检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2010年第10期33卷 1823-1834页

作者：刘凯鹏方滨兴哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所网络重点实验室北京100190

由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基... 详细信息

由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基于此模型推导出本体学习算法.首先利用集合论的方法确定标签之间的包容关系,并将其表示为标签包容关系图.在将此图转化为层次关系时,为解决包容关系的不一致性,提出一种基于随机游走的标签普遍性排序方法.最后提出一种自顶向下的凝聚式层次聚类算法来生成概念层次结构.在实际社会性标注系统中采集的数据集上进行的实验表明,与目前的代表性方法相比,文中提出的方法在性能上有明显的提高.

关键词：社会性标注本体学习包容关系随机游走凝聚式层次聚类

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一种基于社会性标注的网页排序算法

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计算机学报 2010年第6期33卷 1014-1023页

作者：刘凯鹏方滨兴哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所网络重点实验室北京100190

社会性标注作为一种新的资源管理和共享方式,吸引为数众多的用户参与其中,由此产生的大量社会性标注数据成为网页质量评价的一个新维度.文中研究如何利用社会性标注改进网页检索性能,提出一种有机结合网页和用户的查询相关性与互增强关... 详细信息

社会性标注作为一种新的资源管理和共享方式,吸引为数众多的用户参与其中,由此产生的大量社会性标注数据成为网页质量评价的一个新维度.文中研究如何利用社会性标注改进网页检索性能,提出一种有机结合网页和用户的查询相关性与互增强关系的网页排序算法.首先利用统计主题模型,使用相关标签为网页和用户建模,并计算查询相关性.然后利用二部图模型刻画网页和用户间的互增强关系,并使用相关标签与用户兴趣和网页内容的匹配度为互增强关系赋予权重.最后结合查询相关性和互增强关系,以迭代方式同时计算网页和用户的评分.实验结果表明,文中提出的检索模型和互增强模型能够有效地提高排序算法的性能.与目前的代表性算法相比,该算法在检索性能上有明显提高.

关键词：社会性标注网页检索网页质量排序算法主题模型

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基于挖掘Web双语词汇关联度的无指导译文消歧

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高技术通讯 2010年第4期20卷 349-354页

作者：刘鹏远赵铁军北京大学信息科学与技术学院计算语言学研究所北京100871 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150090

为缓解译文消歧任务中消歧知识获取困难及数据稀疏问题,提出了一种基于Web的挖掘双语词汇相关关系的无指导译文消歧方法。该方法将双语词汇在语料库中的间接相关拓展到Web,提出了基于Web的双语词汇间接相关模型,在此基础上又提出了一种... 详细信息

为缓解译文消歧任务中消歧知识获取困难及数据稀疏问题,提出了一种基于Web的挖掘双语词汇相关关系的无指导译文消歧方法。该方法将双语词汇在语料库中的间接相关拓展到Web,提出了基于Web的双语词汇间接相关模型,在此基础上又提出了一种基于Web的双语词汇相关度的消歧方法,通过构造不同queries并利用搜索引擎抽取返回页面的page counts,最后利用点式互信息来计算词汇间的相关度并用于消歧决策。该方法最好性能(P_(mar)=0.464)超过了国际语义评测Semeval-2007的Task #5上可比较的最好无指导系统TorMd。

关键词：无指导译文消歧双语词汇相关页面计数间接相关基于Web

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双向层级结构分类器及其在面部特征点定位中的应用

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高技术通讯 2010年第8期20卷 816-821页

作者：牛志恒山世光陈熙霖哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所中国科学院智能信息处理重点实验室北京100190

设计了一种新颖的双向层级结构分类器,并将其应用于面部特征点的定位。该分类器在训练过程中对正例样本和反例样本交替进行重采样,因而与采用传统的单向层级分类器的面部特征定位方法相比,采用这种新的双向层级结构分类器的方法具有以... 详细信息

