检索结果-内蒙古大学图书馆

地球信息科学学报 2025年第3期27卷 682-697页

作者：赵今朝魏志成河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心石家庄050024

【目的】城市交通流量预测对智能交通系统至关重要。传统方法常将路网划分为栅格进行区域预测,但忽略了道路间的关联,导致预测结果无法准确反映交通流变化。基于道路段数据的方法虽能捕捉道路间的空间联系,却面临轨迹映射时数据冗余、... 详细信息

【目的】城市交通流量预测对智能交通系统至关重要。传统方法常将路网划分为栅格进行区域预测,但忽略了道路间的关联,导致预测结果无法准确反映交通流变化。基于道路段数据的方法虽能捕捉道路间的空间联系,却面临轨迹映射时数据冗余、轨迹错配和数据稀疏等问题。【方法】为了解决这些问题,本文提出了一种用于道路级稀疏交通流预测的注意力时空神经网络(ASTNN)模型。模型首先对轨迹数据做预处理和基于隐马尔可夫模型(HMM)的地图匹配,得到各道路段的交通流数据;并采用面向路网的自适应紧凑二维图像表示方法,将路网表示为以道路段为像素点的二维图像。在分析交通流时空特征的基础上,提出了两种新的注意力时空模块:注意力时空记忆块(ASTM block)和注意力时空聚焦块(ASTF block),分别用于时间相关性挖掘和空间稀疏特征提取。基于这2个模块,并融合外部信息,构造了ASTNN模型实现道路级交通流预测。【结果】本研究以成都出租车轨迹数据为研究对象,在成都市三环区域内的五级路网中,完成了轨迹数据的预处理和流量的映射,并对流量预测模型进行了验证。结果显示,本文所提出的数据处理方法可使轨迹与路网匹配时间降低73.6%。在与CNN、ConvLSTM、GRU、STNN等现有方法的对比实验中,本文方法在RMSE、MAE以及R^(2)等指标上均取得了最优的预测准确度。在此基础上,进一步验证了在ASTNN中引入温度信息对提高预测准确度的显著作用,为模型性能优化提供了新的思路。【结论】本研究提出的ASTNN模型为城市道路级稀疏交通流预测提供了可行的实施思路和技术路线。

关键词：道路级交通流预测轨迹匹配路网图像稀疏数据时空注意力多尺度卷积

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基于零集中差分隐私的联邦学习激励方案

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通信学报 2025年第1期46卷 79-92页

作者：李梦倩田有亮张军鹏赵冬梅贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 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

针对联邦学习场景下客户端选择不公平及模型训练低效问题,提出了一种基于激励机制的隐私保护联邦学习框架(zCDP-FL)。该框架将第二价反向拍卖应用到客户端的选择策略,设计了激励机制算法(SRAI),最大化系统效益。此外,采用零集中差分隐私... 详细信息

针对联邦学习场景下客户端选择不公平及模型训练低效问题,提出了一种基于激励机制的隐私保护联邦学习框架(zCDP-FL)。该框架将第二价反向拍卖应用到客户端的选择策略,设计了激励机制算法(SRAI),最大化系统效益。此外,采用零集中差分隐私,提出了隐私预算动态分配算法,实现训练过程中噪声规模的动态调整,在严格隐私计算边界的情况下提供更强的隐私保护。理论分析与仿真实验证明,zCDP-FL能够有效防止隐私泄露,并提升了2.13%~3.62%模型训练效率。

关键词：联邦学习零集中差分隐私激励机制隐私预算动态分配

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基于国密SM2的数字藏品网络拍卖隐私保护方法

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软件学报 2025年第3期36卷 1289-1303页

作者：邵宽张镇勇杨科迪朱俊彦王鑫田有亮马建峰公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州贵阳550025 齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 山东济南250014 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710126

近年来,数字藏品的线上交易越发频繁,如阿里拍卖、OpenSea等,网络拍卖作为数字藏品交易的重要手段,有效支撑了数字藏品在市场中的流通.然而,网络拍卖中竞标者的竞价隐私存在泄露风险.针对此问题,提出一种基于国密的数字藏品网络拍卖隐... 详细信息

