检索结果-内蒙古大学图书馆

第29届中国数据库学术会议

作者： Yan Qiuling 闫秋玲 Wu Liang 吴良 Chen Wei 陈薇 Wang Tengjiao 王腾蛟 Lei Kai 雷凯 Yang Dongqing 杨冬青 Key Laboratory of High Confidence Software Technologies(Peking University) Ministry of Education B 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京 100871 北京大学信息科学技术学院北京 100871 The Shenzhen Key Laboratory for Cloud Computing Technology and Applications (SPCCTA) Peking Univers 深圳市云计算关键技术与应用重点实验室(SPCCTA)北京大学深圳研究生院广东深圳 518055

社会网络中，不仅包括链接结构，还包括内容信息，内容信息表达了社会网络中个体相关的话题、兴趣等语义层面的信息。只考虑链接结构的社区挖掘方法无疑忽视了内容信息的价值。提出了一种结合链接结构和内容信息进行动态社区挖掘的方法... 详细信息

社会网络中，不仅包括链接结构，还包括内容信息，内容信息表达了社会网络中个体相关的话题、兴趣等语义层面的信息。只考虑链接结构的社区挖掘方法无疑忽视了内容信息的价值。提出了一种结合链接结构和内容信息进行动态社区挖掘的方法，将链接结构和内容表达为矩阵形式，综合历史社区划分结果，使用非负矩阵分解方法进行社区划分，以使社区结果在反映网络的链接特征的同时，还反映话题、兴趣等语义层面的特征。在真实数据集上的实验结果表明，所得到的结果揭示了社区随时间的演化情况、社区在不同时刻所关联的内容信息，并且能应用于其他领域，如专家搜索。

关键词：社会网络数据挖掘搜索算法信息整合

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隐私保护中基于相似度的有损连接方法研究

隐私保护中基于相似度的有损连接方法研究

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2012中国计算机大会

作者：李清华康海燕苑晓姣任俊玲北京信息科技大学计算机学院北京 100192 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 100192 北京信息科技大学信息管理学院北京 100192 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 100192 北京信息科技大学信息管理学院北京 100192

在数据发布中的隐私保护研究中,实现有损连接的方法主要有基于匿名模型方法和基于贪心策略的(α,k)匿名聚类方法。针对基于匿名模型方法存在的效率低以及基于贪心策略的(α,k)匿名聚类方法得到数据有效性差等不足,文中提出基于相似度的... 详细信息

在数据发布中的隐私保护研究中,实现有损连接的方法主要有基于匿名模型方法和基于贪心策略的(α,k)匿名聚类方法。针对基于匿名模型方法存在的效率低以及基于贪心策略的(α,k)匿名聚类方法得到数据有效性差等不足,文中提出基于相似度的有损连接方法,该方法根据发布数据之间的相似性聚类得到有损连接的结果,解决了目前有损连接方法所存在的效率以及准确率问题。实验结果表明,该方法能够有效实现发布数据的隐私保护。

关键词：有损连接相似性隐私保护 (α,k)-匿名

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惯性-视觉-磁场传感器组合的低成本标定方法(英文)

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中国惯性技术学报 2011年第2期19卷 198-204页

作者：杨克虎史英桂冀晓强郁文生孙晨中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083 天津航海仪器研究所天津300131 华东师范大学上海高可信计算重点实验室上海200062

针对一种融合了惯性-视觉-磁场信息的传感器组合,给出了一套低成本的标定和建模方法。对于传感器模型中的确定性项和非确定性项参数,分别采用了基于输入指令向量模匹配的方法和基于时间序列分析的方法来进行标定和建模,利用所得到的模... 详细信息

针对一种融合了惯性-视觉-磁场信息的传感器组合,给出了一套低成本的标定和建模方法。对于传感器模型中的确定性项和非确定性项参数,分别采用了基于输入指令向量模匹配的方法和基于时间序列分析的方法来进行标定和建模,利用所得到的模型补偿之后的传感器输出误差的方差降为原来的1/3以下;对于摄像机坐标系和加速度计坐标系之间的相对旋转矩阵,提出了一种基于重力向量和铅垂线的标定方法,仿真结果表明,标定结果的相对误差小于7%。

关键词：标定建模传感器组合时间序列分析 MEMS惯性测量单元

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移动网络服务中基于认知心理学的用户偏好提取方法

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电子学报 2011年第11期39卷 2547-2553页

作者：王立才孟祥武张玉洁北京邮电大学计算机学院北京100876 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

迅速增长的移动网络服务给人们带来沉重的移动信息负担.移动用户偏好提取方法是缓解"移动信息过载"问题的有效手段.受加工水平模型和分布式认知理论的启发,提出一种基于认知心理学的移动用户偏好提取方法.在移动用户偏好信息... 详细信息

