点,该模型能够很好地缓解数据稀疏与冷启动问题。首先利用基于自对抗负采样的图嵌入方法RotatE对原有物品和用户表征的语义信息进行扩充,将实体和关系向量映射成低维嵌入向量;其次,根据协同邻居的不同类型分别应用邻域感知注意力机制聚合邻居节点信息,丰富目标节点语义,并以卷积形式递归挖掘高阶连通信息;最后对用户与项目向量应用内积操作计算交互概率,得到推荐结果。在Amazon-book和Last-FM两个公共基准数据集上进行实验,结果表明,在与CKE,BPRMF,RippleNet,KGAT,KGCN和CAKN 6个基准模型的对比中,KGNPAN相较于基准模型中结果最优的CAKN模型,在召回率(Recall)上分别提升了1.30%和1.37%,在归一化折损累计增益上(NDCG)分别提升了1.26%和1.14%,充分验证了其有效性和可解释性。

关键词：推荐算法邻域感知注意力机制知识图谱图神经网络冷启动

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基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 44-55页

作者：卢官明卢峻禾陈晨南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体... 详细信息

人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体姿态的多变性、遮挡、环境的复杂性等因素影响,人体姿态估计仍然面临着诸多的挑战。文中对近年来基于深度学习的2D人体姿态估计方法进行归纳和总结,着重分析一些有代表性的人体姿态估计方法的思路及工作原理,以便研究人员了解当前的研究现状、面临的挑战以及今后的研究方向,拓展研究思路。

关键词：人体姿态估计单人体姿态估计多人体姿态估计深度学习关键点检测

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Instruct-Malware:基于控制流图的大型语言模型恶意软件分析

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计算机科学 2025年

作者：周昱辰李鹏韩科技南京邮电大学计算机学院南京邮电大学网络安全和可信计算研究所

恶意软件检测与分类面临复杂性和隐蔽性的挑战。图神经网络（GNNs）虽能有效建模控制流图，提升行为模式捕捉精度，但其“黑盒”特性限制了可解释性。此外，现有方法依赖大量标注数据，泛化能力较弱，难以应对新型恶意软件。大型语言模... 详细信息

恶意软件检测与分类面临复杂性和隐蔽性的挑战。图神经网络（GNNs）虽能有效建模控制流图，提升行为模式捕捉精度，但其“黑盒”特性限制了可解释性。此外，现有方法依赖大量标注数据，泛化能力较弱，难以应对新型恶意软件。大型语言模型（LLMs）具备强大的特征提取和上下文理解能力，能够有效处理少样本数据，实现多模态信息融合，从而增强分析精度与泛化性。本文受大型语言模型的启发，结合对比学习策略，同时学习控制流图的结构和汇编指令，以提高恶意软件分析的效果和灵活性。基于此，本文设计了Instruct-Malware框架，该框架采用轻量级图-文本对齐投影，通过双阶段指令优化，显著增强了恶意软件分析的灵活性和鲁棒性。此外，模型的解释能力得到了提升，透明化了决策过程。实验结果表明，所提出的框架在恶意软件分类和子图识别任务中展现了显著的性能提升，超越了现有的主流方法，并大幅缩小了与专业模型之间的差距，为构建一个高效且可靠的恶意软件分析系统提供了新的思路。

关键词：恶意软件分析图神经网络大语言模型对比学习

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基于汉语特征的中文对抗样本生成方法

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软件学报 2023年第11期34卷 5143-5161页

作者：李相葛罗红孙岩北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876

深度神经网络容易受到来自对抗样本的攻击,例如在文本分类任务中修改原始文本中的少量字、词、标点符号即可改变模型分类结果.目前NLP领域对中文对抗样本的研究较少且未充分结合汉语的语言特征.从中文情感分类场景入手,结合了汉语象形... 详细信息

深度神经网络容易受到来自对抗样本的攻击,例如在文本分类任务中修改原始文本中的少量字、词、标点符号即可改变模型分类结果.目前NLP领域对中文对抗样本的研究较少且未充分结合汉语的语言特征.从中文情感分类场景入手,结合了汉语象形、表音等语言特征,提出一种字词级别的高质量的对抗样本生成方法CWordCheater,涵盖字音、字形、标点符号等多个角度.针对形近字的替换方式,引入ConvAE网络完成汉字视觉向量的嵌入,进而生成形近字替换候选池.同时提出一种基于USE编码距离的语义约束方法避免对抗样本的语义偏移问题.构建一套多维度的对抗样本评估方法,从攻击效果和攻击代价两方面评估对抗样本的质量.实验结果表明,CWordAttacker在多个分类模型和多个数据集上能使分类准确率至少下降27.9%,同时拥有更小的基于视觉和语义的扰动代价.

