检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2019年第6期41卷 1503-1509页

作者：王健黄越赵国生赵中楠哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

针对感知任务参与者数量不足和提供数据质量不高的问题,该文提出一种面向任务代价差异的移动群智感知激励模型。首先,利用模糊推理方法分析数据量、环境条件及设备消耗对任务代价的影响,将感知任务按照代价差异划分为不同等级,同时为请... 详细信息

针对感知任务参与者数量不足和提供数据质量不高的问题,该文提出一种面向任务代价差异的移动群智感知激励模型。首先,利用模糊推理方法分析数据量、环境条件及设备消耗对任务代价的影响,将感知任务按照代价差异划分为不同等级,同时为请求者制定预算并给予参与者合适的报酬。其次,通过信誉度评估和参与者优选将感知任务分配给更合适的参与者完成感知任务并上传感知数据。最后,对参与者上传感知数据评估,更新参与者信誉度,并根据参与者完成感知任务的代价等级支付相应报酬。基于真实数据集的仿真实验结果表明,该模型能够利用各个模块间的相互影响,有效招募更多的用户参与感知任务并促进参与者上传高质量的感知数据。

关键词：移动群智感知激励机理任务代价差异信誉度

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基于Spark的混合协同过滤算法改进与实现

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计算机应用研究 2019年第3期36卷 855-860页

作者：王源龙孙卫真向勇首都师范大学信息工程学院计算机科学与技术系清华大学计算机科学与技术系

针对传统协同过滤在推荐过程中存在的稀疏性、扩展性以及个性化问题,通过引入算法集成的思想,旨在优化和改进一种新型的基于Spark平台下的混合协同过滤。借鉴Stacking集成学习思想,将多个弱推荐器线性加权组合,形成综合性强的推荐器。... 详细信息

针对传统协同过滤在推荐过程中存在的稀疏性、扩展性以及个性化问题,通过引入算法集成的思想,旨在优化和改进一种新型的基于Spark平台下的混合协同过滤。借鉴Stacking集成学习思想,将多个弱推荐器线性加权组合,形成综合性强的推荐器。算法基于近邻协同过滤,结合分类、流行度、好评度等对近邻相似度计算策略进行优化,旨在改善相似度的合理性以及相似度计算的复杂度,在一定程度上改善了评分稀疏性的问题;算法结合Spark分布式计算平台,充分借鉴分布式平台的优点,利用其流式处理以及分布式存储结构等特性,设计并实现一种推荐算法的增量迭型,解决了协同过滤算法扩展性和实时性问题。实验数据采用UCI公用数据集MovieLens和Net Flix电影评分数据。实验结果表明,改进算法在推荐个性化、准确率以及扩展性上都有不错的表现,较以前同类型算法均有不同程度的提高,为推荐系统的应用提供一种可行的算法集成方案。

关键词：集成学习协同过滤稀疏性扩展性 Spark流式计算增量模型分类

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低采样率浮动车的路况计算精度优化

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小型微型计算机系统 2019年第3期40卷 676-682页

作者：孙卫真邱皓月向勇张禹首都师范大学信息工程学院计算机科学与技术系北京100048 清华大学计算机科学与技术系网络所北京100084 北京理工大学计算机学院北京100081

路口和立交桥作为城市路网的重要组成部分,对于路况计算具有重大的意义.本文为了解决复杂城市道路场景下,低采样率的车辆轨迹数据计算出的路况精度较差的问题,提出一种改进的路况计算精度优化算法.首先针对路况计算精度较差的立交桥区域... 详细信息

路口和立交桥作为城市路网的重要组成部分,对于路况计算具有重大的意义.本文为了解决复杂城市道路场景下,低采样率的车辆轨迹数据计算出的路况精度较差的问题,提出一种改进的路况计算精度优化算法.首先针对路况计算精度较差的立交桥区域,将复杂的立交桥抽象成一个路口,通过改进的聚类算法对立交桥进行了自动化定位.然后利用凸包算法划分了立交桥的路口范围,将复杂路口路况简化为转向时间.利用同一辆车经过路口(普通路口和立交桥路口)前后的轨迹点信息来精确推导相关道路和路口路况.实际数据分析表明,该方法可有效提高路况计算精度.