设计了一种新颖的双向层级结构分类器,并将其应用于面部特征点的定位。该分类器在训练过程中对正例样本和反例样本交替进行重采样,因而与采用传统的单向层级分类器的面部特征定位方法相比,采用这种新的双向层级结构分类器的方法具有以下优点:可以应对大规模的数据集;可以处理存在复杂变化的正反例样本;而且无论是在训练过程还是在测试过程,其算法都能快速地过滤大量的'易分'样本,执行效率非常高。在两个公开测试数据库上的实验结果表明,采用双向层级结构分类器的方法可以实现准确、快速的特征点定位。

关键词：双向层级结构分类器设计正(反)例样本面部特征点定位

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基于全局和局部特征集成的人脸识别

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软件学报 2010年第8期21卷 1849-1862页

作者：苏煜山世光陈熙霖高文哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 北京大学数字媒体研究所北京100871

提出利用一种串、并行结合的方式将全局和局部面部特征进行集成:首先利用全局特征进行粗略的匹配,然后再将全局和局部特征集成起来进行精细的确认.在该方法中,全局和局部特征分别采用傅里叶变换和Gabor小波变换进行提取.两个大规模的人... 详细信息

提出利用一种串、并行结合的方式将全局和局部面部特征进行集成:首先利用全局特征进行粗略的匹配,然后再将全局和局部特征集成起来进行精细的确认.在该方法中,全局和局部特征分别采用傅里叶变换和Gabor小波变换进行提取.两个大规模的人脸库(FERET and FRGCv2.0)上的实验结果表明,此方法不仅可以显著提高系统的精度,而且可以提升系统的速度.

关键词：人脸识别傅里叶变换 Gabor小波全局特征局部特征分类器集成

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一种支持ANSI编码的中文文本压缩算法

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中文信息学报 2010年第5期24卷 96-105页

作者：常为领方滨兴云晓春王树鹏余翔湛哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心黑龙江哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所北京100190

该文提出了一种高效的中文文本压缩算法CRecode,算法根据中文文本中字词的概率分布特点,对中文字词根据其使用频率,采用8bit、16bit和24bit三种长度的编码重新编码,克服了Huffman编码在压缩中文数据时打乱数据中蕴含的语义信息,致使其... 详细信息

该文提出了一种高效的中文文本压缩算法CRecode,算法根据中文文本中字词的概率分布特点,对中文字词根据其使用频率,采用8bit、16bit和24bit三种长度的编码重新编码,克服了Huffman编码在压缩中文数据时打乱数据中蕴含的语义信息,致使其压缩数据再压缩性差的缺点。测试中,CRecode在与现有主流压缩软件联合使用时,可提高压缩率4%到30%,最大平均压缩比可达2.86。CRecode作为独立压缩算法,压缩中文文本时可获得优于Huffman编码、接近于LZ系列算法的性能。

关键词： CRecode 数据压缩 Huffman 压缩算法

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高速网络监控中大流量对象的识别

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中国科学：信息科学 2010年第2期40卷 340-355页

作者：张玉方滨兴张永铮哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心北京100190

在高速骨干网环境中,由于受到计算和存储资源的限制,准确、及时地识别大流量对象对于检测大规模网络安全事件具有重要意义.文中使用相对流量大小定义大流,即对于一个给定的阈值φ(0<φ<1),将所有与链路实际传输总流量的比值超过... 详细信息

在高速骨干网环境中,由于受到计算和存储资源的限制,准确、及时地识别大流量对象对于检测大规模网络安全事件具有重要意义.文中使用相对流量大小定义大流,即对于一个给定的阈值φ(0<φ<1),将所有与链路实际传输总流量的比值超过φ的流定义为大流.在该定义下,大流量对象的识别问题等价于带权值数据流中的频繁项挖掘问题.由于骨干网链路速度快,对单个数据包的处理必须在纳秒级完成,因此对算法的实时性要求更高.在带权值数据流的频繁项挖掘中,目前没有对单数据项最坏处理时间为O(1)的算法.文中提出一个新的带权值数据流频繁项挖掘算法WLC,能够提供单数据项最坏处理时间为O(1)的处理速度.WLC采用一个部分排序的数据结构POSS,能够在保证处理速度的同时,尽量降低算法的存储开销.通过实际的互联网数据进行对比实验,结果表明:与现有的算法相比,WLC具有更快的处理速度,同时算法的实际存储开销远小于其理论上界.

