检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2021年第6期42卷 182-194页

作者：张红斌尹彦赵冬梅刘滨河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 河北科技大学经济管理学院河北石家庄050018 河北科技大学大数据与社会计算研究中心河北石家庄050018

为了解决现实环境中网络规模日益扩大导致网络攻击持续高发的现状,将威胁情报应用到态势感知,构建基于随机博弈的态势感知模型。将外源威胁情报与系统内部安全事件之间的相似度进行比较,对目标系统进行威胁察觉,根据系统内部的威胁信息... 详细信息

为了解决现实环境中网络规模日益扩大导致网络攻击持续高发的现状,将威胁情报应用到态势感知,构建基于随机博弈的态势感知模型。将外源威胁情报与系统内部安全事件之间的相似度进行比较,对目标系统进行威胁察觉,根据系统内部的威胁信息生成内源威胁情报;在此过程中,利用博弈论的思想量化系统当前的网络安全态势,评估网络的安全状况,最终实现对网络安全态势的预测。实验结果表明,基于威胁情报的网络安全态势感知模型能正确地反映网络安全状态的变化,对攻击行为进行准确的预测。

关键词：威胁情报态势感知网络安全博弈论纳什均衡

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基于字形特征的中文医学命名实体识别方法

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电子学报 2024年第6期52卷 1945-1954页

作者：孟伟伦郭景峰邢珂萱魏宁王巧梭刘滨燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北建材职业技术学院河北秦皇岛066000 河北科技大学大数据与社会计算研究中心河北石家庄050018

作为医学信息抽取的第一个关键环节,医学命名实体识别任务旨在从如电子医疗病例、中文医药说明书等非结构化文本中抽取出医学相关的实体.目前大多数中文医学命名实体识别工作通过在预训练模型上进行微调来获得文本表示向量,然后利用特... 详细信息

作为医学信息抽取的第一个关键环节,医学命名实体识别任务旨在从如电子医疗病例、中文医药说明书等非结构化文本中抽取出医学相关的实体.目前大多数中文医学命名实体识别工作通过在预训练模型上进行微调来获得文本表示向量,然后利用特征工程来提升模型在医疗领域上的性能.这些模型大部分源自在通用数据集上表现较好的模型,没有考虑中文医学数据集的语言特性.通过在多个医学数据集上进行统计分析,发现部分类型的医学实体在字形上具有共性,如在汉字中大部分表示疾病含义的字符都包含“疒”,大部分表示身体器官的字符都包含“月”.针对这些问题,本文提出了一种基于字形特征的中文医学命名实体识别方法,该方法通过在文本表示向量上融合字形向量以及进一步利用数据集中负样本来提升模型的准确度和泛化能力.在多个公共的中文医学数据集上的实验结果表明,该方法获得了比其他模型更好的效果,并且通过消融实验证明了融合字形特征和从负样本中学习对于该任务是有效的.

关键词：字形负样本两阶段医学信息命名实体识别深度学习

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基于隐性社交关系的社交物联网信任评估模型

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网络与信息安全学报 2023年第2期9卷 56-69页

作者：张红斌樊凡赵冬梅刘滨尹彦刘建河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 河北科技大学经济管理学院河北石家庄050018 河北科技大学大数据与社会计算研究中心河北石家庄050018

社交物联网是社交网络和物联网融合形成的新范式,增强了网络的扩展性和可导航性。然而,由于智能设备的开放性和移动性增强,智能对象的信息安全、可靠服务提供等方面的安全风险进一步扩大,安全问题面临严峻挑战。信任被视为提供安全、可... 详细信息

社交物联网是社交网络和物联网融合形成的新范式,增强了网络的扩展性和可导航性。然而,由于智能设备的开放性和移动性增强,智能对象的信息安全、可靠服务提供等方面的安全风险进一步扩大,安全问题面临严峻挑战。信任被视为提供安全、可靠服务的关键因素,因此,从社交关系角度出发,提出了一种新的信任评估模型。提出一种信任传递算法,根据节点间的显性社交关系和潜在特征,挖掘并建立节点间的隐性社交关系,达到解决社交物联网网络稀疏性、冷启动问题的目的。对社交关系进行细粒度划分,构建单关系子网,并将多个单关系子网融合构建多重关系复合网,从而有效融合节点间多种动态变化的社交关系对信任评估的影响。根据直接信任、间接推荐信任及服务满意度3个信任指标对智能对象进行综合信任评估。通过在真实智慧城市数据集上的实验结果表明,无论是在不稀疏网络场景还是稀疏网络场景中,该模型都具有较好的鲁棒性,能够有效地评估网络中的可信对象和不可信对象,并提高信任评估的准确性和收敛性。

