基于语义轨迹的视频事件探测

视频事件探测是视频内容自动理解领域的一个重要研究问题.在视频事件探测中,感兴趣对象的运动轨迹常被作为视频中探测事件的一种重要依据.目前基于轨迹的事件探测方法主要集中于根据轨迹几何特征进行视频事件探测,而忽略了与轨迹相关的语义信息.然而我们知道,轨迹的产生往往受到一些与轨迹相关联的语义信息的影响,如轨迹产生时的地理信息等.将轨迹相关联的语义信息整合到轨迹中可以使我们了解更多关于轨迹的信息.语义轨迹为我们提供了一个将语义信息与轨迹信息有效整合的方法.该文将语义轨迹应用到视频事件探测领域,提出了一个基于语义轨迹的视频事件探测方法.该方法将视频中抽取的感兴趣对象的原始轨迹转化为语义轨迹,并根据语义轨迹探测可能的视频事件.同时该方法还提供了一个描述语义轨迹特征以及对语义轨迹与轨迹特征进行匹配的方法.最后我们通过实验分析验证了基于语义轨迹的视频事件探测方法的有效性.     

一种基于语义轨迹的事件规则学习算法

视频上的事件探测对于视频检索与语义理解是一个很重要的工作.视频中的轨迹不仅记录了物体的移动信息,也反映了物体移动的动机,并与事件的发生密切相关.主要探讨了如何从轨迹抽取事件.然而,基于内容的视频事件分析中,从视频中抽取的低层特征与高层的语义特征存在一定的鸿沟.因此,利用领域知识标记的兴趣区域,提出一种新的语义轨迹表示方法,从而将视频中得到的原始轨迹转化为语义轨迹.同时,使用物体与兴趣区域关系的正则表达式描述视频中的语义事件.基于归纳学习的事件规则学习算法显示了正则表达式比传统的一阶谓词上的合式公式更易于学习.利用学习得到的事件规则可以很好地用于视频中语义事件的探测.最后,实验表明了事件探测的有效性.     

一种连续查询事件中基于语义的轨迹k-匿名方法

针对传统的轨迹k-匿名方法难以防范以连续查询为背景知识的攻击问题,利用事件本体对轨迹连续查询进行形式化表示的优点,提出一种连续查询事件中基于语义的轨迹k-匿名方法。该方法引入OWL(Ontology Web Language)形式化表示关于轨迹查询事件,构建基于事件本体的轨迹匿名模型;利用轨迹片段相似度计算和Jena推理引擎,给出基于k-匿名查询事件的轨迹聚类方法,实现关于当前轨迹的虚假匿名组。实验表明,与传统方法相比,该方法的信息损失率降低了15%～20%,查询精准率保持在75%以上,执行时间减少约20秒,较好地维持轨迹数据匿名的有效性和可扩展性。     

基于事件轨迹的构件行为建模

在基于构件的软件开发方法中,系统行为通过构件与构件之间的交互得以实现,因此如何形式化构件行为是一个重要的研究课题。提出一种基于事件轨迹的构件行为建模方法,该方法可以较好地解决带同步限制的构件行为的并行复合问题,并用实例加以说明。     

面向海量低质手机轨迹数据的重要位置发现

重要位置是指人们在日常生活中的主要活动地点,比如居住地和工作地.智能手机的不断发展与普及为人们的日常生活带来了极大的便利.除了通话、上网等传统应用之外,手机连接基站自动生成的日志记录也是用于用户行为模式挖掘的重要数据来源,例如重要位置发现.然而,相关工作面临着诸多挑战,包括轨迹数据规模庞大、位置精度低以及手机用户的多样性.为此,本文提出了一个通用解决框架以提高轨迹数据可用性.该框架包含一个基于状态的过滤模块,提高了数据的可用性,以及一个重要位置挖掘模块.基于此框架设计了两种分布式挖掘算法:GPMA(Grid-based Parallel Mining Algorithm)和SPMA(Station-based Parallel Mining Algorithm).进一步地,为提高挖掘结果的准确性和精确度,从三个方面进行优化:1）使用多元数据的融合技术,提高结果的准确性;2）提出了无工作地人群的发现算法;3）提出了夜间工作人群的发现算法.理论分析和实验结果表明本文算法具有较高的执行效率、可扩展性,并具有更高的精度.     