近年来,数字藏品的线上交易越发频繁,如阿里拍卖、OpenSea等,网络拍卖作为数字藏品交易的重要手段,有效支撑了数字藏品在市场中的流通.然而,网络拍卖中竞标者的竞价隐私存在泄露风险.针对此问题,提出一种基于国密的数字藏品网络拍卖隐私保护方案,该方案在保护用户竞价隐私同时,兼顾了竞价信息的可用性.具体来说,通过设计同态加密计算方法,加密竞标者的竞价信息和运用同态运算对竞价信息添加噪声这两个步骤,保障拍卖过程竞标者竞价隐私.根据网络拍卖隐私保护协议执行效率需求设计了基于CRT-BSGS的国密SM2同态算法,相较于Paillier算法具有显著的效率提升.最后,通过实验证明了所提方案的安全性和高效性.

关键词：数字藏品网络拍卖隐私保护同态加密

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基于自编码器及对比损失的图聚类方法

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南京师大学报(自然科学版) 2025年第1期48卷 75-84页

作者：王静红王慧袁绰河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心河北石家庄050024 河北工程技术学院河北石家庄050020

图聚类根据图数据的内在关系找到组或社区,是数据分析中一项重要的研究问题.近年来,基于自编码器的方法能够获得有效节点属性表示,但未融合结构信息.由于图神经网络的广泛应用,基于半监督图卷积网络和图自编码器的模型能够融合结构信息... 详细信息

图聚类根据图数据的内在关系找到组或社区,是数据分析中一项重要的研究问题.近年来,基于自编码器的方法能够获得有效节点属性表示,但未融合结构信息.由于图神经网络的广泛应用,基于半监督图卷积网络和图自编码器的模型能够融合结构信息,与传统聚类方法相比取得了较好的效果,但标记数据和卷积操作代价昂贵.因此,本文提出了一种基于自编码器及对比损失的图聚类方法.首先该方法使用简单的多层感知器设计自编码器,预训练自编码器学习节点属性表示.其次结合影响对比损失学习图嵌入表示,融合丰富的图结构信息,然后同时迭代优化嵌入表示和自监督聚类任务.最后,使用多个引文网络数据集与基准模型进行对比实验.实验表明,聚类性能得到有效提升,并且参数敏感性分析和变体实验验证了影响对比损失和自监督聚类的有效性.

关键词：图聚类自编码器影响对比损失图嵌入自监督聚类

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基于自然邻居搜索优化策略的密度峰值聚类算法

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山东大学学报(理学版) 2025年第1期60卷 29-44页

作者：张春昊解滨徐童童张喜梅河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心(河北师范大学) 河北石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室(河北师范大学) 河北石家庄050024

结合自然邻居搜索算法改进了密度峰值聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法存在的一系列问题,提出基于自然邻居搜索优化策略的密度峰值聚类(density peak clustering algorithm optimized by natural neighbor search,NaN-CFSFDP)算法。基于自然邻居搜索算法提出了一种离群样本的检测方法,针对CFSFDP算法中截断距离d_(c)人工准确取值较难的问题,结合自然邻居搜索算法改进了d_(c)的计算方式,实现了d_(c)的自动取值。重新设计并统一了CFSFDP算法的样本密度度量规则,使其更关注每个样本的局部信息。由于数据集中因类簇间的密度差异大,密度峰值点集中于稠密簇使得簇丢失,因此提出样本共享自然邻居和类簇共享自然邻居的概念,构造新的类簇融合算法。合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,在大多数情况下,NaN-CFSFDP算法在聚类性能上优于或至少与比较方法相当,且与CFSFDP算法及其改进算法相比参数更少。

关键词：密度峰值自然邻居聚类类簇融合离群样本截断距离

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基于可微知识图谱的多跳知识库问答

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计算机科学 2025年第3期52卷 295-305页

作者：魏谦强赵书良张思漫河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 海南师范大学教育学院海口571158

