前言

人工智能依托于物联网、云计算、大数据技术的迅速发展,在科学发现、经济建设、社会生活等各个领域具有广泛应用.但是,人工智能技术面临着严峻的安全与隐私挑战,并且这些挑战会随着人工智能技术的普及和发展愈演愈烈.人工智能安全与隐私保护可以说是人工智能技术发展过程中不可忽视的瓶颈和关键挑战.现阶段学术界对于人工智能安全与隐私保护的重视程度越来越大,国内外相关学者进行了大量研究并取得了不错的研究成果.     

大数据系统和分析技术综述

首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.     

基于传播模拟的消息流行度预测

社交网络中的消息流行度预测问题对于信息推荐和病毒式营销等应用具有重要意义。该文提出了一种基于传播模拟的消息流行度预测方法,首先使用最大熵模型学习并预测用户转发消息的概率,然后使用独立级联传播模型在真实的社会网络上模拟消息的传播过程,从而完成消息流行度的预测。该方法的优点在于更充分的利用了社会网络的结构和用户特征信息。该文在Twitter数据集上的实验结果表明,相对于基准方法,该文提出的方法具有更高的准确率和稳定性。     

多语种网络文本快速新词抽取

从网络文本中提取新词是网络信息处理中的一个重要问题,在信息检索、文本挖掘、词典编纂、中文分词等领域中都有重要应用。本文提出了一种与语言无关的快速新词提取算法,首先针对后缀树的数据结构将多语言文本进行统一编码,然后使用改进的统计方法在双后缀树上以线性时间统计重复串与邻接类别,并计算字符串的整体度,同时通过剪枝大幅度减少计算量,在中、英文语料上较好地实现了新词的抽取及排序。     

Learning to Predict Links by Integrating Structure and Interaction Information in Microblogs

Link prediction in microblogs by using unsupervised methods has been studied extensively in recent years, which aims to find an appropriate similarity measure between users in the network. However, the...     

面向在线顾客点评的属性依赖情感知识学习

该文研究属性依赖情感知识学习。首先提出了一个新颖的话题模型,属性观点联合模型(Joint Aspect/Opinion model, JAO),来同时抽取评论实体属性及属性相关观点词信息。在此基础上,对于各个属性,构造属性依赖的词关系图,并在该图上应用马尔科夫随机行走过程来计算观点词到少量褒、贬种子词的游走时间(Hitting Time),进而估计这些词的属性依赖的情感极性分值。在餐馆点评数据上的实验表明所提出的方法能有效抽取属性相关观点词,同时有效估计其属性依赖的情感极性分值。     

面向网络演化信息的动态文摘方法研究

随着互联网的发展和Web2.0的出现,网络信息内容的动态演化性越来越明显.该文从网络信息的时间演化性出发,给出了动态文摘的形式化定义.在分析当前信息与历史信息的演化关系的基础上,采用内容过滤的方法度量演化内容的差异性,从而得到三种动态文摘模型,并基于模糊隶属度给出了具体的动态文摘生成方法.在DUC2007测试数据上的实验,证明了文中所提出动态文摘模型及生成方法的有效性.     

基于随机游走模型的跨领域倾向性分析研究

近年来,研究者们已经在跨领域倾向性分析方面取得了一些进展.然而,现有的方法和系统往往只根据已标注文本或者已标注情感词对目标领域文本进行倾向性分析,却缺乏一个统一的模型框架将文本与情感词之间全部知识进行有机的融合.提出了一种基于随机游走模型的跨领域倾向性分析方法,该模型能够同时利用源领域和目标领域文本与词之间的所有关系来对文本与词进行互相增强,旨在将文本之间的关系、词之间的关系、文本与词之间的相互关系集成到一个完整的理论框架中.实验结果表明,提出的算法能大幅度提高跨领域倾向性分析的精度.     

基于shell命令和多重行为模式挖掘的用户伪装攻击检测

伪装攻击是指非授权用户通过伪装成合法用户来获得访问关键数据或更高层访问权限的行为.近年来,伪装攻击检测在保障网络信息安全中发挥着越来越大的作用.文中提出一种新的用户伪装攻击检测方法.同现有的典型检测方法相比,该方法在训练阶段改进了对用户行为模式的表示方式,通过合理选择用户行为特征并基于阶梯式的序列模式支持度来建立合法用户的正常行为轮廓,提高了用户行为描述的准确性和对不同类型用户的适应性;在充分考虑shell命令审计数据时序特征的基础上,针对伪装攻击行为复杂多变的特点,提出基于多重行为模式并行挖掘和多门限联合判决的检测模型,并通过交叉验证和等量迭代逼近方法确定最佳门限参数,克服了单一序列模式检测模型在性能稳定性和容错能力方面的不足,在不明显增加计算成本的条件下大幅度提高了检测准确度.文中提出的方法已应用于实际检测系统,并表现出良好的检测性能.     

媒体舆论引导仿真

使用multi-Agent的建模思想,以现实为基础建立了一个舆论涌现的仿真模型.该模型主要由个体和媒体以及它们之间的规则组成.个体的属性包括了个体之间的信任度、个体观点的可信度和个体的从众性;媒体的属性包括媒体的影响范围和权威度.规则包括个体交互规则和个体与媒体的交互规则.通过仿真证明了模型是合理的,并且用该模型来仿真媒体对舆论演化的引导作用,从媒体的数量和报道频率2个方面研究媒体在舆论形成过程中的引导作用,结果发现积极媒体的数量越多对舆论的引导作用越强,媒体的报道频率增加会对舆论的形成产生积极效果,但是超过一定次数时对舆论的影响作用有限.最后通过对模拟结果的分析,提出了通过媒体来引导舆论的方式.