关键词：中文情感分类对抗样本汉语特征

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异构边缘资源的任务卸载和协同调度

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计算机研究与发展 2023年第6期60卷 1296-1307页

作者：李小平周志星陈龙朱洁东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学网络空间安全学院南京211189 南京邮电大学计算机学院南京210036

边缘计算广泛应用于物联网、车联网和在线游戏等新兴领域,通过网络边缘部署计算资源为终端设备提供低延迟计算服务.针对如何进行任务卸载以权衡任务执行时间与传输时间、如何调度多个不同截止期任务以最小化总延迟时间等挑战性问题,提出... 详细信息

边缘计算广泛应用于物联网、车联网和在线游戏等新兴领域,通过网络边缘部署计算资源为终端设备提供低延迟计算服务.针对如何进行任务卸载以权衡任务执行时间与传输时间、如何调度多个不同截止期任务以最小化总延迟时间等挑战性问题,提出1种异构边缘协同的任务卸载和调度框架,包括边缘网络拓扑节点排序、边缘节点内任务排序、任务卸载策略、任务调度和结果调优等算法组件;设计多种任务卸载策略和任务调度策略;借助多因素方差分析(multi-factor analysis of variance,ANOVA)技术在大规模随机实例上校正算法算子和参数,得到统计意义上的最佳调度算法.基于EdgeCloudSim仿真平台,将所提出调度算法与其3个变种算法从边缘节点数量、任务数量、任务分布、截止期取值区间等角度进行性能比较.实验结果表明,所提出调度算法在各种情形下性能都优于对比算法.

关键词：边缘计算任务卸载任务调度截止期延迟时间

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基于跨模态交互与特征融合网络的假新闻检测方法

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计算机科学 2024年第11期51卷 23-29页

作者：彭广川吴飞韩璐季一木荆晓远南京邮电大学自动化学院、人工智能学院南京210003 南京邮电大学计算机学院南京210003 武汉大学计算机学院武汉430072

近年来,假新闻的激增对人们的决策过程产生了不利影响。现有的假新闻检测方法大多强调对多模态信息(如文本和图像)的探索和利用。然而,如何为检测任务生成有鉴别性的特征并有效地聚合不同模态的特征以进行假新闻检测,仍然是一个开放性... 详细信息

近年来,假新闻的激增对人们的决策过程产生了不利影响。现有的假新闻检测方法大多强调对多模态信息(如文本和图像)的探索和利用。然而,如何为检测任务生成有鉴别性的特征并有效地聚合不同模态的特征以进行假新闻检测,仍然是一个开放性问题。文中提出了一种新颖的假新闻检测模型,即跨模态交互与特征融合网络(Cross-modal Interaction and Feature Fusion Network,CMIFFN)。为了生成有鉴别性的特征,所提方法设计了一个基于监督对比学习的特征学习模块,通过同时进行模态内和模态间的监督对比学习,来确保异类特征相似度更小,同类特征相似度更大。此外,为了挖掘更多有用的多模态信息,所提方法设计了多阶段跨模态交互模块,通过多阶段的跨模态交互,学习带有图结构信息的跨模态交互特征。所提方法引入基于一致性评估的注意力机制,通过学习多模态一致性权重,来有效聚合模态特定特征和跨模态交互特征。在两个基准数据集Weibo和Twitter上的实验表明,CMIFFN明显优于现有的多模态假新闻检测方法。

关键词：假新闻检测监督对比学习多阶段跨模态交互图卷积网络

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基于节点相似度和标签传播的加权网络社团划分方法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第2期43卷 95-101页

作者：张鑫杰李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

社团是复杂网络中连接紧密的节点所构成的群体,社团划分是理解网络结构和挖掘网络所蕴含的信息的有效途径,加权网络能比无权网络反映更深层次的信息,对其进行社团划分具有重要的现实意义。为了提高加权网络社团划分的准确性和效率,设计... 详细信息

社团是复杂网络中连接紧密的节点所构成的群体,社团划分是理解网络结构和挖掘网络所蕴含的信息的有效途径,加权网络能比无权网络反映更深层次的信息,对其进行社团划分具有重要的现实意义。为了提高加权网络社团划分的准确性和效率,设计了一种基于节点相似度和标签传播的加权网络社团划分方法SLWCD。该方法用改进的Jaccard相似系数计算加权网络的节点相似度,并基于节点相似度将节点分组,再按组分配初始标签;在标签传播过程中,对目标节点的邻居节点按标签分组,将目标节点的标签更新为与其边权之和最大的组所对应的标签;当标签不再变化时,将具有相同标签的节点归于同一个社团,产生最终的社团划分结果。在Zachary空手道俱乐部网络和Lesmis网络上的实验结果表明,SLWCD方法不仅能够准确地划分加权网络的社团,而且具有较高的稳定性和较低的时间复杂度。