知识库问答是一个具有挑战性的热门研究方向。目前,基于嵌入的方法通过隐式推理得到问题的答案而不能产生完整的推理路径,基于可微知识图谱的模型只需要将问题答案对作为弱监督信号就可以产生可解释的结果。基于可微知识图谱,提出了一... 详细信息

知识库问答是一个具有挑战性的热门研究方向。目前,基于嵌入的方法通过隐式推理得到问题的答案而不能产生完整的推理路径,基于可微知识图谱的模型只需要将问题答案对作为弱监督信号就可以产生可解释的结果。基于可微知识图谱,提出了一个端到端编码器-解码器模型。编码器使用多头注意力机制和LSTM对问题进行细粒度顺序建模,生成能更好地表示问题每一跳语义特征的查询向量;解码器使用前馈神经网络实现问题多跳推理的注意力机制,能更好地表示问题每一跳在整个问题中的权重。所提模型解决了以前粗粒度非顺序建模方法存在的信息丢失问题。在5个数据集MetaQA-1hop,MetaQA-2hop,MetaQA-3hop,WebQSP和CWQ上进行实验,模型分别取得了97.5%,100%,100%,77.8%和51.4%的准确率。消融实验表明,各个模块都对模型整体性能的提高有贡献。

关键词：多跳知识库问答可微知识图谱编码器-解码器

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基于结构学习和自监督图注意力的网络表示学习

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山西大学学报(自然科学版) 2025年第1期48卷 29-42页

作者：王静红郑瑞策米据生李昊康河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心河北师范大学数学科学学院河北工程技术学院人工智能与大数据学院

网络表示学习是网络分析任务的基础，对于挖掘和分析真实网络数据具有重大意义。最近，图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）及其后续变体，在网络表示学习中表现出了卓越的性能。但是基于注意力的方法存在以下局限性：（1）... 详细信息

网络表示学习是网络分析任务的基础，对于挖掘和分析真实网络数据具有重大意义。最近，图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）及其后续变体，在网络表示学习中表现出了卓越的性能。但是基于注意力的方法存在以下局限性：（1）只考虑节点的一阶邻居信息，忽略了高阶邻居节点。（2）模型缺乏可解释性。（3）没有考虑到图中噪声边问题。为解决这些问题，本文提出了一种基于结构学习和自监督图注意力的网络嵌入模型（Structural Learning-based Self-supervised Graph Attention Network,SL-SGAT），融合节点特征与结构信息，降低噪声边干扰，提升模型可解释性。SL-SGAT主要包含三部分：图结构学习、自监督注意力机制和特征聚合。图结构学习构建全局图结构网络。自监督注意力机制设置一个自监督关系预测任务，加入噪声边损失。特征聚合利用注意力系数进行加权聚合，得到最终的节点嵌入表示。本文所提模型在Cora、Citeseer和Pubmed三个数据集上进行节点分类实验，准确率分别为84.4%、74.4%、81.5%，与表现优异的GAT及后续变体模型相比，分别提高1.4%、2.9%、3.2%；在节点聚类实验中，聚类精度分别提高3.3%、3.4%、1.2%。可见，我们提出的算法可以得到更好的嵌入结果。

关键词：网络表示学习图注意力网络自监督学习图结构学习节点分类

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一种基于单点收益的轨迹隐私保护方法

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电子学报 2020年第1期48卷 143-152页

作者：陈传明林文诗俞庆英罗永龙安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 网络与信息安全安徽省重点实验室安徽芜湖241002

如何在轨迹数据发布时保护用户隐私信息并且最大程度地减少数据损失是隐私保护研究领域的一个重要课题.本文提出一种基于单点收益的轨迹隐私保护方法,在满足用户隐私要求的情况下,根据收益计算结果,在轨迹数据集中抑制位置点或者添加假... 详细信息

如何在轨迹数据发布时保护用户隐私信息并且最大程度地减少数据损失是隐私保护研究领域的一个重要课题.本文提出一种基于单点收益的轨迹隐私保护方法,在满足用户隐私要求的情况下,根据收益计算结果,在轨迹数据集中抑制位置点或者添加假轨迹,保证每次处理轨迹数据集时能达到最大收益,从而减少信息损失.理论分析和实验结果表明,在隐私容忍度要求较高或者攻击者数量较多的情况下,本文方法能在保证隐私保护强度前提下有效降低数据损失率.

