社会感知计算:概念、问题及其研究进展

普适计算技术的发展极大地丰富和增强了人类获取数据的途径和能力,如何利用这些感知数据,理解人类的社会行为与活动,实现计算“以人为中心”并为社会服务的目标,是当前信息领域的重要问题.本文介绍了计算机科学领域的一个刚刚兴起的研究主题——社会感知计算.社会感知计算旨在通过人类生活空间日益部署的大规模多种类传感设备,实时感知识别社会个体的行为,分析挖掘群体社会交互特征和规律,辅助个体社会行为,支持社群的互动、沟通和协作.论文讨论了社会感知计算的概念、起源、模型和主要研究问题,综述了社会感知计算典型系统与应用、数据感知、行为与交互分析、社会理论与规律验证以及社会交互高效支持等方面的研究进展.     

投票理论研究现状及其展望

社会选择理论是研究如何表达和聚合个体选择的一门学问.而社会选择理论与计算机科学的融合产生了称为计算社会选择的交叉学科,该学科成为社会计算的重要研究内容之一,在人工智能、经济和计算性理论领域引起了轰动.其一方面引入了复杂性分析和算法设计等计算机学科中常用的技术来对社会选择机制进行研究;另一方面也通过引入社会选择理论中的概念来推动计算机技术的发展,特别是在多智能体系统研究中有着成功的应用.投票理论是计算社会选择中最重要的研究主题之一.首先介绍常见的投票方法以及投票理论的形式化框架;再对投票理论中所关心的操纵问题做分析;然后介绍在组合域上的投票;最后对其他相关问题作简要介绍,并对该领域未来的发展与应用做出展望.     

3D打印中的几何计算研究进展

3D打印技术改变了传统的减式材料制造模式,带来了制造工艺和生产模式的变革,有力地推动了3D数字化相关技术与研究的发展.文中从3D打印的社会背景与理论背景出发,介绍了3D打印技术的分类、原理与过程.以此为基础,对近几年的3D打印中的几何计算问题给出了全面的综述,根据问题特点将其分为几何优化、结构分析、材料表面效果定制、机构设计、自支撑结构设计、内部结构设计等六大类,并对每一类作了详细的分类介绍,最后对其发展方向作了初步展望.     

粒度计算研究综述

粒度计算GrC（Granular Computing）是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究.它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支,已成为模糊的、不完整的、不精确的及海量的信息处理的重要工具和人工智能研究领域的热点之一.本文综述了粒度计算的发展动机、研究现状及发展趋势,着重介绍了粒度计算的主要理论模型与方法及其在不同领域的应用,对存在的问题进行了分析,并提出了进一步研究的方向.     

基于理性Agent的有序对等计算社会模型的研究

目前的对等计算(P2P)环境呈现出不稳定的无政府状态,存在的搭便车、公共悲剧以及虚假文件、共谋、不合作等问题使得各类闲置的资源得不到有效的利用,系统难以达到资源的最大共享,也得不到持续的、良性的发展.引入理性Agent技术,将节点改造为对等主体.对等主体被组织为若干个对等组,从而形成结构化的对等计算社会.为了使对等计算社会能够协调地、可持续地良性发展,重点研究对等计算社会中的信任机制,提出CMTM分类多级信任模型及改进的全局信誉度算法,并对系统和信任模型进行仿真实验予以验证.     

基于普适计算的学习框架的研究

普适计算(Pervasive/Ubiquitous Computing)是继主机计算、桌面计算之后发展起来的一种新的计算模式,但它在教育和学习领域还涉足甚微.随着技术的不断进步和学习科学理论的发展,普适计算与教学环境相结合是不可抵挡的趋势.普适学习环境就是将普适计算应用到人类的学习环境中,使其实现无处不在的学习这一特点.文章在总结普适计算及普适学习环境相关概念的基础上,通过研究分析-个比较成熟的普适学习环境的个案,提出了实现这一环境的框架模型及相关技术.     

海量数据挖掘过程相关技术研究进展

随着信息技术的发展,复杂、多样的海量数据给数据挖掘带来了新的挑战。为了更加深入全面地了解大数据环境下的数据挖掘技术的研究进展和应用,从海量数据挖掘过程的技术框架、算法、理论及模式方面进行了详细的阐述。概述了大数据的基本概念、处理流程及面临的问题,简述了数据挖掘的基本过程及相关算法,详细评述了海量数据挖掘过程的研究现状及面临的挑战,并从博弈论的角度、粒计算模型及大数据处理思维方面探讨了海量数据挖掘过程中的处理模式。     