关键词：加权网络社团划分节点相似度更新策略标签传播

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异构多核全局限制性可抢占并行任务可调度分析

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计算机研究与发展 2023年第5期60卷 992-1001页

作者：韩美灵孙施宁邓庆绪南京邮电大学现代邮政学院南京210023 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819

异构多核平台可以利用不同类别体系结构的处理器来执行特定任务,从而达到提高性能和降低功耗的目的.然而,向大规模异构平台迁移极其困难,且大规模的、必要的程序并行会导致软件调度的复杂度.虽然,基于有向无环图(directed acyclic graph... 详细信息

异构多核平台可以利用不同类别体系结构的处理器来执行特定任务,从而达到提高性能和降低功耗的目的.然而,向大规模异构平台迁移极其困难,且大规模的、必要的程序并行会导致软件调度的复杂度.虽然,基于有向无环图(directed acyclic graph, DAG)并行任务模型已有相关的研究工作,但是基于DAG任务模型的限制性可抢占的调度策略研究仍存在不足.鉴于此,主要讨论了DAG任务在异构平台上进行全局固定优先级限制性可抢占调度时的最差响应时间(worst case response time,WCRT)分析,对并行任务的每个结点可用的处理器资源进行了一定的限制,即只能执行在规定类型处理器上的任务.基于最新的单分类并行任务的可调度性分析,提出了多个并行任务的可调度性分析.进一步,提出了高优先级任务的干涉量与低优先级任务的阻塞量的计算方法;结合最新的分类并行任务的任务内干涉计算方法,最终提出了一种伪多项式的分析方法.实验结果表明,提出的算法能够在合理的时间范围内得到任务集可调度性的分析结果,且任务集的接受率随各个参数的变化符合预期.

关键词：响应时间分析异构多核并行任务模型嵌入式实时系统可调度性分析

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基于集成分类的数据库指纹综合评价

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第1期43卷 86-95页

作者：李鼎文张迎周南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

为了在给定的数据库及特定的使用场景下选取性能更高的数据库指纹,同时完善数据库指纹理论体系,对数据库指纹综合评价进行研究具有强烈的现实意义。针对数据库使用场景,结合传统数字指纹的性能评价指标,建立数据库指纹层次评价指标体系... 详细信息

为了在给定的数据库及特定的使用场景下选取性能更高的数据库指纹,同时完善数据库指纹理论体系,对数据库指纹综合评价进行研究具有强烈的现实意义。针对数据库使用场景,结合传统数字指纹的性能评价指标,建立数据库指纹层次评价指标体系,并提出指标量化和评测数据预处理的解决方案。指标体系在全面、客观地描述数据库指纹综合性能的同时,清晰、准确地反映了指标间的逻辑关系。提出基于集成分类的数据库指纹综合评价算法,利用传统评价算法直接获取评价结果,并提出一种基于轮廓系数和K均值聚类的分级算法,解决不同评价算法间评价结果量纲不一致的问题。利用分级评价结果和分类算法构建集成分类器,实现对数据库指纹的精确分级综合评价。实验结果表明,基于集成分类的评价算法模型较同类分类器具有更好的准确度和泛化能力,能够有效地指导决策者选取性能更优的数据库指纹。

关键词：数字指纹综合评价集成分类

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基于隐马尔科夫模型的滑动窗口投票策略的QRS波群形态识别

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计算机工程与科学 2024年第2期46卷 272-281页

作者：宋鑫海韩京宇郎杭毛毅南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

QRS波群形态识别是心电异常检测的关键环节,是疾病诊断的主要依据。目前的QRS波群形态识别方法存在识别出的形态较少、对参数敏感等问题。为此,提出一种基于隐马尔科夫的滑动窗口投票策略SWVHMM自动识别QRS波群形态。首先,将每个QRS波... 详细信息

QRS波群形态识别是心电异常检测的关键环节,是疾病诊断的主要依据。目前的QRS波群形态识别方法存在识别出的形态较少、对参数敏感等问题。为此,提出一种基于隐马尔科夫的滑动窗口投票策略SWVHMM自动识别QRS波群形态。首先,将每个QRS波群划分成4个波段,对各波段设置滑动窗口提取样本;其次,将各波段波形作为状态,窗口样本聚类后的类簇中心作为观测,构建状态转移受限的隐马尔科夫模型;最后,对待预测波群的各波段窗口组合结果进行投票,识别最可能的波群形态。在专业医生标注的真实数据集上,与现存方法比较,SWVHMM F1值分别提高了5.97%,5.49%和2.27%。这表明SWVHMM不仅能识别多种QRS波群形态,而且准确度更高。

关键词： QRS波群心电异常隐马尔科夫波段聚类

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