检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2025年第2期48卷 451-462页

作者：王永罗陈红邓江洲高明星重庆邮电大学经济管理学院重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

推荐系统作为有效应对信息过载的工具被广泛应用在电子商务、社交媒体和新闻资讯等领域中。矩阵分解具有泛化能力强和计算效率高的优点,是构建推荐系统的主流算法之一。为提高推荐质量,推荐服务器需要收集大量用户数据用于推荐模型的训... 详细信息

推荐系统作为有效应对信息过载的工具被广泛应用在电子商务、社交媒体和新闻资讯等领域中。矩阵分解具有泛化能力强和计算效率高的优点,是构建推荐系统的主流算法之一。为提高推荐质量,推荐服务器需要收集大量用户数据用于推荐模型的训练。由于推荐服务器不是完全可信的,向服务器共享用户数据会对用户隐私构成极大的威胁。如何构建一个在保护用户隐私的同时,还能确保推荐质量和准确性的系统,成为了一个热门的研究话题。本地化差分隐私是一种分布式的隐私保护机制,它从中心化差分隐私中发展而来,旨在解决服务器不可信场景下的数据的安全收集和分析。这种框架通过精确的数学证明来确保隐私保护的强度。目前,已经有研究工作将本地化差分隐私引入推荐系统,目的是在推荐效果可接受的情况下,确保用户隐私数据的安全。然而,这些研究还面临一些挑战。首先,隐私保护的范围有限。目前的方法大多只关注显式数据的具体数值,认为这是用户的隐私信息。事实上,攻击者可以通过检查数据是否包含在数据集中,来推测用户的隐私信息。其次,推荐质量较低。本地化差分隐私通过引入扰动来保护用户隐私,但这种方法会导致扰动幅度过大和误差累积,进而影响推荐质量。在推荐服务器不可信场景下,本文提出一种基于本地化差分隐私的矩阵分解推荐算法。首先,该算法将评分数值和评分存在性同时作为隐私保护的对象,为用户提供全面的隐私保护。其次,本算法采用目标扰动方法,添加的噪声量不会随着迭代次数增加而增加,有效避免模型训练过程中噪声累积的问题,保证模型训练的有效性。最后,针对分布式场景下多轮迭代导致的中间参数泄露问题,以无放回方式将采样的模型梯度元素发送给推荐服务器,用于模型训练。本文从理论上证明了所提算法满足本地化差分隐私。对所提算法的效用分析证明本文算法在保证有效的推荐质量的同时,能够实现对用户隐私数据的保护。实验结果表明本文算法极大地提高了隐私保护推荐算法的性能,本文算法在公开数据集上的误差下降幅度平均可达18%,在推荐领域数据隐私保护中展现出良好的应用价值。

关键词：矩阵分解本地化差分隐私目标扰动推荐算法隐私保护

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AIGC赋能的智慧健康知识服务平台

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图书馆论坛 2025年第5期45卷 126-132页

作者：储节旺樊鑫鑫刘博安徽大学管理学院安徽大学计算机科学与技术学院

传统的健康知识服务无法满足互联网时代的需求,AIGC赋能的智慧健康知识服务逐渐登上舞台。文章采用综合研究方法,探讨AIGC驱动的智慧健康知识服务模式,构建AIGC赋能的智慧健康知识服务智能体框架。研究发现:AIGC赋能的智慧健康知识服务... 详细信息

传统的健康知识服务无法满足互联网时代的需求,AIGC赋能的智慧健康知识服务逐渐登上舞台。文章采用综合研究方法,探讨AIGC驱动的智慧健康知识服务模式,构建AIGC赋能的智慧健康知识服务智能体框架。研究发现:AIGC赋能的智慧健康知识服务模式是新型的知识服务模式,通过智能体来实现人机交互,它利用AI技术,为用户提供个性化、智能化的健康知识服务。

关键词：人工智能 AIGC 智慧健康知识服务服务平台

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基于对联载体的生成式信息隐藏方法

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计算机研究与发展 2025年第3期62卷 779-789页