粒计算的基本问题和研究

粒计算是解决不精确、不完整、模糊以及海量信息问题的理论,是粗糙集、模糊集、词计算、商空间及区间计算等理论的整合和超越,覆盖了所有有关粒的理论、方法、技术和工具的研究。它应用合适的近似解代替最佳解,是对精确求解问题的数学的补充和发展。阐述了粒计算的内涵,研究了粒计算的可行性和必要性以及其基本问题;综述了粒计算的研究现状、主要理论及其比较,并对粒计算进一步发展的方向提出了诸如借鉴可定义方式等设想。     

基于语义分析的情感计算技术研究进展

随着机器学习和大数据技术的应用发展,基于语义分析的情感计算与分析技术在研究人类的感知、注意力、记忆、决策、社会交流等诸多方面起着重大作用,它不仅影响到了人工智能技术的发展,还影响到了人/机交互的方式,并受到学术界以及企业界的广泛关注.本文在针对情感定义以及相关90多种情感模型分析的基础上,归纳并提出了目前情感分析领域中存在的6项关键性问题与挑战,其中主要包括：情感的来源与本质特征的表示问题;多模态条件下的情感计算问题;外部因素对情感演化过程的影响度量问题;情感的个性化度量问题;情感群体化特征与传播动力学机制问题以及细微情感的表达、算法改进与优化等问题.同时,本文针对其中的关键问题与技术挑战进行了理论探讨、技术分析、实际应用以及当前工作进展与趋势分析,从而为深入研究和解决基于语义分析条件下的情感计算提供了新的研究线索与方向.     

计算实验方法的溯源、现状与展望

随着信息技术的发展,复杂系统越来越多地呈现出社会、物理、信息相融合的特征.因为这些系统涉及到了人和社会的因素,其设计、分析、管理、控制和综合等问题正面临前所未有的挑战.在这种背景下,计算实验应运而生,通过“反事实”的算法化,为量化分析复杂系统提供了一种数字化和计算化方法.对于计算实验方法的发展现状与未来挑战进行了全面梳理:首先介绍了计算实验方法的概念起源与应用特征;然后详细阐述了计算实验的方法框架与关键步骤;接着展示了计算实验方法的典型应用,包括现象解释、趋势预测与策略优化;最后给出了计算实验方法所面临的一些关键问题与挑战.旨在梳理出计算实验方法的技术框架,为其快速发展与跨学科应用提供支撑.     

支持实时流计算应用的关键技术研究进展

信息系统在进行知识的挖掘和管理时,需要处理各种形式的数据,流数据便是其中之一.流数据具有数据规模大、产生速度快且蕴含的知识具有较强时效性等特点,因而发展支持实时处理应用的流计算技术对于信息系统的知识管理十分重要.流计算系统可以追溯到29世纪90年代,至今已经经历了长足的发展.然而,当前多样化的知识管理需求和新一代的硬件架构为流计算系统带来了全新的挑战和机遇,催生出了一系列流计算领域的技术研究.首先介绍流计算系统的基本需求以及发展脉络,再按照编程接口、执行计划、资源调度和故障容错4个层次分别分析流计算系统领域的相关技术;最后,展望流计算技术在未来可能的研究方向和发展趋势.     

数据挖掘隐私保护综述

随着社会信息化和电子商务与电子政务的不断发展,数据成为社会的重要资源,数据挖掘技术的应用逐渐深入。与此同时,隐私保护方面的问题已经成为数据挖掘研究的热点问题之一。本文介绍了数据挖掘隐私保护的发展现状,阐述了相关的概念、特征、分类和研究成果,并从数据扰动和多方安全计算两个方面介绍了数据挖掘隐私保护的相关技术,提出了未来的研究方向。     

基于Agent的人工社会建模语言研究

人工社会(artificial societies)、计算实验(computational experiments)与平行执行(parallel execution)简称为ACP方法,是用于帮助突发事件应急管理等复杂社会问题研究的一个经典社会计算方法,人工社会建模是该方法的基础.人工社会作为现实社会系统在计算机世界中的映射,具有多样性、层次性、社会性、演化性等诸多复杂性特点.因此,如何有效地支持人工社会建模成为了一个研究重点.综合考虑了人工社会特点以及突发事件应急管理和ACP方法对人工社会建模的需求,提出了人工社会建模语言(artificial society modeling language,ASML),详细介绍了ASML的元模型、多视点模型以及图形化建模语言.ASML借鉴了已有多Agent系统技术研究成果并借助于社会组织学思想,便于以抽象、自然且易于理解的方式对人工社会进行分析与建模,其严格语义基础使得模型检查与模型转换成为可能.此外,开发的支撑工具集ASMLTools可用于支持基于ASML的建模、模型检查和模型转换等.通过案例分析使ASML的有效性与可用性得以验证.     

