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古晓艳: 作品数：27 被引量：79H指数：2; 供职机构：中国科学院信息工程研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技支撑计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>

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一种基于表示学习的属性图社区搜索方法和系统: 本发明涉及一种基于表示学习的属性图社区搜索方法和系统。该方法以查询节点为随机游走的起点，使用节点的属性信息和结构信息引导随机游走的跳转，获取节点序列和属性关键词序列；分别对节点序列和属性关键词序列进行节点的表示学习，获得...; 郭耀琛古晓艳王卓樊海慧李波王伟平; 文献传递

一种多标签图像的二值向量生成方法及图像语义相似度查询方法: 本发明公开了一种多标签图像的二值向量生成方法及图像语义相似度查询方法。本发明1利用训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，直至该卷积神经网络模型的损失值趋于稳定；然后利用训练后的卷积神经网络模型对图像数据库中的图片进行计算...; 吴大衍叶明臻李波古晓艳王伟平孟丹; 文献传递

一种基于半监督学习的图数据异常检测方法: 本发明公开了一种基于半监督学习的图数据异常检测方法。本方法为：1)数据分批采样模块将图数据样本进行分批，然后对于每一批图数据样本，以每一图数据样本中的每个边为目标边，依据设定采样跳数h以及每跳所要选取的边数S<Sub>i...; 论志成古晓艳樊海慧李波王伟平; 文献传递

迭代副信息指导下基于关联关系学习的协同过滤方法及装置: 本发明公开了一种迭代副信息指导下基于关联关系学习的协同过滤方法及装置，将用户与物品的异质副信息集成到评分记录矩阵；利用生成的偏好预测矩阵，对每一用户进行物品推荐。本发明通过对用户和物品的不同类型的异质副信息进行重要性区分...; 代飞飞古晓艳王卓钱明达李波王伟平; 文献传递

一种基于异构信息网络的个性化推荐方法: 本发明公开了一种基于异构信息网络的个性化推荐方法，本方法通过基于注意力的特征增强模块对不同元图上用户和物品潜在特征的重要性进行学习，降低了无用的潜在特征对评分预测所带来的干扰，增强了有用潜在特征对评分预测的贡献力；同时利...; 代飞飞古晓艳李波张金超钱明达王伟平; 文献传递

一种基于属性加密的多用户可搜索对称加密方法: 本发明公开了一种基于属性加密的多用户可搜索对称加密方法，其步骤包括：1)为数据所有者生成系统密钥和属性加密密钥对；设置用户的权限及与权限相匹配的用户属性；数据所有者配置每一加密列的访问控制策略，并生成密钥K<Sub>1<...; 李波杨旸侯天铭樊海慧古晓艳张金超李传荣王伟平

面向大数据分析的分布式文件系统关键技术被引量：71: 2014年; 大数据时代的来临使数据分析和处理能力成为数据中心和互联网公司日益倚重的技术手段．信息规模的扩大和数据结构的多样化，使海量数据存储成为大数据分析研究的热点．传统的分布式文件系统在扩展性、可靠性和数据访问性能等方面难以满足新形势下的需求．设计并实现了一个面向大数据分析、专为大规模集群应用的分布式文件系统Clover．该系统采用基于目录划分和一致性Hash映射的名字空间管理方法，解决了元数据扩展性问题；通过改进的两阶段提交协议，保证了多元数据服务器下分布式元数据操作的一致性；提出了基于共享存储池的高可用机制，通过热备和全局状态恢复机制提高了元数据的可靠性．评测结果表明，Clover的元数据处理能力随服务器的数量线性增长，增加单个服务器的元数据操作性能平均提升了5．13％～159．32％．由于名字空间管理和分布式事务的开销，多元数据服务器会导致复杂操作的性能下降，但是这种下降的幅度很小（小于10％）．与HDFS相比，Clover的文件读写带宽与之接近，并能够保证在元数据服务器失效后文件系统快速恢复，适合于构建高可扩展和高可用的存储系统．; 周江王伟平孟丹马灿古晓艳蒋杰; 关键词：大数据海量数据存储分布式文件系统高可用性

一种基于深度学习和哈希编码的人脸图像检索方法和装置: 本发明涉及一种基于深度学习和哈希编码的人脸图像检索方法和装置。该方法针对现有的人脸图像检索中人脸特征表达不充分、特征区分力不够的问题，提出人脸空间网络和人脸空间损失来自动地挖掘人脸图像中有区分力的人脸区域，降低背景信息的...; 熊智古晓艳张金超古文李波王伟平; 文献传递

一种基于多粒度演化的动态链路预测方法和系统: 本发明涉及一种基于多粒度演化的动态链路预测方法和系统。该方法包括：对动态图的每个时间片下的图进行划分，得到多粒度子图；从多粒度子图中提取节点的结构特征；从多粒度子图中学习图的动态演变规律，得到不同粒度的子图的动态演化特征...; 杨祎古晓艳樊海慧李波王伟平

一种面向大规模社会信息网络的多层社区发现算法被引量：8: 2016年; 社区发现旨在挖掘社会信息网络的社区结构,是社会计算及其相关研究的基础.随着交互式社会信息网络规模的快速增长,传统的社区发现算法难以满足大规模网络的可扩展分析需求.多层社区发现算法如PMetis、Graclus等虽然可以分析包含数百万节点规模的网络,但是小于2的粗化缩减比率以及社会信息网络的幂律分布特性极大地制约着该类算法的性能优势.该文提出了一种基于三角形内点同一社区性粗化策略的多层社区发现算法TMLCD.TMLCD不仅以大于2的粗化缩减比率加快了大规模社会信息网络的粗化过程,而且从基本拓扑结构上保持了初始网络的社区效应,提高了社区发现精度.基于YouTube、Orkut等真实网络的实验结果表明:TMLCD在计算精度、内存占用以及运行时间方面的性能均优于目前典型的多层社区发现算法,适用于富含三角形的社会信息网络分析.; 康颖古晓艳于博林政王伟平孟丹; 关键词：粗化大数据

古晓艳

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