关键词：隐性社交关系多重社交关系社交物联网信任评估

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基于系统动力学的资讯个性化推荐研究

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河北科技大学学报 2021年第2期42卷 171-179页

作者：王子岩司亮刘滨刘宇孙中贤刘增杰张红斌刘青河北经贸大学法学院河北石家庄050061 河北科技大学经济管理学院河北石家庄050018 河北科技大学大数据与社会计算研究中心河北石家庄050018 河北政法职业学院图书馆河北石家庄050061 河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018

手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容... 详细信息

手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。"京东"的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。"淘宝"从2013年推出了"个性化推荐"即"千人千面"的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。"美团"构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。"豆瓣"利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。"今日头条"的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和"信息茧房"等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。

关键词：数据处理个性化推荐司法工作系统动力学资讯平台仿真模拟

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网络安全态势感知中的威胁情报技术

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河北科技大学学报 2021年第2期42卷 195-204页

作者：尹彦张红斌刘滨赵冬梅河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 河北科技大学经济管理学院河北石家庄050018 河北科技大学大数据与社会计算研究中心河北石家庄050018

2016年,习近平总书记在全国网信工作座谈会上作出重要指示:要加强大数据挖掘分析,更好感知网络安全态势,做好风险防范。为应对网络安全面临的严峻挑战,很多大型行业及企业响应国家政策号召,积极倡导、建设和应用态势感知系统。网络安全... 详细信息

2016年,习近平总书记在全国网信工作座谈会上作出重要指示:要加强大数据挖掘分析,更好感知网络安全态势,做好风险防范。为应对网络安全面临的严峻挑战,很多大型行业及企业响应国家政策号召,积极倡导、建设和应用态势感知系统。网络安全态势感知是保障网络安全的有效手段,利用态势感知发现潜在威胁、做出响应已经成为网络安全的研究重点。目前提出的各种网络安全态势感知技术及方法,大多以小规模网络为研究背景。随着网络规模的扩大,出现了例如APT这样的新型高级攻击手段,导致态势感知技术的准确性大为降低,可操作性也变得更加困难。近年来,威胁情报的出现为态势感知的研究带来了新思路,成为态势感知研究领域的一个新方向。对传统态势感知研究和威胁情报在网络安全态势感知上的应用进行了归纳总结。传统网络安全态势感知的研究一般分为3部分,即态势察觉、态势理解、态势投射,主要过程是通过对目标系统安全要素的提取,分析安全事件的影响,最终实现对网络中各种活动的行为识别、察觉攻击,并对网络态势进行评估和预测,为网络安全响应提供正确决策。对威胁情报在网络安全态势感知上的应用从3个场景进行了讨论:1)态势察觉:利用威胁情报进行攻击行为的识别,提取相关的攻击特征,确定攻击意图、方法及影响;2)态势理解:确定攻击行为及其特征后,对攻击行为进行理解,通过共享威胁情报中攻击行为的处置方法,确定攻击者的攻击策略;3)态势投射:通过分析威胁情报中攻击事件、攻击技术、漏洞等信息,评估当前系统面临的风险,预测其可能遭受的攻击。威胁情报主要是利用大数据、分布式系统等收集方法获取的,具有很强的自主更新能力,能够提供最全、最新的安全事件数据,极大提高网络安全态势感知工作中对新型和高级别危险的察觉能力。通过威胁情报共享机制,可使安全管理员对所处行业面临的威胁处境、攻击者类型、攻击技术及防御策略信息有更加深入的了解,对企业正在经历或潜在的威胁进行有效防御,提高态势感知分析的准确率与效率,以及对安全事件的响应能力。

关键词：网络安全态势感知威胁情报 STIX 网络攻防

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“数据分析与计算专栏”主持人语

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河北科技大学学报 2022年第2期43卷 181-181页