关键词：网络流量监控大流量对象带权值数据流

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高性能计算存储关键技术研究

高性能计算存储关键技术研究

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第16届全国信息存储技术大会IST2010

作者：朱平朱建涛高剑刚蒋金虎江南计算技术研究所江苏无锡 214083 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨 150001 江南计算技术研究所江苏无锡 214083

存储技术是影响高性能计算机发展的一个十分重要的关键技术，由其构成的系统是高性能计算机系统中的重要组成部分，其决定了计算机l/O的处理能力，进而决定了计算机的整体性能以及应用环境.为缓解I/O能力与计算能力不匹配而存在的I/O瓶... 详细信息

存储技术是影响高性能计算机发展的一个十分重要的关键技术，由其构成的系统是高性能计算机系统中的重要组成部分，其决定了计算机l/O的处理能力，进而决定了计算机的整体性能以及应用环境.为缓解I/O能力与计算能力不匹配而存在的I/O瓶颈问题，需要进一步研究计算、网络以及外围存储系统的平衡设计与系统平滑匹配，研究应用系统I/O负荷的智能设备和动态透明调整系统的资源配置，以适应计算密集型、通信密集型和I/O密集型等不同应用与服务.重点研究面向高性能计算存储系统关键技术，在高性能计算、信息处理和信息服务等应用领域对外围存储系统的I/O能力提出了很高的要求,需要支持成千上万个客户端访问高可靠、能够支持PB、EB乃至ZB级的超大规模外围存储系统，支持TBps的聚合I/O带宽能力，这对下一代HPC存储系统结构、高性能存储栽体部件、I/O通路、高性能存储网络、网络存储技术等都提出了新的挑战。

关键词：外存系统 I/O墙虚拟存储分布式文件系统数据并行与分布云存储

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基于社会性标注的本体学习方法

基于社会性标注的本体学习方法

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2010年中国计算机大会

作者：刘凯鹏方滨兴哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所网络重点实验室北京100190

关键词：社会性标注本体学习包容关系随机游走凝聚式层次聚类

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一种面向网络安全检测的高性能正则表达式匹配算法

一种面向网络安全检测的高性能正则表达式匹配算法

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2010年中国计算机大会

作者：张树壮罗浩方滨兴云晓春哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所信息安全研究中心北京100097 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所信息安全研究中心北京100097

目前进行正则表达式匹配的典型工具DFA和NFA都存在匹配效率和内存需求之间不可调和的矛盾,无法胜任网络安全检测中大规模正则表达式的匹配.为了解决这个问题,文中从网络安全检测的行为特点出发,结合DFA、NFA模型各自的特性,提出了一种... 详细信息

目前进行正则表达式匹配的典型工具DFA和NFA都存在匹配效率和内存需求之间不可调和的矛盾,无法胜任网络安全检测中大规模正则表达式的匹配.为了解决这个问题,文中从网络安全检测的行为特点出发,结合DFA、NFA模型各自的特性,提出了一种基于猜测-验证的匹配方法.首先使用DFA对正则表达式中的部分子特征进行搜索,完成特征存在性的猜测;当猜测到有可能匹配某个特征后,再使用NFA进行验证.文中方法既充分利用了DFA的高效性,减少了对相对较慢的验证过程的调用,又借助NFA避免了内存消耗过于巨大.结果表明,该方法可以在大大减少内存需求的情况下,实现正则表达式的高效匹配.

关键词：特征匹配正则表达式有穷自动机子特征猜测-验证

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