公共文化服务平台

共 8 条记录，以下是 1-8

全选清除导出

排序方式：

一种基于有限距离的Diameter协议安全测试方法: 2019年; 为挖掘Diameter协议交互中存在的安全问题,提出一种基于有限距离的Diameter协议安全测试方法。该方法把每个Diameter消息抽象为消息多维空间中的点,定义Diameter消息内距衡量同类消息内部的相似程度,通过限制测试消息和标准消息的Diameter消息内距,解决随机方法生成的测试消息很难通过协议规范而导致测试效果不佳的问题。搭建验证环境,在真实IMS网络环境中对安全测试方法的有效性和合理性进行了论证。; 葛东东朱宇航李海涛孙兵郭严赞; 关键词：DIAMETER协议安全测试通信协议

基于门控卷积机制与层次注意力机制的多语义词向量计算方法被引量：4: 2018年; 现有的将词映射为单一向量的方法没有考虑词的多义性,从而会引发歧义问题;映射为多个向量或高斯分布的方法虽然考虑了词的多义性,但或多或少没能有效利用词序、句法结构和词间距离等信息对词在某一固定语境中语义表达的影响。综合考虑以上存在的问题,该文提出了一种基于非残差块封装的门控卷积机制加以层次注意力机制的方法,分别在所选取语境窗口中词的子语义层、合成语义层获得非对称语境窗口下目标单词的合成语义向量以预测目标单词,并按此法在给定语料上学习得到多语义词向量的计算方法。小规模语料上用该方法得到的多语义词向量,在词类比任务的语义类比上相比于基线方法准确率最高可提升1.42%;在WordSim353、MC、RG、RW等计算单词相似度任务的数据集上相比于基线方法能够达到平均2.11的性能提升,最高可到5.47。在语言建模实验上,该方法的语言模型性能相比于其他预测目标单词的方法也有显著提升。; 柳杨吉立新黄瑞阳朱宇航李星

基于种子节点集的社区层次结构发现算法: 2016年; 针对多分辨率方法无法直接给定社区层次结构的问题,提出一种基于种子节点集的社区层次结构发现算法。该算法通过选取种子节点,并根据余弦相似度的大小添加其最近邻节点共同构成种子节点集;再由种子节点集出发,基于分辨率公式进行社区层次结构探测,根据节点加入社区的度值比来判断是否到达层次边界;最后在已发现完毕的社区外选取新的种子节点集,并由此出发直到全网络的社区层次结构发现完毕。将该算法分别应用于人工网络和真实社会网络,实验表明,相较于其它算法,该算法能够更好地发现网络中全部的社区层次结构。; 贺成龙朱宇航马宏康世泽; 关键词：局部信息

基于信息熵的跨社交网络用户身份识别方法被引量：20: 2017年; 针对主观分配属性项权重的方法忽视了各属性项在身份匹配的应用领域中具有的特殊含义与作用,导致识别准确率低的问题,提出了一种基于信息熵的跨网络用户身份识别算法(IE-MSNUIA)。首先,该算法分析不同属性项的数据类型及物理含义,相应地采用不同的相似度计算方法;然后根据各属性的信息熵值赋予权值,进而充分挖掘各属性的潜在信息;最后融合各个属性进行决策判定账号是否匹配。理论分析和实验结果表明,与机器学习算法和主观赋权算法相比,所提算法的各个性能参数值均有所提升,在不同数据集上的平均准确率可以达到97.2%,平均召回率达到94.1%,平均综合性能值达到95.6%,可以准确地识别出用户在不同社交网络中的多个账号身份。; 吴铮于洪涛刘树新朱宇航; 关键词：用户身份识别属性相似度信息熵信息融合

一种利用多群组智慧的协同推荐算法被引量：3: 2016年; 针对当前基于社会网络的推荐系统大多数采用一般的启发式方法,存在节点复杂路径选择和信任弱传递现象导致推荐精确度不高的问题,以及针对推荐系统固有的冷启动问题,提出了一种利用多群组智慧的协同推荐算法。该算法首先根据用户的社会属性和社会信任关系信息进行群组划分,将用户分为多个不同的群组;然后分析群组中用户的社会活动和社会关系等,建立一种利用多群组的评分预测模型,并利用群组评分预测新用户的评分。该算法通过对社会网络进行深层次的群组挖掘,利用多群组智慧可以有效提高推荐效果,利用群组评分可改善对冷启动用户的推荐。仿真实验表明,该算法相比传统的协同推荐算法在效果评分上提高了约0.2,相比其他社会化推荐算法进一步提高了约0.02,并有效解决了冷启动问题。; 郑修猛陈福才吴奇朱宇航黄瑞阳; 关键词：社会网络冷启动

分体式信令监测仪表的设计被引量：1: 2006年; 介绍了分体式监测仪表的设计。该仪表采用独立的嵌入式终端实现信令采集功能,其他应用功能则由通用的计算机平台实现,二者通过IP进行实时的连接。该仪表从根本上改变了信令监测仪表的设计概念和物理形态,克服了一体式仪表的诸多弊端,为信令监测仪表带来了更广阔的应用空间。; 朱宇航马宏; 关键词：分体式仪表

面向协同推荐的评论文本情感打分机制研究被引量：1: 2017年; 互联网数据规模迅猛增长,推荐系统的数据稀疏性问题日益凸显,难以提供精准的项目推荐。针对这些问题,结合海量的用户评论信息中蕴含丰富的用户偏好信息,提出了一种面向协同推荐的评论文本情感打分机制,通过将用户评论文本转化为用户对该项目的评分,有效解决推荐系统评分矩阵的稀疏性问题,通过在中文语料数据集上进行测试,验证了该机制的可行性。; 郑修猛陈福才黄瑞阳朱宇航; 关键词：推荐系统情感分析

基于联合矩阵分解的动态异质网络社区发现方法被引量：5: 2017年; 动态网络的社区发现是目前复杂网络分析领域的重要研究内容,然而现有动态网络社区发现方法主要针对同质网络,当网络包含多种异质信息时,现有方法不再适用。针对这个问题,提出了一种基于联合矩阵分解的动态异质网络社区发现方法。首先计算动态异质网络中各个快照图的拓扑相似度矩阵和多关系相似度矩阵;其次利用时序联合非负矩阵分解方法,约束各个时刻快照图的社区划分;最后在真实网络数据集上与K-means、Meta Fac算法进行比较实验,提出算法能够充分利用网络的异质信息与拓扑信息,异质网络社区划分精度优于Meta Fac算法,且划分效果更稳定。结果表明,基于联合矩阵分解的动态异质网络社区发现算法可以有效检测出动态异质网络中潜在的社区结构。; 黄瑞阳吴奇朱宇航; 关键词：异质网络动态网络非负矩阵分解

全选清除导出

共1页<1>

朱宇航