作者：刘滨河北科技大学大数据与社会计算研究中心

尊敬的读者朋友,您好!在作者和编辑老师的共同努力下,本专栏又和您见面了!文献大数据分析和重叠社区发现是大数据与社会计算领域的研究热点,也是本期关注的两个主题。文献大数据分析的研究目的之一,就是帮助广大研究人员快速进入目标领... 详细信息

尊敬的读者朋友,您好!在作者和编辑老师的共同努力下,本专栏又和您见面了!文献大数据分析和重叠社区发现是大数据与社会计算领域的研究热点,也是本期关注的两个主题。文献大数据分析的研究目的之一,就是帮助广大研究人员快速进入目标领域,敏捷追踪其中的方向、方法和工具等,从而有效降低研究成本,缩短成果周期;重叠社区发现是复杂网络挖掘领域的基础性工作,成果应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等各种网络的数据分析中,可服务于人力资源管理、新药研制、交通规划、传染病防治、舆情控制等领域。

关键词：网络挖掘通讯网络大数据蛋白质相互作用网络新药研制重叠社区发现社交网络成果应用

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“数据分析与计算专栏”主持人语

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河北科技大学学报 2021年第6期42卷 634-634页

作者：刘滨河北科技大学大数据与社会计算研究中心

衷心祝贺本刊入编《中文核心期刊要目总览》,这既是水到渠成的自然,也是各界对其砥砺奋进的嘉勉!承蒙编辑部和各位专家、读者的关怀,在过去的8年里,本专栏在反映数据科学领域相关进展、与同行分享研究成果的同时,所载文章获得了广泛引... 详细信息

衷心祝贺本刊入编《中文核心期刊要目总览》,这既是水到渠成的自然,也是各界对其砥砺奋进的嘉勉!承蒙编辑部和各位专家、读者的关怀,在过去的8年里,本专栏在反映数据科学领域相关进展、与同行分享研究成果的同时,所载文章获得了广泛引用、收录和转载,实现了推进分析与计算工作发展的目的,河北科技大学大数据与社会计算研究中心也已成为具有较高影响力和代表性的重要研究力量。未来,我们将同本刊一道,以"为读者奉献最好"之初心,踏实求进,赓续前行!本期"数据分析与计算专栏"共推出2篇文章。

关键词：河北科技大学求进大数据数据科学高影响力主持人研究成果专栏

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基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法

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河北科技大学学报 2022年第2期43卷 194-203页

作者：张妍刘滨梅卫许云峰谷利东于彭帅石钰魏西峰河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 河北科技大学经济管理学院河北石家庄050018 河北科技大学大数据与社会计算研究中心河北石家庄050018 中国人民解放军陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050005

重叠社区发现是复杂网络挖掘中的重要基础工作,可以应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等多种网络的数据分析,从而服务智慧交通、传染病防治、舆情分析、新药研制和人力资源管理等领域。传统的单机... 详细信息

重叠社区发现是复杂网络挖掘中的重要基础工作,可以应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等多种网络的数据分析,从而服务智慧交通、传染病防治、舆情分析、新药研制和人力资源管理等领域。传统的单机运算架构已经难以满足各类大规模复杂网络的分析和计算要求。人工智能领域的研究人员提出将社区发现应用到网络表示学习领域,以丰富网络中节点和边的特征,但传统的重叠社区发现算法在设计时未能考虑来自网络表示学习任务的相关要求,只重点关注节点的社区划分,缺乏对社区内部结构和外部边界的考虑,例如没有涉及节点在社区内部的权重和属于多个社区的归属度排序等,因而不能提供网络中节点和社区更丰富的特征信息,导致对网络表示学习任务支持不足。针对传统单机重叠社区发现算法已经不适用于大规模复杂网络挖掘,以及不能满足网络表示学习任务的相关要求等问题,提出一种基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法(distributed community forest model,简称DCFM算法)。首先,将网络数据集存储到分布式文件系统,将数据分块,使用分布式计算框架在每个数据分块上执行CFM算法;然后,执行社区合并;最后,汇总社区划分结果,使用真实的DBLP数据集将算法运行于Spark集群上,采用F均值和运行时间对算法进行评估。结果表明,DCFM算法的F均值稍逊于CFM算法,但其运算时间随着节点的增加接近线性下降,在牺牲小部分F均值的同时,DCFM算法具备处理大规模网络数据的能力;分割份数对计算时间的影响很大,在***数据集上,CFM算法处理数据需要192 min,而DCFM算法在将数据分成6份时,需要约91 min,分成100份后仅需要约13 min。因此,在大数据平台上采用分布式计算骨干度,从而进行社区划分、合并的DCFM算法是一种可行的大规模复杂网络挖掘方法,通过分割网络,可以大幅加快社区划分速度,提高社区发现效率。

