检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2025年第2期62卷 472-487页

作者：张啸剑张雷雷张治政河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450016

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户... 详细信息

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习算法ULDP-FED.该算法能够同时处理同分布与非同分布的联邦数据类型;不同于现有的固定裁剪设置方法,ULDP-FED算法采用裁剪阈值动态衰减策略来实现高斯机制造成的误差与裁剪造成的偏差之间的均衡;为了节省用户手中的隐私预算,该算法通过遍历用户所有历史本地噪音梯度更新来寻找当前轮本地梯度更新的替代更新.若存在高度相似的历史更新,用户只需要上传该历史梯度更新的索引即可,进而减少了用户与服务器之间的通信代价.ULDP-FED算法与现有算法在MNIST和CIFAR 10数据上的实验结果表明,其模型精度均高于同类方法.

关键词：差分隐私用户级别差分隐私联邦学习联邦优化本地梯度更新

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基于交叉注意力多源数据增强的情境感知查询建议方法

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 34-42页

作者：张乃洲曹薇河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基... 详细信息

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基于交叉注意力多源数据增强(MDACA)的Transformer模型框架,用于生成情境感知的查询建议。采用基于Transformer的编码器-解码器模型,利用交叉注意力机制,融合了查询层、文档语义层以及全局查询建议信息。实验结果表明,与目前方法相比,该方法能生成具有更高相关性的情境感知查询建议。

关键词：查询建议数据增强交叉注意力情境感知 Transformer模型

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基于租还车需求影响的共享单车调度问题研究

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系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 645-660页

作者：崔春生田志勇许洋河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046 北京物资学院信息学院北京101149

当用户前往共享单车站点租车而站点无自行车或用户还车而无空桩时,将发生未满足租车或还车服务,造成经营方收益损失.为了优化服务,以包含停运期和营运期、在停运期进行自行车静态调度的共享单车系统为研究对象,调度成本和未满足服务损... 详细信息

当用户前往共享单车站点租车而站点无自行车或用户还车而无空桩时,将发生未满足租车或还车服务,造成经营方收益损失.为了优化服务,以包含停运期和营运期、在停运期进行自行车静态调度的共享单车系统为研究对象,调度成本和未满足服务损失成本为目标函数,调度卡车启用、旅行路线及站点间车辆调度为决策变量,营运期站点在站自行车数量为状态变量,综合分析调度策略与站点间租还车需求相互作用引发状态变量变化的动态演化过程,分析调度活动的内在逻辑,构建非线性静态调度优化模型,提出一种线性化方法,将其转化为线性规划模型.然后,根据问题特性设计了一种可求解大规模问题的人工蜂群-贪婪算法.最后,应用数值算例对问题性质和算法性能进行分析,结果显示单位租还车损失成本和调度能力对调度优化效果有重要影响,人工蜂群-贪婪算法在求解大规模问题时具有一定优势.研究成果可为共享单车调度提供决策支持.

关键词：共享单车租还车需求静态调度线性化人工蜂群-贪婪算法

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聚类集成研究综述

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计算机工程与应用 2024年第7期60卷 41-57页

作者：邵超润清晨河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046

聚类分析作为数据研究领域的基本技术,旨在从无标签数据集中发现有意义的簇结构。由Kleinberg定理可知不存在能够学习任何数据集的基本聚类算法,即没有一种聚类方法能够正确地找到所有数据集的簇结构。聚类集成解决了这一固有挑战,通过... 详细信息

聚类分析作为数据研究领域的基本技术,旨在从无标签数据集中发现有意义的簇结构。由Kleinberg定理可知不存在能够学习任何数据集的基本聚类算法,即没有一种聚类方法能够正确地找到所有数据集的簇结构。聚类集成解决了这一固有挑战,通过组合多个聚类结果来探索高稳定性和鲁棒性的最终聚类。近些年来,提出了许多聚类集成技术,产生了解决实际问题的新方法以及新应用领域。从基聚类生成机制和共识函数设计两个维度对聚类集成技术进行了综述,分析了各种方法的优缺点并进行实验比较。最后针对当前的研究现状,讨论了未来的研究方向。

关键词：聚类集成基聚类共识函数

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基于跨模态图掩码和特征增强的推荐方法

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计算机科学与探索 2024年

作者：景丽郑公浩李晓涵蔚梦媛河南财经政法大学计算机与信息工程学院

提出了一种基于跨模态图掩码的和特征增强的推荐方法，旨在减少传统多模态推荐系统中的数据噪声和解决多模态信息表达不足问题。该方法首先使用CLIP预训练模型提取语义一致性的文本和视觉特征，根据项目模态特征相似性建立项目-项目图... 详细信息