关键词：低采样率数据立交桥转向时间路况计算

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一种基于3阶段实现的高性能云存储计算

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火力与指挥控制 2019年第10期44卷 107-112页

作者：张皓李敬伟海本斋河南工学院计算机科学与技术系河南新乡453000 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

提出了一种基于动态数据复制策略和放置算法的3阶段云存储计算。在第1阶段,计算出一个文件的PD,然后根据得到的PD,从中找到最需要访问的文件和需要复制的文件;在第2阶段,计算出需要复制文件的RF,以确定文件是否应当复制或创建副本;在第... 详细信息

提出了一种基于动态数据复制策略和放置算法的3阶段云存储计算。在第1阶段,计算出一个文件的PD,然后根据得到的PD,从中找到最需要访问的文件和需要复制的文件;在第2阶段,计算出需要复制文件的RF,以确定文件是否应当复制或创建副本;在第3阶段,计算出这些节点的AF,以找到创建副本的数量并把副本放置在适当位置的特定节点,从而向用户提供相同服务的不同副本来增加数据可用性;实验结果表明,提出的云存储计算策略不仅能够有效找到需要复制的文件及创建和放置副本,而且在SBER和执行时间性能方面都优于目前比较先进的技术。

关键词：云计算复制因子副本创建系统可用性执行时间

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基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型

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电子科技大学学报 2018年第4期47卷 558-565页

作者：赵国生邵子豪王健任孟其哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回... 详细信息

可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型预测目标系统生存态势的未来趋势,并对预测结果进行了残差修正;最后,结合事前识别和事后预测实现了对可生存系统生存态势的感知。仿真实验表明,该模型具有良好识别效果和较高的预测准确度。

关键词：自回归积分滑动平均模型残差修正生存簇生存态势 Ward聚类

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基于工作流的监控系统灵活性增强方法

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计算机工程与设计 2019年第9期40卷 2704-2711页

作者：孙卫真王訸向勇首都师范大学信息工程学院北京100048 清华大学计算机科学与技术系北京100084

针对互联网环境下监控系统面临的故障分析及定位的多样性和复杂性,提出将工作流系统用于监控系统中。利用监控系统与工作流系统的交互接口,将管理员定位问题的响应预案描述为工作流;在工作流的控制下,自动分析监控事件和定位故障,在必... 详细信息

针对互联网环境下监控系统面临的故障分析及定位的多样性和复杂性,提出将工作流系统用于监控系统中。利用监控系统与工作流系统的交互接口,将管理员定位问题的响应预案描述为工作流;在工作流的控制下,自动分析监控事件和定位故障,在必要时引入人工参与或第三方服务,利用工作流的灵活流程定义能力提高监控系统对问题判断的准确性和灵活性。dirtycow漏洞信息追溯示例表明,引入工作流的监控系统可实现复杂监控逻辑,增强监控的灵活性。

关键词：监控系统工作流第三方服务自动分析故障定位

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面向SDN的脆弱性扩散形式化建模与扩散因素分析

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计算机研究与发展 2018年第10期55卷 2256-2268页

作者：王健赵国生赵中楠李可哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

SDN将传统网络控制面与转发面解耦,在实施集中化管控的同时引入诸多新的安全和管理问题.脆弱点类型在SDN各层及南北向接口存在差异性,且传播趋势不同.针对脆弱性在SDN层内及层间的扩散效果及抑制策略问题,提出了一种基于Bio-PEPA的SDN... 详细信息

SDN将传统网络控制面与转发面解耦,在实施集中化管控的同时引入诸多新的安全和管理问题.脆弱点类型在SDN各层及南北向接口存在差异性,且传播趋势不同.针对脆弱性在SDN层内及层间的扩散效果及抑制策略问题,提出了一种基于Bio-PEPA的SDN脆弱性扩散形式化模型.1)对Bio-PEPA基础语义进行讨论,阐明其适用于具有明显分层架构的SDN及具有动态性的脆弱性扩散过程;2)探讨SDN中各层存在的脆弱性问题,并对SDN中存在的脆弱性以层为单位进行建模,通过对SDN层内及层间脆弱性扩散过程构建形式化模型,进而分析SDN内脆弱性在水平(层内)及垂直(层间)2个维度内的扩散机理,从而更好地抑制脆弱性在SDN内的扩散;3)通过仿真实验得出可以通过降低连接转化率、提升检测转化率及修复转化率来有效抑制SDN的脆弱性扩散.