作者：李欣然李蓉受秦川钱振兴张新鹏上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

为了提高信息隐藏算法的隐藏容量,同时保持生成文本的质量,提出一种基于对联载体的生成式信息隐藏方法.首先通过对对联文本数据进行预训练,在多流预训练和微调框架的基础上建立对联生成模型;其次将主题词作为输入生成上联,且模型可以在... 详细信息

为了提高信息隐藏算法的隐藏容量,同时保持生成文本的质量,提出一种基于对联载体的生成式信息隐藏方法.首先通过对对联文本数据进行预训练,在多流预训练和微调框架的基础上建立对联生成模型;其次将主题词作为输入生成上联,且模型可以在同一主题词上生成多个上联;然后将上联作为输入生成下联.通过对主题词、候选上联以及生成下联的候选词的不同选择,可有效地隐藏秘密信息.实验结果表明,该方法可获得较高的隐藏容量,7字对联的平均隐藏容量可达10.24 B,生成的对联结果满足对联严格的形式和内容要求,即字数相等、语义相对和语调相协,所提方法整体性能优于当前主流的生成式文本信息隐藏方案.

关键词：文本生成生成式信息隐藏对联载体文本质量隐藏容量

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动态车辆网络场景中的协同空地计算卸载和资源优化

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 102-115页

作者：王俊华罗菲高广鑫李斌南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学经济与管理学院南京211106 南京信息工程大学计算机学院南京210044

针对移动用户数量迅猛增长和地面基础设施分布稀疏所带来的挑战,该文提出一种能量收集辅助的空地协同计算卸载架构。该架构充分利用无人机(UAVs)的灵活机动性和路侧单元(RSUs)及基站(BS)的强大算力,实现了任务计算的动态实时分发。特别... 详细信息

针对移动用户数量迅猛增长和地面基础设施分布稀疏所带来的挑战,该文提出一种能量收集辅助的空地协同计算卸载架构。该架构充分利用无人机(UAVs)的灵活机动性和路侧单元(RSUs)及基站(BS)的强大算力,实现了任务计算的动态实时分发。特别地,无人机通过能量收集来维持其持续运行和稳定的计算性能。考虑到无人机与地面车辆的高动态性、车辆计算任务的随机性,以及信道模型的时变性,提出一个能耗受限的长期优化问题,旨在从全局角度有效降低整个系统的平均时延。为了解决这一复杂的混合整数规划(MIP)问题,提出一种基于改进演员-评论家(Actor-Critic)强化学习算法的计算卸载策略(IACA)。该算法运用李雅普诺夫优化技术,将长期系统时延优化问题分解为一系列易于处理的帧级子问题。然后,利用遗传算法计算目标Q值替代目标神经网络输出以调整强化学习进化方向,有效避免了算法陷入局部最优,从而实现动态车辆网络中的高效卸载和资源优化。通过综合仿真验证了所提计算卸载架构和算法的可行性和优越性。

关键词：空地一体化车联网能量收集计算卸载强化学习遗传算法

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基于高质量语义和双向注意力机制的潜在高价值专利识别研究

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数据分析与知识发现 2025年第3期9卷 56-68页

作者：窦路遥周志刚申婧冯宇苗均重山西财经大学信息学院太原030006 重庆大学经济与工商管理学院重庆400030 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

【目的】解决潜在高价值专利识别过程中序列建模的长距离依赖问题以及序列特征的关键信息获取问题,提升潜在高价值专利识别精准度和可解释性。【方法】提出一种基于预训练模型XLNet和双向注意力机制的潜在高价值专利识别模型XLBBC,通过X... 详细信息

【目的】解决潜在高价值专利识别过程中序列建模的长距离依赖问题以及序列特征的关键信息获取问题,提升潜在高价值专利识别精准度和可解释性。【方法】提出一种基于预训练模型XLNet和双向注意力机制的潜在高价值专利识别模型XLBBC,通过XLNet模型进行专利文本表示和高质量语义获取,再利用BiGRU网络获取全局文本序列信息,随后嵌入BiAttention层使模型集中注意力于输入序列的不同部分,联合CNN层捕捉专利文本中的关键短语和特定模式。在非晶合金、工业机器人、钙钛矿太阳能电池和基因芯片等领域的混合专利数据集展开实证研究。【结果】XLBBC模型在一定数据规模(40000条专利数据)时具备高准确性(0.89)和一致性(0.65)的双重优势;模型的预测准确率达到42%左右,较既有研究模型的准确率提升约9%。【局限】未考虑标准必要专利与高价值专利的关联关系和融合机制,算法效率和可扩展性仍需进一步优化。【结论】XLBBC模型在处理复杂文本数据时更具优势;XLNet模型在全局语义理解上具备优越性;当注意力层处于XLNet-BiGRU层和CNN层之间时,会取得更好的模型效果。