提出了一种基于跨模态图掩码的和特征增强的推荐方法，旨在减少传统多模态推荐系统中的数据噪声和解决多模态信息表达不足问题。该方法首先使用CLIP预训练模型提取语义一致性的文本和视觉特征，根据项目模态特征相似性建立项目-项目图，为项目表示提供语义丰富的上下文信息；其次，设计跨模态图掩码重建方法，该方法充分利用模态间特征信息，减少数据噪声并增强特征，之后使用图卷积网络学习用户和项目交互信息；在最终预测时，使用用户偏好分数更准确地捕捉用户对目标项目的偏好，通过不同方面的偏好分数加权计算，更为有效地完成推荐任务。最后，使用多任务联合学习框架进行模型训练，同时兼顾了多模态信息和交互信息，有效提升了多模态推荐的准确性。在Women Clothing，Men Clothing，Beauty，Toys & Games四个公共数据集实验结果表明，所提出的方法在召回率（Recall）和归一化折损累计增益（normalized discounted cumulative gain，NDCG）指标上均优于现有的基准算法，例如，在Recall@20指标上，比最先进的基线提升8.03%，在NDCG@20指标上，比最先进的基线提升7.30%。

关键词：表示学习多模态推荐系统图神经网络自监督学习

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基于变分注意力知识选择和预训练模型的对话生成

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计算机研究与发展 2024年

作者：张乃洲曹薇张啸剑李石君河南财经政法大学计算机与信息工程学院武汉大学计算机学院

基于知识的神经对话研究常常面临外部知识包含冗余甚至与对话主题不相关信息的问题，从而导致对话系统性能下降.知识选择成为解决该问题的重要途径，但现有研究对诸如知识选择器的设计、选择出的知识的利用以及知识选择对话方法适用的... 详细信息

基于知识的神经对话研究常常面临外部知识包含冗余甚至与对话主题不相关信息的问题，从而导致对话系统性能下降.知识选择成为解决该问题的重要途径，但现有研究对诸如知识选择器的设计、选择出的知识的利用以及知识选择对话方法适用的场景等问题，还缺乏深入研究.针对这些问题，提出了一个新的基于变分注意力知识选择和预训练模型的神经对话方法，使用一个基于条件变分自编码和多层注意力机制的知识选择算法，自动选择出与当前对话最相关文本知识集合.该算法有效利用了训练数据中的对话回复来提高知识选择的效率.使用预训练语言模型Bart作为编码器-解码器架构，将选择的文本知识合并到Bart模型中，并在训练过程中对其进行微调.实验结果表明，与现有的一些代表性研究方法相比，提出的模型能生成多样性和连贯性更好、准确率更高的对话回复.

关键词：基于知识的对话知识选择预训练语言模型条件变分自编码注意力机制记忆网络

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融合知识图谱和多模态的文本分类研究

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计算机工程与应用 2023年第2期59卷 102-109页

作者：景丽姚克河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046

传统文本分类方法主要是基于单模态数据所驱动的经验主义统计学习方法,缺乏对数据的理解能力,鲁棒性较差,单个模态的模型输入也难以有效分析互联网中越来越丰富的多模态化数据。针对此问题提出两种提高分类能力的方法:引入多模态信息到... 详细信息

传统文本分类方法主要是基于单模态数据所驱动的经验主义统计学习方法,缺乏对数据的理解能力,鲁棒性较差,单个模态的模型输入也难以有效分析互联网中越来越丰富的多模态化数据。针对此问题提出两种提高分类能力的方法:引入多模态信息到模型输入,旨在弥补单模态信息的局限性;引入知识图谱实体信息到模型输入,旨在丰富文本的语义信息,提高模型的泛化能力。模型使用BERT提取文本特征,改进的ResNet提取图像特征,TransE提取文本实体特征,通过前期融合方式输入到BERT模型中进行分类,在研究多标签分类问题的MM-IMDB数据集上F1值达到66.5%,在情感分析数据集Twitter15&17上ACC值达到71.1%,结果均优于其他模型。实验结果表明,引入多模态信息和实体信息能够提高模型的文本分类能力。

关键词：自然语言处理知识图谱多模态文本分类 BERT模型

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基于准测度群决策方法的黄河流域河南七市高质量发展评价研究