关键词：假轨迹隐私保护单点收益轨迹发布轨迹抑制问题点对

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基于位置服务的分布式差分隐私推荐方法研究

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电子学报 2021年第1期49卷 99-110页

作者：郑孝遥罗永龙汪祥舜孙丽萍陈付龙胡桂银汪小寒安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 网络与信息安全安徽省重点实验室安徽芜湖241002

随着移动互联网技术的迅速发展,传统的推荐系统已不能很好地适应基于位置的推荐服务,同时也面临隐私泄露的问题.本文针对上述问题,首先提出一种分布式隐私保护推荐框架,并利用差分隐私保护理论,设计基于分布式框架的奇异值分解推荐算法... 详细信息

随着移动互联网技术的迅速发展,传统的推荐系统已不能很好地适应基于位置的推荐服务,同时也面临隐私泄露的问题.本文针对上述问题,首先提出一种分布式隐私保护推荐框架,并利用差分隐私保护理论,设计基于分布式框架的奇异值分解推荐算法,同时利用保序加密函数实现用户请求位置的保护.理论分析和在两个真实的数据集上的实验表明,本文提出的方法不仅具有较强隐私保护能力,同时相比传统的几种推荐算法,也具有较好的推荐性能.

关键词：推荐系统分布式框架位置服务隐私保护保序加密

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基于停留区域识别的子轨迹异常检测方法

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地球信息科学学报 2023年第4期25卷 684-697页

作者：陈传明龚杉杨峰肖振兴俞庆英安徽师范大学计算机与信息学院芜湖241002 网络与信息安全安徽省重点实验室芜湖241002

对轨迹数据进行分析和处理能够揭示移动对象的运动规律并挖掘出与其相关的隐含信息,移动对象的不规律或异常运动产生了异常轨迹数据,异常数据的出现往往意味着有特殊情况发生,隐含着更有意义的信息,快速、准确地检测异常轨迹能够服务于... 详细信息

对轨迹数据进行分析和处理能够揭示移动对象的运动规律并挖掘出与其相关的隐含信息,移动对象的不规律或异常运动产生了异常轨迹数据,异常数据的出现往往意味着有特殊情况发生,隐含着更有意义的信息,快速、准确地检测异常轨迹能够服务于交通分析及事故检测等具体应用领域。针对传统轨迹异常检测方法没有充分考虑轨迹局部异常的问题,该文提出一种基于停留区域识别的子轨迹异常检测方法:①设计了一种基于密度的停留点检测算法检测轨迹集的停留点,通过寻找核心点以建立初始簇,使用核心点邻域内的点扩展当前簇,并根据簇内的时间间隔是否满足时间条件,从而检测出停留点;②根据停留点集合识别停留区域,将任意2个停留区域作为一对起点和终点区域后对轨迹进行分段;③根据分段后子轨迹的起点区域和终点区域对子轨迹集进行分组;④针对每个分组内的子轨迹,设计子轨迹异常检测算法检测异常空间子轨迹和异常时空子轨迹。在真实轨迹数据集上与传统异常检测方法进行对比,实验结果表明本文所提方法能有效地检测出异常子轨迹,并且运行时间明显低于TRAOD方法,检测准确率比TRAOD方法最高提升了23.9%;F_(1)分数值相较于ATDC和iBAT方法有明显提升,最高提升率分别为7.8%和16.1%。本研究描述的轨迹异常检测方法可以为交通运输和管理部门提供有效的决策信息,为车辆轨迹数据挖掘提供新的解决方案。

关键词：轨迹数据数据挖掘异常检测轨迹分段轨迹分组停留点检测停留区域局部异常

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