迅速增长的移动网络服务给人们带来沉重的移动信息负担.移动用户偏好提取方法是缓解"移动信息过载"问题的有效手段.受加工水平模型和分布式认知理论的启发,提出一种基于认知心理学的移动用户偏好提取方法.在移动用户偏好信息结构建模的基础上,引入服务加工水平认知、有效上下文认知的概念,并计算其对用户偏好提取的影响,然后分别提取基于服务加工水平认知和基于有效上下文认知的用户偏好,最终提取综合的用户偏好.实验结果表明,该方法能有效提高移动用户偏好提取精确度,为用户提供满足个性化需求的移动网络服务.

关键词：移动网络服务用户偏好加工水平分布式认知上下文

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融合多通道信息的二维人脸识别

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北京工业大学学报 2011年第12期37卷 1907-1914页

作者：唐恒亮孙艳丰尹宝才盖赟北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124 北京物资学院信息学院北京101149

为充分提取人脸图像信息,进一步提高人脸识别效率,提出了一种融合图像多通道信息的二维人脸识别方法.该方法利用Haar小波变换将人脸图像变换到频率域,并获得图像4个频率域的信息;对每个频率域的图像,通过局部二值模式(LBP)进行统计编码... 详细信息

为充分提取人脸图像信息,进一步提高人脸识别效率,提出了一种融合图像多通道信息的二维人脸识别方法.该方法利用Haar小波变换将人脸图像变换到频率域,并获得图像4个频率域的信息;对每个频率域的图像,通过局部二值模式(LBP)进行统计编码,并提出基于HaarLBP直方图序列的人脸图像表征方法;提出2种直方图序列的匹配算法,并通过分析各个频域图像信息对识别的贡献率,进一步融合4通道图像信息进行人脸识别.在ORL和Yale人脸库上的实验结果证明,提出的识别方法对于人脸姿态、表情和光照变化有一定的鲁棒性.

关键词：人脸识别 Haar小波变换局部二值模式(LBP) 多通道信息融合

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移动通信网中基于用户社会化关系挖掘的协同过滤算法

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电子与信息学报 2011年第12期33卷 3002-3007页

作者：黄武汉孟祥武王立才北京邮电大学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北京100876

该文面对移动通信网中个性化服务推荐问题,结合社会化网络分析方法提出一种基于移动用户社会化关系挖掘的协同过滤算法。利用移动通信网中所形成社会化网络,预测潜在的社会化网络关系,并按关系紧密程度找到相似用户;然后结合基于用户评... 详细信息

该文面对移动通信网中个性化服务推荐问题,结合社会化网络分析方法提出一种基于移动用户社会化关系挖掘的协同过滤算法。利用移动通信网中所形成社会化网络,预测潜在的社会化网络关系,并按关系紧密程度找到相似用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的最近邻用户,找到最相似的用户集合,进行移动用户偏好预测和推荐,有效地缓解数据稀疏性。仿真数据集和公开数据集实验表明了该算法在预测移动用户偏好和提高推荐精确度方面的可行性和有效性。

关键词：移动通信网移动社会化网络偏好预测协同过滤

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个性化搜索中用户兴趣模型匿名化研究

个性化搜索中用户兴趣模型匿名化研究

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2012年第三届中国计算机学会服务计算学术会议

作者：李清华康海燕苑晓校 Li Xiong 任俊玲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 100192 北京信息科技大学计算机学院北京 100192 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 100192 北京信息科技大学信息管理学院北京 100192 北京信息科技大学计算机学院北京 100192 Department of Mathcs Emory University Atlanta USA 30322 北京信息科技大学信息管理学院北京 100192

个性化搜索技术能够提高用户获得准确信息的效率，然而，这项技术通常会引起个人隐私的泄露。针对此问题，根据数据发布中隐私保护方法k-匿名的思想，提出了用户兴趣模型匿名化的方法，根据兴趣条目的相似性将用户兴趣模型聚类为满足p-... 详细信息

个性化搜索技术能够提高用户获得准确信息的效率，然而，这项技术通常会引起个人隐私的泄露。针对此问题，根据数据发布中隐私保护方法k-匿名的思想，提出了用户兴趣模型匿名化的方法，根据兴趣条目的相似性将用户兴趣模型聚类为满足p-链接性的等价组，并根据一定的规则计算兴趣条目的权值，实现用户兴趣模型在等价组内的匿名以及兴趣权值倾向不发生改变，既保护了用户隐私信息又保证个性化检索性能。实验验证了上述方法的有效性，具有很大的实际应用意义。