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数学的实践与认识 2024年第4期54卷 82-91页

作者：臧振春都杏妹河南财经政法大学计算机与信息工程学院河南郑州450046

黄河流域高质量发展是重大的国家战略,事关中华民族伟大复兴和永续发展.由于不同专家对高质量发展的理解有一定的差异,在评价结果中会存在大量的分歧.为了规避这种分歧带来的不良后果,引入基于准测度的群决策方法,以达成专家评价的共识... 详细信息

黄河流域高质量发展是重大的国家战略,事关中华民族伟大复兴和永续发展.由于不同专家对高质量发展的理解有一定的差异,在评价结果中会存在大量的分歧.为了规避这种分歧带来的不良后果,引入基于准测度的群决策方法,以达成专家评价的共识为出发点,充分考虑专家分歧对决策结果的影响,对黄河流域河南七市高质量发展水平进行评估.评价结果表明,郑州、洛阳在高质量发展方面优于其他地市,该结果也是分歧最小的排序方案,说明专家对该方案的认可度最高.

关键词：黄河流域高质量发展群决策准测度群决策

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基于本地化差分隐私的多表星形连接查询

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软件学报 2025年第2期36卷 830-850页

作者：张啸剑曹小杰王宁孟小峰河南财经政法大学计算机与信息工程学院河南郑州450046 中国海洋大学信息科学与工程学部山东青岛266100 中国人民大学信息学院北京100872

基于本地化差分隐私多关系表示上的Star-JOIN查询已得到研究者广泛关注.现有基于OLH机制与层次树结构的Star-JOIN查询算法存在根节点泄露隐私风险、τ-截断机制没有给出如何选择合适τ值等问题.针对现有算法存在的不足,提出一种有效且... 详细信息

基于本地化差分隐私多关系表示上的Star-JOIN查询已得到研究者广泛关注.现有基于OLH机制与层次树结构的Star-JOIN查询算法存在根节点泄露隐私风险、τ-截断机制没有给出如何选择合适τ值等问题.针对现有算法存在的不足,提出一种有效且满足本地化差分隐私的Star-JOIN查询算法LPRR-JOIN(longitudinal path random response for join).该算法充分利用层次树的纵向路径结构与GRR机制,设计一种纵向本地扰动算法LPRR,该算法以所有属性纵向路径上的节点组合作为扰动值域.每个用户把自身元组映射到相应节点组合中,再利用GRR机制对映射后的元组进行本地扰动.为了避免事实表上存在的频率攻击,LPRR-JOIN算法允许每个用户利用阈值τ本地截断自身元组个数,大于τ条元组删减、小于τ条元组补充.为了寻找合适的τ值,LPRR-JOIN算法利用τ-截断带来的偏差与扰动方差构造总体误差函数,通过优化误差目标函数获得τ值;其次结合用户分组策略获得τ值的总体分布,再利用中位数获得合适的τ值.LPRR-JOIN算法与现有算法在3种多关系数据集上进行比较,实验结果表明其响应查询算法优于同类算法.

关键词：本地化差分隐私多表星形连接查询层次结构纵向节点组合随机应答机制

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随机预言机模型下基于身份的格基可链接环签名

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 2190-2202页

作者：谢佳王露刘仕钊高军涛王保仓河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

作为一种简化的群签名,环签名没有管理员角色,不需要环成员之间合作;签名者仅需自己私钥和其他环成员公钥即可进行签名操作。因其天然的匿名性,环签名在匿名投票、电子货币和车联网等场景得到广泛应用。可链接环签名作为环签名概念的一... 详细信息

作为一种简化的群签名,环签名没有管理员角色,不需要环成员之间合作;签名者仅需自己私钥和其他环成员公钥即可进行签名操作。因其天然的匿名性,环签名在匿名投票、电子货币和车联网等场景得到广泛应用。可链接环签名作为环签名概念的一种变体,在保持了匿名性的同时还可验证两个签名是否来自同一签名者,从而有效解决举报系统中的恶意举报及区块链系统中的双重花费等问题,进而丰富了环签名的应用场景。提出一种基于身份的格基可链接环签名方案,采用G-陷门生成技术生成系统密钥,使用其改进后的陷门委派技术和原像采样算法提取用户私钥,利用双峰高斯分布下的拒绝采样技术生成签名。经安全分析,所提方案在随机预言机模型下满足无条件匿名性、不可伪造性和可链接性,安全性可规约至格上的小整数解(SIS)问题,与现有的方案相比,签名生成时间开销和签名验证时间开销都减少约50%。最后将该方案和基于异或秘密共享算法结合,设计了电子投票协议,从而保证电子投票系统的隐私性和公正性。

关键词：可链接环签名格匿名性 G-陷门拒绝采样

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