计算实验研究方法及应用

计算实验是一种研究复杂系统的新兴计算方法,受到了国内外学者的广泛关注.近年来,随着相关研究的不断发展, 计算实验方法在多个领域显示出巨大的应用前景,特别是复杂系统管理与控制相关的诸多重要领域,如社会安全、电子商务、金融市场等. 本文将首先介绍计算实验的主要思想以及实验设计与计算机仿真等计算实验的研究基础;其次, 我们将介绍计算实验的主要研究内容,包括计 算模型构建、计算实验设计以及计算实验执行; 最后,我们将讨论计算实验的应用情况,总结研究过程中面临的挑战并介绍潜在的研究方向.     

信息物理融合系统(CPS)研究综述

信息物理融合系统(Cyber-Physical Systcms, CPS)是将计算资源与物理资源紧密结合与协调的产物,它将改变人类与物理世界的交互方式。作为物联网的演进,CPS已经引起了国内外相关科研机构、政府部门和社会的广泛关注。介绍和阐述了CPS的定义、系统结构和特性,重点研究和讨论了CPS的理论技术体系、对计算机科学领域带来的重大挑战以及研究现状,最后展望了CPS的研究动向。     

情境计算研究综述

作为一种新的计算模式,情境计算得到了学术界和产业界越来越多的关注.随着物联网、云计算、大数据、社会计算等相关技术的不断发展成熟,情境计算进入了快速发展阶段.情境计算是一种通过对获取到的情境信息进行处理、从而得出用户所需服务并主动向用户提供相应情境感知服务的计算模式.这一新的计算模式为使用者的工作、生活带来了舒适和便利.对情境计算的诞生背景进行阐述,介绍情境、情境计算、情境感知、情境感知系统和情境感知服务等关键概念,总结情境数据获取、情境模型与建模、情境推理、主动服务提供、情境感知中间件和安全与隐私等重要研究内容以及其中使用到的关键技术,最后依托情境计算的一般性架构分析得出情境计算的未来发展挑战.     

文化计算方法与应用综述

文化计算是把计算及相关技术应用到文化领域,探索其中的发展规律、揭示其中的内在联系或对其进行可视分析与展示.因此,文化计算对于文化的本质挖掘和传承发扬都具有重大意义.论文对文化计算做了简单概述.首先,从文化基因的内涵解析入手,以文化组学为理论,对文化计算的演化脉络和其发展历程进行总结;介绍了一些有相似思想的文章进行文化计算理论的延展,并对文化计算的方法进行比较.其后重点阐述了文化计算的研究内容,包括作为信息基本模式的文化基因、核心研究对象文化量化以及可视分析的大数据应用方法,分析各研究内容是如何对文化进行量化计算、科学分析的.最后应用案例介绍了文化计算的应用,并对文化计算进行了总结与展望.     

泛在计算安全综述

随着人机物互联融合的泛在计算及其关键技术的快速发展,泛在计算已成为我国智能软硬件创新研发和生态构建的研究热点,驱动了智慧家庭、工业互联网、自动驾驶、智能云计算等众多典型应用产业日益普及繁荣,其安全问题也受到越来越多研究者的关注.目前,泛在计算安全研究尚在起步阶段,相关研究成果还不能系统地解决泛在计算发展中面临的安全问题.首先对当前泛在计算及其操作系统的发展现状进行了介绍,系统阐述了泛在计算的操作系统架构.归纳和分析了近几年国内外相关研究文献,将泛在计算安全问题划分为3个层面：系统软件安全、智能设备安全和通信安全,并系统总结了各个层面的安全问题与研究现状和重点.集中分析并讨论了泛在计算4个典型应用场景(智慧家庭、工业互联网、自动驾驶和智能云计算)中特定场景相关的安全问题和研究进展.归纳总结了现有研究工作中存在的不足与问题,并指出了泛在计算安全研究面临的八大安全技术挑战与机遇.最后,通过详尽分析这些安全技术挑战,指出了泛在计算安全的8个未来研究方向.     

基于普适计算的学习框架的研究

普适计算（ Pervasive/Ubiquitous Computing ）是继主机计算、桌面计算之后发展起来的一种新的计算模式,但它在教育和学习领域还涉足甚微。随着技术的不断进步和学习科学理论的发展,普适计算与教学环境相结合是不可抵挡的趋势。普适学习环境就是将普适计算应用到人类的学习环境中,使其实现无处不在的学习这一特点。文章在总结普适计算及普适学习环境相关概念的基础上,通过研究分析一个比较成熟的普适学习环境的个案,提出了实现这一环境的框架模型及相关技术。     

计算摄影综述

随着计算机、传感器等先进技术的发展,一种新的摄影技术——计算摄影逐渐形成。计算摄影是利用计算机软件方法结合现代传感器及现代光学等技术创造出新型摄影设备以及相关应用的综合技术,它突破了传统数码摄影技术难以解决的种种难题,成为摄影技术的又一次新的变革。为加深对计算摄影研究领域的了解,从计算场景、计算光学、计算传感器以及计算处理四个方面介绍了计算摄影研究的热点问题,总结了计算摄影存在的问题及其发展趋势。