面向司法数据的事件抽取方法研究

司法数据中的事件主要用于描述案件中犯罪主体和客体之间行为状态的改变,通过识别司法事件能有效地支撑智能化辅助办案研究。目前,现有事件抽取技术主要通过触发词识别事件,然后根据预定义的模板抽取对应参数。其主要缺点是只能抽取预定义的事件类型,并且抽取的事件不一定是句子语义表达的中心。针对上述问题,提出一种基于谓语中心词的司法事件定义方法,并搭建一个结合字词语义信息的神经网络模型。该模型采用字的Embedding获取字的语义信息,并通过CNN获得词特征信息。将词特征信息结合后,使用Cross-BiLSTM交叉学习字词交互信息在上下文的依赖表示,由CRF计算出每个字的最优标签路径。通过实验表明,该模型在司法数据集上的F1值达到84.41%,超出对比方法4.8%。     

基于语义标注的室内异常事件检测的研究

为解决办公室内常用电器设备在多交叉事件情况下发生的异常的检测问题,我们利用联合传感器(MMJS)采集现场设备活动的数据信息,利用多媒体本体(MMO)作为由MMJS处理得到的数据信息和程序共享的知识描述载体,基于语义标注的信息上下文线索,提出了一个实时发现室内办公设备异常的多交叉事件模型.实验证实该方法对室内设备的异常事件检测具有很好的性能,模型具有可扩展性.     

构建大规模的汉语事件知识库

该文提出了一种静态知识库和动态标注库相结合的汉语事件知识库构建方法。在统一的设计框架下,将相关事件知识拆分成五个相对独立的知识子库,并通过各子库之间的内在联系使之互相参照互为补充。经过有效拆分和信息联动,增强信息的丰富性和可靠性,同时细化工作的粒度,具有较好的可操作性。以此为基础,开发完成一个汉语“存在拥有类”事件知识库,其中静态知识库覆盖72个情境和1 548个词语义项,动态标注库包含598个事件目标动词的10万句标注结果,取得了较好的实验效果。     

面向收敛的并发程序执行轨迹静态简化方法

轨迹静态简化技术是在确保与原轨迹等价的前提下,通过随机减少程序执行时线程切换的数量,达到提高程序员调试并发程序效率的目的.然而,轨迹中可减少的线程切换分布往往是不均匀的,因此,随机简化策略难以有效地发现可简化的线程切换.为此,本文提出面向收敛的合并算法致力于这个问题.该算法基本思想是不断地随机选择一线程执行区间作为中心,在同一线程内,采用面向收敛的合并算法迭代地寻找可与其合并的前置执行区间和后置执行区间.实验证明,本文提出的方法可以高品质地减少执行轨迹中的线程切换数量,进而有助于程序员快速发现引发错误的线程交错。     

一种基于动态进化模型的事件探测和追踪算法

在大量分析网络新闻特点的基础上,借鉴Single-Pass聚类思想,并结合新闻要素给出了一种基于动态进化模型的事件探测和追踪算法．该动态模型是基于新闻事件的生存特点提出的,包括：基于时间距离的相似度计算模型、事件模板进化策略以及动态阈值设置思想．该算法可以自动对新闻资料进行组织生成新闻专题,进而为用户提供个性化服务．实验结果验证了算法的有效性．     

基于在线Biterm主题模型的舆情新闻事件跟踪

舆情新闻事件跟踪,是舆情监控、热点分析、政策制定等研究和应用的重要基础。针对舆情新闻的稀疏性、敏感性、易演化性、次生性等特点,基于在线Biterm主题模型（online Biterm topic model,DBTM）,通过随机坍缩变分贝叶斯（stochastic collapsed variational Bayesian inference,SCVB0）算法更新参数,提出面向舆情新闻事件监控的主题模型MBTM(monitor Biterm topic model),利用该模型检测初期事件主题,跟踪后续新闻所属的主题。为了对存在关联关系的事件进行串联,进一步给出事件线索的概念,分别从主题层面和语义层面度量线索关联度,进而针对新闻事件主题生成事件线索。实验结果表明,MBTM模型在大多数指标上均优于OBTM等模型,验证了该方法的有效性和高效性。     

标题与正文语义融合的新闻向量表示方法

针对新闻正文文本长度大、语义信息复杂的问题,提出了一种标题与正文语义融合的新闻向量表示方法（NRTA模型）。以新闻标题为查询,从正文的多个区域中挖掘标题的补充信息,关注前文语义的同时也关注后文语义,减少对新闻正文理解的偏差。在两个真实新闻推荐数据集MIND和Adressa上的实验表明,该方法较基线方法在各评价指标上的提升幅度在0.86%到3.95%之间,验证了正文后文语义信息的重要性,进一步丰富了新闻向量表示。     

