贝叶斯网络查询语义扩展的专家发现方法

专家发现是实体检索领域的一个研究热点，针对经典专家发现模型存在索引术语独立性假设与检索性能低的缺陷，提出一种基于贝叶斯网络模型的专家发现方法。该方法模型采用四层网络结构，能够实现图形化的概率推理，同时运用词向量技术能够实现查询术语的语义扩展。实验结果显示该模型在多个评价指标上均优于经典专家发现模型，能够有效实现查询术语语义扩展，提高专家检索性能。     

面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案

针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题，通过设计[(K,θ)]-隐私模型，提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元，依据用户的移动路径和移动速度，选择具有相似特性的其他[K-1]个用户，构建匿名用户集；利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值，以及用户所处语义位置的Voronoi单元，构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域，可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明，与SCPA算法相比，该方案在隐私保护程度上提升约15%，系统开销上降低约20%。     

粒子群属性聚类的位置隐私保护

针对基于位置服务中连续查询情况下，用户自身属性信息很容易被攻击者获取，并通过关联获得用户位置隐私的情况，提出了一种利用粒子群聚类加速相似属性用户寻找，并由相似属性匿名实现用户位置泛化的隐私保护方法。该方法利用位置隐私保护中常用的可信中心服务器，通过对发送到中心服务器中的查询信息进行粒子群属性聚类，在聚类的过程中加速相似属性用户的寻找过程，由相似属性用户完成位置泛化，以此实现位置隐私保护。实验结果证明，这种基于粒子群属性聚类的隐私保护方法具有高于同类算法的隐私保护能力，以及更快的计算处理速度。     

基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究

针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。     

基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法研究

跨语言信息检索指以一种语言为检索词,检索出用另一种或几种语言描述的一种信息的检索技术,是信息检索领域重要的研究方向之一。近年来,跨语言词向量为跨语言信息检索提供了良好的词向量表示,受到很多学者的关注。该文首先利用跨语言词向量模型实现汉文查询词到蒙古文查询词的映射,其次提出串联式查询扩展、串联式查询扩展过滤、交叉验证筛选过滤三种查询扩展方法对候选蒙古文查询词进行筛选和排序,最后选取上下文相关的蒙古文查询词。实验结果表明: 在蒙汉跨语言信息检索任务中引入交叉验证筛选方法对信息检索结果有很大的提升。     

用于快速服装搭配的FMatchNet算法

目的 针对现有服装搭配系统中，提取服装图像深度特征进行搭配所需时间过长的问题，提出了一种新的FMatchNet网络提取哈希特征进行服装快速搭配的方法。方法 首先采用快速区域卷积神经网络（Faster-RCNN）方法检测出图像中的服装，用此服装进行搭配可以最大限度地保留服装信息并消除背景信息的干扰。然后用深度卷积神经网络提取服装的深度特征并产生服装的哈希码，采用查询扩展的方法完成服装搭配。模型采用Siamese网络的训练方法使哈希码尽可能保留服装图像的语义信息。另外，由于目前国际上缺少大型时尚服装数据库，本文扩建了一个细粒度标注的时尚服装数据库。结果 在FClothes数据库上验证本文方法并与目前流行的方法进行对比，本文方法在哈希长度为16时，上、下服装搭配方面的准确度达到了50.81%，搭配速度相对于基本准线算法提高了近3倍。结论 针对大规模服装搭配问题，提出一种新的FMatchNet网络提取特征进行服装快速搭配的方法，提高了服装搭配的精度和速度，适用于日常服装搭配。