关键词：个性化用户兴趣模型匿名化隐私保护 k-匿名信息安全

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线性系统的同时镇定问题

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控制理论与应用 2011年第1期28卷 1-12页

作者：关强何冠男王龙郁文生中国科学院自动化研究所综合信息系统研究中心北京化工大学信息科学与技术学院北京大学工学院机器感知与智能教育部重点实验室华东师范大学上海高可信计算重点实验室

线性系统的同时镇定问题,是系统与控制理论中的基本问题,有着广泛的理论意义和应用价值.本文介绍了线性系统同时镇定问题的研究现状和最新进展.首先回顾了同时镇定问题的研究内容、基本方法及相关结果.其次,从理论求解和控制器设计的角... 详细信息

线性系统的同时镇定问题,是系统与控制理论中的基本问题,有着广泛的理论意义和应用价值.本文介绍了线性系统同时镇定问题的研究现状和最新进展.首先回顾了同时镇定问题的研究内容、基本方法及相关结果.其次,从理论求解和控制器设计的角度对线性系统同时镇定研究中著名的"香槟问题","比利时巧克力问题"和"威士忌问题"进行了分析探讨,并基于不等式型定理机器证明理论,给出了线性系统同时镇定问题的相关工作.最后指出了对于同时镇定多个线性系统方面的若干研究方向.

关键词：线性系统同时镇定香槟问题比利时巧克力问题威士忌问题复分析不等式型定理机器证明半代数系统

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基于移动用户上下文相似度的协同过滤推荐算法

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电子与信息学报 2011年第11期33卷 2785-2789页

作者：徐风苓孟祥武王立才北京邮电大学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北京100876

该文面向移动通信网络领域的个性化服务推荐问题,通过将移动用户上下文信息引入协同过滤推荐过程,提出一种基于移动用户上下文相似度的改进协同过滤推荐算法。该算法首先计算基于移动用户的上下文相似度,以构造目标用户当前上下文的相... 详细信息

该文面向移动通信网络领域的个性化服务推荐问题,通过将移动用户上下文信息引入协同过滤推荐过程,提出一种基于移动用户上下文相似度的改进协同过滤推荐算法。该算法首先计算基于移动用户的上下文相似度,以构造目标用户当前上下文的相似上下文集合,然后采用上下文预过滤推荐方法对"移动用户-移动服务-上下文"3维模型进行降维得到"移动用户-移动服务"2维模型,最后结合传统2维协同过滤算法进行偏好预测和推荐。仿真数据集和公开数据集实验表明,该算法能够用于移动网络服务环境下的用户偏好预测,并且与传统协同过滤相比具有更高的推荐精确度。

关键词：移动网络用户上下文相似度计算协同过滤

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XML模式匹配:整体连接算法TurboStack

XML模式匹配:整体连接算法TurboStack

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第29届中国数据库学术会议

作者： Guo Shaosong 郭少松 Bao Xiaoyuan 包小源 Chen Wei 陈薇 Wang Tengjiao 王腾蛟 Lei Kai 雷凯 Yang Dongqing 杨冬青 Key Laboratory of High Confidence Software Technologies(Ministry of Education) School of EECS Peki 高可信软件技术教育部重点实验室北京大学信息科学技术学院北京 100871 School of EECS Peking University Beijing 100871 北京大学信息科学技术学院北京 100871 The Shenzhen Key Lab for Cloud Computing Technology and Applications(SPCCTA) Peking University Shen 深圳市云计算关键技术与应用重点实验室(SPCCTA) 北京大学深圳研究生院

含谓词的XPath查询为小枝查询(twig query),它是XQuery最基本的查询模式。小枝查询算法有两大类：小枝分解和整体小枝连接,其中TwigStack系列算法处理小枝查询的效率是最优的,但其缺点在于不支持Twig Query中含“OR”以及通配符“*”的... 详细信息

含谓词的XPath查询为小枝查询(twig query),它是XQuery最基本的查询模式。小枝查询算法有两大类：小枝分解和整体小枝连接,其中TwigStack系列算法处理小枝查询的效率是最优的,但其缺点在于不支持Twig Query中含“OR”以及通配符“*”的查询;在大型商业数据库管理系统中,TurboXPath是DB2用于处理小枝查询的基本算法,它对XPath的支持较全面,但由于TurboXPath是针对XML数据流查询处理设计的,因而对数据库中Native存储的XML数据的查询处理效率较低;针对已有方法的不足,设计了一种纯XML存储方式,以DDE编码为基础,提出了TurboStack算法,并通过大量实验验证了该方法的有效性。

关键词：可扩展标记语言数据模式匹配整体连接算法信息查询

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