基于微分进化算法的小推力逃逸轨道优化研究

对基于微分进化（DE）算法的小推力探测器逃逸轨道优化问题进行了研究。首先在极坐标下建立了二维的轨道动力学模型,然后以燃料最省为性能指标,建立了最优化模型。通过对推力方向角初值、方向角导数初值和加速度幅值初值等的猜测,获得逃逸时间较短时协态变量初值序列。仿真发现,随着时间变化协态变量初值呈现一定规律性,于是使用了一组指数函数来预测当逃逸时间变得更长时的协态变量初值,再将此初值代入DE算法中进行寻优,从而能较容易、较快速地寻找到最优轨迹和最优控制。     

基于车辆轨迹大数据的道路网更新方法研究

众源轨迹的泛在、实时特性,使其成为道路信息快速获取与更新的重要途径.针对矢量道路数据的变化检测与更新问题,提出了一种基于车辆轨迹大数据的道路网快速变化发现与更新方法.1)以道路弧段为基本单元构建缓冲区,根据道路变化信息类型及表现形式,运用轨迹运动几何信息(方向、转角)与交通语义信息(速度、流量),对道路变化信息进行检测、分类,确定道路变化类型;2)将道路变化类型推断与增量信息提取相结合,分别运用Delaunay三角网、交通流时间序列分析提取增量信息;3)根据变化类型进行增量信息融合.运用深圳市出租车GPS轨迹数据进行实验分析,结果表明：该方法相比常规方法能正确判断道路变化类型、区分真实变化与语义变化,增量信息精度提高约18%,且适于图层级的批处理快速更新.     

一种混合算法求解多体问题下行星际转移轨道

在限制性多体问题下的行星际转移轨道是一个典型的两点边值问题。求解该类问题的常用方法是采用打靶法结合Runge-Kutta积分进行求解,但是在求解行星际转移轨道时,由于方程比较复杂普通的打靶法在某些情况下不能求到解。文章提出了一种基于差分演化和打靶法的混合算法可以很好地解决这些问题。     

基于最大熵的越南语新闻事件元素抽取方法

越南与中国一水相依,是重要的政治、军事和经济合作邻国,然而针对越南语新闻事件元素的提取研究非常匮乏。本文针对越南语特点,提出一种基于最大熵模型的越南语新闻事件元素抽取方法。该方法针对越语句子结构和词汇语义的特点,采用最大熵算法,选取上下文、邻近触发词以及邻近实体作为特征,定义特征模版,训练获得越南语新闻事件模型,实现新闻事件元素抽取。抽取实验结果表明本文提出的方法抽取新闻事件元素的准确率达到80%以上。     

面向节点演化波动的社会网络事件检测方法

社会网络特征千差万别,演化规律错综复杂.合理地分析网络演化规律,及时地检测网络事件具有重大意义.基于链路预测的社会网络事件检测方法利用有限的网络拓扑信息,能够有效地发现网络演化的异常波动,准确地检测网络事件.然而,现有方法大多受到链路预测的宏观评价指标的限制,忽略了不同节点演化波动的差异,用相同的相似性计算指标去描述所有节点的演化波动,不利于提升事件检测的表现.为了进一步提升事件检测的精确性和敏感性,提出一种面向节点演化波动的社会网络事件检测方法NodeED,由节点相似性计算指标判定算法SimJudge和网络微观演化波动检测算法MicroFluc组成.主要工作如下：（1）结合粒子群优化算法,提出SimJudge定量地比较不同的相似性计算指标对节点演化波动的描述程度,确定每个节点在不同时段的最佳相似性计算指标;（2）为了量化事件对网络演化的影响,提出了MicroFluc,充分考虑节点演化波动的差异,从节点演化波动的角度对不同时段的网络整体演化波动进行定量评估;（3）在真实社会网络VAST和ENRON中进行对比实验,其结果表明,NodeED在VAST中的事件敏感性提升了100%,在ENRON中的事件敏感性提升了50%,更有利于精确地检测社会网络中发生的事件.     

一种基于语义分析的热点新闻发现方法

With the development and popularization of the Internet, Internet news reports are the main means for people to get social information. How to get the hot topic of Internet news quickly and accurately is an urgent problem to be solved. This paper uses the theme model of LDA (Latent Dirichlet Allocation) and BTM (Biterm Topic Model), fully considering the different impacts of news headlines and news content on news hot spot detection, to make the semantic analysis of news content and title respectively. By using the BTM model for news headlines and the LDA model for news content, we extract the feature vectors of the topic and combine the two semantic features to form the semantic feature of the whole text. Then, through improved clustering algorithm, the number of documents belonging to each topic is calculated. On this basis, by defining the news heat and using the news heat formula, the news heat is calculated to get the most recent hot news through ordering the news heat values. Through the experiments on the crawling news data, the validity and practicability of the method are verified.