关键词：高质量语义双向注意力机制 XLNet 双向门控循环单元卷积神经网络高价值专利

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基于面板数据灰色面角关联模型的区域PM_(2.5)健康风险相关因素识别

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控制与决策 2025年第3期40卷 899-908页

作者：安艺萌党耀国杨德岭王俊杰冯宇南京航空航天大学经济与管理学院南京211106 贝尔法斯特女王大学IEEE计算机科学学院贝尔法斯特BT95AH 许昌电气职业学院经济管理系许昌461002 德蒙福特大学计算机科学学院莱斯特LE19BH

准确识别大气污染下健康风险的主要经济-社会要素,对于环境质量管理与健康风险防控具有重要意义.通过对长江三角洲(YRD)城市群PM_(2.5)污染进行空间相关性分析,发现城市间PM_(2.5)污染存在显著的正向空间依赖性.鉴于区域大气污染具有空... 详细信息

准确识别大气污染下健康风险的主要经济-社会要素,对于环境质量管理与健康风险防控具有重要意义.通过对长江三角洲(YRD)城市群PM_(2.5)污染进行空间相关性分析,发现城市间PM_(2.5)污染存在显著的正向空间依赖性.鉴于区域大气污染具有空间临近效应和时间趋势特征,针对现有灰色关联模型未能将面板数据整体特征与不同维度趋势特征相整合的问题,提出面板数据灰色面角关联模型(GDAIM),以识别空间临近区域PM_(2.5)健康风险的主要影响因素.通过构建三维数据网络曲面并研究曲面夹角关系,构建面角差异性测度公式,给出GDAIM建模过程.以YRD地区PM_(2.5)污染“高-高”聚集区为研究对象,运用GDAIM梳理该区域PM_(2.5)健康风险与经济-社会因素间的关联关系.结果表明,颗粒物和二氧化硫排放是影响YRD地区PM_(2.5)健康风险的主要因素,其次是乡村人口数量和氮氧化物排放.研究结果可为大气污染联防联控战略制定提供理论支持.

关键词：面板数据灰色关联分析 PM_(2.5)污染健康风险空间相关性长江三角洲地区

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公共卫生事件下交叉感染风险的车辆路径优化研究

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系统仿真学报 2025年第4期37卷 910-921页

作者：史晓东郭永城马铭杞潘嘉睿河南财经政法大学电子商务与物流管理学院河南郑州450046 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

针对公共卫生事件中物流配送路径优化所面临的安全风险挑战,研究了考虑交叉感染风险的车辆路径问题。将疫区中物流活动可能引发的交叉传染风险融入物流配送模型中,建立以交叉感染风险和成本为目标的物流车辆配送模型。设计了一种改进的... 详细信息

针对公共卫生事件中物流配送路径优化所面临的安全风险挑战,研究了考虑交叉感染风险的车辆路径问题。将疫区中物流活动可能引发的交叉传染风险融入物流配送模型中,建立以交叉感染风险和成本为目标的物流车辆配送模型。设计了一种改进的遗传算法用于模型优化求解,并在融合了混沌初始化种群与自适应交叉、变异操作的基础上,进一步提出了一种邻居互斥算子,提升了算法的全局搜索能力,防止过早收敛,保障了染色体种群的多样性。仿真结果验证了模型和优化算法在解决公共卫生事件下物流配送问题的有效性和可行性。

关键词：应急物资配送交叉感染风险双目标物流路径优化混沌自适应遗传算法权重加权

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人工智能算法在信息资源管理学科中的扩散

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图书馆论坛 2025年第1期45卷 108-117页

作者：施朝兴彭树禹李嘉琪林铄天章成志南京理工大学经济管理学院南京理工大学计算机科学与工程学院

人工智能算法在信息资源管理领域被广泛应用。文章利用发表于1990—2022年14种信息资源管理领域代表性期刊中的25,851篇英文论文,从全文内容中抽取人工智能算法,探讨不同算法在年度频次、总频次、篇章结构中的位置频次等方面的扩散情况... 详细信息

