5G背景下的我国大数据安全分析

本文以2016-2020年中国知网数据库收录的2818篇国内有关大数据安全的期刊论文作为研究样本,利用文献计量学方法,借助CiteSpace、VOSviewer等可视化分析软件,对5G背景下的大数据安全领域的文献增长时间分布、主题内容和前沿热点进行分析,绘制出了关键词共现网络图和突现词分布表,总结出了近年来该领域研究的五个发展方向以及总体发展趋势,为该领域的未来发展提供理论参考。     

硬盘数据安全之我见

本文通过对计算机硬盘数据结构的分析,结合人们对计算机硬盘数据安全的认识误区,较为全面地阐述了威胁计算机硬盘数据安全的几个因素,并就此提出了相应的防范措施。     

基于三维谱单元模型的路面结构动力反演系统

提出一类用于三维层状体系的谱单元,使其解决三维层状体系受冲击荷载的动力问题。结构中的每一层在频域内被模拟为两节点谱单元或单节点谱单元。非线性优化方法--Powell法用于解决层状系统的参数反演的问题。以3层路面体系为例,对其进行了动力荷载下的响应分析,并与有限元的计算结果进行了对比,两者的吻合良好。并且由例证可见,反算的算法收敛稳定,计算效率高。     

GIS结合Dijkstra算法的巡逻路径方案研究

交通巡逻是公安部门的日常任务之一。为解决巡逻路径问题,本文基于Dijkstra算法,以ArcGIS技术中的网络分析工具进行计算以求解出最短路径,再根据交通规则和实时路况,考虑限速、道路、路障等因素,设计出可视化的巡逻路径方案并进行合理优化,以期达到提高巡逻车运行效率、提升智慧警务水平、方便决策的目的。     

一种基于新词发现的Web文本表示方法

Web文本表示是Web文本特征提取和分类的前提,最常用的文本表示是向量空间模型（VSM）,其中向量一般是基于词的特征项。由于向量空间模型本身没有考虑文本上下文间的潜在概念结构（如词汇间的共现关系）,而Web文本是一种半结构化文本,同时经常有新词出现,因此在VSM基础上提出了一种基于新词发现的Web文本表示方法：首先进行预处理将网页转化为文本;然后进行文本分词;接着通过二元互信息进行新词发现,同时把新词加入字典重新分词;最后用词和新词共同来表示Web文本。实验结果表明,该方法可以帮助识别未登录词并扩充现有字典,能够增强Web文本表示能力,改善Web文本的特征项质量,提高Web文本分类效果。     

基于二元语法的N-最大概率中文粗分模型

中文粗分是中文分词的基础环节,目前常用的粗分模型有基于规则的非统计模型和基于一元语法（uni-gram）的统计模型,其中后者取得了较好效果。在一元语法模型基础上提出了一种基于二元语法（bi-gram）的N-最大概率中文粗分模型,该模型把所有可能的词切分构造成一个有向无环图（DAG）,利用噪声—信道模型和二元语法来计算概率,通过插值平滑技术来解决数据稀疏问题,目的在于更好地得到少量高召回率、高效率的粗分结果,更大程度地保留歧义字段和未登录词,提高后续分词质量。通过理论分析、模型建立和初步实验验证了模型的有效性。