关键词：软件定义网络 Bio-PEPA 形式化建模脆弱性扩散抑制策略

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一种基于鼠标行为的云用户异常检测方法

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哈尔滨理工大学学报 2019年第4期24卷 127-132页

作者：许洪军张洪贺维哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 黑龙江农业工程职业学院信息学院黑龙江哈尔滨150088 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

针对由于云用户的非法操作产生的云安全威胁问题,提出一种在保障云用户隐私的前提下,利用深度学习技术对用户工作中的鼠标操作行为进行分析,实现检测云用户异常行为的方法。该方法首先通过鼠标追踪工具,记录一定时间内用户的基本鼠标操... 详细信息

针对由于云用户的非法操作产生的云安全威胁问题,提出一种在保障云用户隐私的前提下,利用深度学习技术对用户工作中的鼠标操作行为进行分析,实现检测云用户异常行为的方法。该方法首先通过鼠标追踪工具,记录一定时间内用户的基本鼠标操作行为轨迹,然后利用卷积神经网络对记录的行为轨迹图像进行特征学习和分类。通过实验可知,所提出的方法能够在保障用户隐私的前提下,有效的检测用户的异常行为,同时可以避免对系统高维特征数据分析和处理,降低了异常行为检测的难度。

关键词：云安全深度学习卷积神经网络操作行为异常行为检测

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面向感知质量保障的安全态势预测优化模型

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华中科技大学学报（自然科学版） 2018年第1期46卷 22-25,57页

作者：王健李可赵国生哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

以提高网络安全态势预测准确率为研究目标,提出一种网络安全态势预测优化模型.首先,运用层次量化分析法将多源安全态势信息进行宏观态势值量化,组成时间序列.然后,将态势值数据进行叠加归一化处理,增强数据的规律性,易于模型的建立.最后... 详细信息

以提高网络安全态势预测准确率为研究目标,提出一种网络安全态势预测优化模型.首先,运用层次量化分析法将多源安全态势信息进行宏观态势值量化,组成时间序列.然后,将态势值数据进行叠加归一化处理,增强数据的规律性,易于模型的建立.最后,将协方差矩阵自适应进化策略应用于支持向量机超参数的自主选择,使预测模型更加精确,并通过数据还原将预测结果加以显示.仿真实验表明该模型具有较好的预测效果.

关键词：安全态势预测协方差矩阵自适应进化策略支持向量机叠加交叉验证

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一种RNN-DBN的网络购物风险评估方法

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哈尔滨理工大学学报 2019年第4期24卷 105-109页

作者：曲媛媛宫莉莹贺维哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 黑龙江农业工程职业学院信息学院黑龙江哈尔滨150088 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

针对网络购物过程中的交易风险问题,提出一种利用深度学习技术中的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型和深度置信网络(deep belief network,DBN)模型来进行网络购物风险评估的方法。该方法首先确定交易风险评估的多个影响... 详细信息

针对网络购物过程中的交易风险问题,提出一种利用深度学习技术中的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型和深度置信网络(deep belief network,DBN)模型来进行网络购物风险评估的方法。该方法首先确定交易风险评估的多个影响因素,然后采用RNN模型对主观因素进行语义分析和情感分类,从而实现定性的主观评价到定量的客观评价的转化,最后采用DBN模型对所有客观影响因素进行交易风险综合评估。通过模拟实验验证,所提出的方法能够有效的解决交易风险评估问题,同时相比传统方法准确性更高,且评价结果更为科学。

关键词：深度学习循环神经网络深度信念网络风险评估网络购物

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