人工智能算法在信息资源管理领域被广泛应用。文章利用发表于1990—2022年14种信息资源管理领域代表性期刊中的25,851篇英文论文,从全文内容中抽取人工智能算法,探讨不同算法在年度频次、总频次、篇章结构中的位置频次等方面的扩散情况。研究发现:支持向量机(SVM)等算法在本领域学术论文中呈现成功扩散的显著趋势,BERT等新兴算法亦呈现出上升潜力;这些算法集中在论文的文献综述、方法和评估与结果等部分,表明人工智能算法在信息资源管理领域论文篇章结构中的扩散趋势。

关键词：人工智能算法信息资源管理知识扩散全文本计量

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农业科学数据可信溯源框架构建与应用研究

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图书情报工作 2025年第8期69卷 82-89页

作者：陆丽娜尹丽红于啸张文韬山东理工大学管理学院淄博255000 山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255049

[目的/意义]为顺应农业科学数据高质量管理趋势,以保证农业科学数据溯源的透明度与可信性为目标,构建一个基于区块链的农业科学数据可信溯源的概念框架。[方法/过程]基于当前的可信溯源需求及相关理论,构建4层的农业科学数据可信溯源框... 详细信息

[目的/意义]为顺应农业科学数据高质量管理趋势,以保证农业科学数据溯源的透明度与可信性为目标,构建一个基于区块链的农业科学数据可信溯源的概念框架。[方法/过程]基于当前的可信溯源需求及相关理论,构建4层的农业科学数据可信溯源框架FRTASD。[结果/结论]FRTASD框架从逻辑上可以为农业科学数据的可信溯源提供一种新的研究思路,同时通过调研农业科研网站进行了水稻科学数据可信溯源的尝试。

关键词：区块链农业科学数据数据溯源溯源模型框架

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基于Rényi差分隐私的图卷积协同过滤推荐算法

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软件学报 2025年第3期36卷 1202-1217页

作者：王锟王永刘金源邓江洲重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学经济管理学院重庆400065 西南政法大学教育信息技术中心重庆401120

近年来,图卷积网络作为一种强大的图嵌入技术在推荐系统领域得到广泛应用.主要原因是推荐系统中大多数信息可以建模为图结构,而图卷积网络是一种基于图结构的深度学习模型,有助于挖掘图数据中用户和项目之间的潜在交互,从而提高推荐系... 详细信息

近年来,图卷积网络作为一种强大的图嵌入技术在推荐系统领域得到广泛应用.主要原因是推荐系统中大多数信息可以建模为图结构,而图卷积网络是一种基于图结构的深度学习模型,有助于挖掘图数据中用户和项目之间的潜在交互,从而提高推荐系统的性能.由于推荐系统的建模通常需要收集和处理大量的敏感数据,因此可能会面临隐私泄露的风险.差分隐私是一种具有坚实理论基础的隐私保护模型,已被广泛应用于推荐系统中解决用户隐私泄露的问题.目前基于差分隐私的研究主要是面向独立同分布的数据模型.然而,在基于图卷积网络的推荐系统中,数据之间关联性强且不具有独立性,这使得现有方法难以对其进行有效的隐私保护处理.为解决该问题,提出基于Rényi差分隐私的图卷积协同过滤推荐算法RDP-GCF,旨在保护用户与项目交互数据安全的前提下,实现隐私性和效用性之间的平衡.该算法首先利用图卷积网络学习用户/项目的嵌入向量;然后,采用高斯机制对嵌入向量进行随机化处理,同时基于采样的方法放大隐私预算,减少差分噪声注入量,以提升推荐系统的性能;最后,通过加权融合的方式得到用户/项目的最终嵌入向量,并应用于推荐任务.在3组公开数据集上进行实验验证.结果表明,与现有同类方法相比,所提算法能更好地实现隐私保护与数据效用之间的平衡.

关键词：推荐系统协同过滤图卷积网络隐私保护 Rényi差分隐私

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