关键词：分布式处理系统社交网络重叠社区社区森林模型社区发现

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数据可视化研究与技术实现

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产业与科技论坛 2020年第19期19卷 40-42页

作者：孙东伟刘滨河北省科技金融发展促进中心河北科技大学经济管理学院、大数据与社会计算研究中心

目前,人类社会正处于数据爆发的时代,各种各样数据的涌现和信息激流使社会中各行各业都在逐渐加深对大数据的依赖。与此同时,数据可视化研究逐渐成为一个新的时代热点,无论是政府主导的建设智慧城市、规划土地、企业网点的选址,还是应... 详细信息

目前,人类社会正处于数据爆发的时代,各种各样数据的涌现和信息激流使社会中各行各业都在逐渐加深对大数据的依赖。与此同时,数据可视化研究逐渐成为一个新的时代热点,无论是政府主导的建设智慧城市、规划土地、企业网点的选址,还是应急管理、营销策划等行为都需要大数据作为支撑。现在如何对大数据进行分析和挖掘,并让数据可视化成为社会关心和重点研究对象。本文对数据可视化的研究进行综述,简单介绍了数据的概念,针对可视化现状进行分析,并给出存在的问题的解决方法。

关键词：大数据数据可视化数据分析

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基于长短期记忆神经网络模型的空气质量预测

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河北科技大学学报 2020年第1期41卷 67-75页

作者：张冬雯赵琪许云峰刘滨河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 河北科技大学经济管理学院河北石家庄050018 河北科技大学大数据与社会计算研究中心河北石家庄050018

随着城市化和工业化的快速发展,空气污染问题日益突出,空气质量预测显得尤为重要。当前一些有代表性的研究对空气质量进行实时监测和预报,例如周广强等采用数值预报的方法对中国东部地区的空气质量进行分析,但其实验结果表明该方法难以... 详细信息

随着城市化和工业化的快速发展,空气污染问题日益突出,空气质量预测显得尤为重要。当前一些有代表性的研究对空气质量进行实时监测和预报,例如周广强等采用数值预报的方法对中国东部地区的空气质量进行分析,但其实验结果表明该方法难以预测非常重的污染;SANKAR等使用多元线性回归对空气质量进行预测,但其实验结果表明线性模型预测精度低、效率慢;P REZ等使用统计方法对空气质量进行预测,实验结果证明统计方法的预测精度比较低;WANG等采用改进的BP神经网络建立了空气质量指数的预测模型,其实验验证了BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题;YANG等利用相邻网格的空气质量浓度效应,建立了基于随机森林的PM 2.5浓度预测模型,通过实验过程证明网格划分程序削弱了后续空气质量分析的质量和效率。这些方法都难以从时间角度建模,其中预测精度低是比较重要的问题。因为预测精度低可能会导致空气质量预测结果出现较大的误差。针对空气质量研究中预测精度低的问题,提出了基于长短期记忆单元(long short-term memory,LSTM)的神经网络模型。该模型使用MAPE,RMSE,R,IA和MAE等指标来检测LSTM神经网络与对比模型的预测性能。由于Delhi和Houston是空气污染程度比较严重的城市,所以使用的实验数据集来自Delhi的Punjabi Bagh监测站2014—2016年的空气质量数据和Houston的Harris County监测站2010—2016年的空气质量数据。LSTM神经网络与多元线性回归和回归模型(SVR)的比较结果表明,LSTM神经网络适应多个变量或多输入的时间序列预测问题,LSTM神经网络具有预测精度高、速度快和较强的鲁棒性等优点。

关键词：计算机神经网络空气质量长短期记忆单元深度学习多元线性回归回归模型

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