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1.
机器学习开始在越来越多的行业中得到应用,但使用机器学习执行任务的软件一直受限于第三方软件商更新模型.文中基于区块链,将训练神经网络消耗的算力和区块链的工作量证明机制相结合,提出并实现了模型链.模型链作为一种可用于分享数据和机器学习模型的区块链,基于骨架网络训练神经网络模型,以全网节点匿名分享的数据作为训练模型的数据集,实现了不依赖第三方更新神经网络模型.模型链使用环签名来保护用户数据隐私,节点训练的模型使用统一的测试集评估,通过评估的模型将作为节点的工作量证明用于投票达成一致共识.文中提出了两种可行的激励机制,即物质奖励和模型奖励.对于潜在的威胁,如账本分析、脏数据攻击和欺骗投票,给出了相应的解决方案.实现了一个用于数字识别的模型链.实验结果表明,模型链中的模型可以适应实际场景下发生的用户变迁和数据变化.  相似文献   
2.
微博情感分析是社交媒体挖掘中的重要任务之一,在个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值.挖掘性能良好且可同步进行文档主题分析与情感分析的主题情感模型近来在以微博为代表的社交媒体情感分析中备受关注。然而,绝大多数现有主题情感模型都简单地假设不同微博的情感极性是互相独立,这与微博生态的现实状况不相一致的,从而导致这些模型无法对用户的真实情感进行有效建模。基于此,本文综合考虑了微博用户相互关联的事实,提出基于LDA和微博用户关系的主题情感模型SRTSM,该模型在LDA中加入情感层与微博用户关系参数,利用微博用户关系与微博主题学习微博的情感极性。新浪微博真实数据集上的大量实验表明,与代表性算法JST、Sentiment-LDA与DPLDA相比较,SRTSM模型能对用户真实情感与讨论主题进行更加有效的分析建模.  相似文献   
3.
机器学习开始在越来越多的行业中得到应用,但使用机器学习执行任务的软件一直受限于第三方软件商更新模型.文中基于区块链,将训练神经网络消耗的算力和区块链的工作量证明机制相结合,提出并实现了模型链.模型链作为一种可用于分享数据和机器学习模型的区块链,基于骨架网络训练神经网络模型,以全网节点匿名分享的数据作为训练模型的数据集,实现了不依赖第三方更新神经网络模型.模型链使用环签名来保护用户数据隐私,节点训练的模型使用统一的测试集评估,通过评估的模型将作为节点的工作量证明用于投票达成一致共识.文中提出了两种可行的激励机制,即物质奖励和模型奖励.对于潜在的威胁,如账本分析、脏数据攻击和欺骗投票,给出了相应的解决方案.实现了一个用于数字识别的模型链.实验结果表明,模型链中的模型可以适应实际场景下发生的用户变迁和数据变化.  相似文献   
4.
负增量式关联规则更新算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
模式维护是数据挖掘中一个具有挑战性的任务.现有的增量式关联规则更新算法主要解决两种情况下的维护问题:一是最小支持度不变,而数据量增加;二是数据量不变,而改变最小支持度.本文提出了一种负增量关联规则更新算法.实验表明,该算法是有效的.  相似文献   
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