知识社群中基于本体的用户模型表示和更新

随着INTERNET的发展,人们在获得知识的同时,也更深刻地了解到知识的重要性。而知识的特殊性以及INTERNET中信息的急速增长,使得人们无法容易找到自己所需要的知识。为了实现这一点,我们在构建知识社群的同时,提出该系统的用户模型的表示和更新,以实现对用户的准确定位,向用户推荐适合文本,并利用相关反馈,追踪和更新用户模型,提高服务的效率。     

基于领域本体的跨系统个性化服务用户模型

目前大多数个性化服务系统采用关键词或关键词向量空间模型表示用户个人偏好,该方法严重制约了用户模型在不同系统间的共享和重用。针对上述问题,提出一种基于领域本体的用户模型,给出其形式化描述,通过引入个性化兴趣度实现用户个人偏好的量化,介绍该模型在群体用户建模中的应用过程。实验表明,该用户模型能准确反映用户兴趣且更新能力和可扩展性较强。     

KMS中用户知识共享行为模型的构建

用户知识共享行为是影响知识管理系统KMS（knowledge management systems,KMS）能否取得预期运行效果的关键因素。现有的一些KMS还不具有根据用户日常的知识活动自动评估用户知识共享行为的功能,限制了KMS在知识共享文化形成中的作用。在此从行为和动作的表示入手,基于BNF的行为表示体系、知识共享行为ontology和行为树映射方法,提出了一个动态、实时、自适应、交互式用户知识共享行为模型,该模型包括基于BNF的行为和动作的表示、知识共享行为ontology、用户知识共享行为树及其动态创建过程等内容,能够实现从数量上对用户知识共享的参与度做出评价,可以作为开发实现该功能的Agent程序的一般框架。     

铸信息之门——南宁电信局决策支持系统建设

现代企业在发展过程中,会积累越来越多的信息,如何有效保存、管理和利用这些信息成为企业日益突出的难题。特别是如何实现大量企业信息资源的有效共享已经成为一个非常重要的问题,它关系到能否让用户更好地了解企业以增加对服务的满意度;关系到企业领导作决定时能否有最新的内部数据作为依据,关系到企业员工能否用最方便的手段获取和修改信息从而提高工作效率。处理好这些问题,能使企业以很少的代价获取整体竞争实力的巨大提高。企业门户(EnterprisePonal,EP)就是针对这方面需求而产生的应用框架,通过它可以实现信息的发布和共享。企业门户是一个集成化的应用平台,可以为企业提供一个单     

基于工业设计企业的多策略知识检索系统

为了提高工业设计企业的企业知识的检索效率,更好的达到知识共享重用,提出了基于工业设计企业的知识检索系统设计方法.分析了工业设计企业知识特征,针对企业的知识特征建立了基于本体可配置的企业知识库模型,通过本体表达企业知识结构,利用知识实例表达企业具体知识.以此为基础,研究了基于知识属性的知识推理方法,提出了可配置的多策略知识检索方法,在检索过程中利用用户配置信息和用户语境信息,通过知识推理对不同特征知识进行多策略知识检索.     

基于共享数据库的多数据源集成

鉴于企业和单位规模不断扩大、业务需求的不断更新,为能够进行更好的管理和决策分析,对于多数据源的集成需求越来越迫切.文中介绍了共享数据库模型,指出了它与数据仓库以及传统操作型数据库之间的差异.还讨论了基于共享数据库的多数据源集成问题,阐述了在数据源集成过程中解决模式冲突、处理异常数据的方法.对共享数据库中数据更新的方法和时机做了简要论述.     

基于共享数据库的多数据源集成

鉴于企业和单位规模不断扩大、业务需求的不断更新，为能够进行更好的管理和决策分析．对于多数据源的集成需求越来越迫切。文中介绍了共享数据库模型，指出了它与数据仓库以及传统操作型数据库之间的差异。还讨论了基于共享数据库的多数据源集成问题，阐述了在数据源集成过程中解决模式冲突、处理异常数据的方法。对共享数据库中数据更新的方法和时机做了简要论述。     

考虑数据安全的工业互联网制造服务QoS多方联合预测

工业互联网平台支持各类制造资源的泛在连接,能够为不同用户提供全生命周期的制造服务。制造服务QoS（quality of service）在服务匹配、选择和共享中扮演重要角色。然而,如何在保护数据安全的前提下充分利用工业互联网平台下不同企业的制造服务特征数据,对提高QoS预测精度至关重要。为此,提出了一种QoS多方联合预测方法。首先,根据各制造服务商在本地长期累计的相关数据,建立用户—制造服务QoS关系矩阵;进而,在保护用户偏好信息安全下共享企业间制造服务的潜在特征向量实现QoS联合训练,同时应用同态加密与差分隐私加密机制保证传输数据的安全;最后,应用随机梯度下降法迭代更新模型参数以预测缺失的制造服务QoS值。实验以WS-dream数据集与案例企业制造服务共享平台数据为例验证了该方法的有效性,结果表明该方法能够在保护数据安全的前提下,有效地提高模型预测的准确度。     

梭子鱼网络为企业用户扩展Copy服务

安全与存储解决方案领导厂商梭子鱼网络近日宣布为企业用户扩展Copy服务,以便进一步满足其使用Copy文件同步和共享服务的企业级需求。新功能包括附加的安全功能、公司对员工账号的可视性以及对传人共享数据的更好控制。该版本还包括对整体用户界面、管理页面和文件夹管理的改进。     

基于Reptile的个性化联邦学习算法

在联邦学习背景下,由于行业竞争、隐私保护等壁垒,用户数据保留在本地,无法集中在一处训练.为充分利用用户的数据和算力,用户可通过中央服务器协同训练模型,训练得到的公共模型为用户共享,但公共模型对于不同用户会产生相同输出,难以适应用户数据是异质的常见情形.针对该问题,提出一种基于元学习方法 Reptile的新算法,为用户学习个性化联邦学习模型. Reptile可高效学习多任务的模型初始化参数,在新任务到来时,仅需几步梯度下降就能收敛到良好的模型参数.利用这一优势,将Reptile与联邦平均(federated averaging, FedAvg)相结合,用户终端利用Reptile处理多任务并更新参数,之后中央服务器将用户更新的参数进行平均聚合,迭代学习更好的模型初始化参数,最后将其应用于各用户数据后仅需几步梯度下降即可获得个性化模型.实验中使用模拟数据和真实数据设置了联邦学习场景,实验表明该算法相比其他算法能够更快收敛,具有更好的个性化学习能力.     

Public integrity auditing for dynamic group cooperation files with efficient user revocation

With the rise of online cloud files, more and more online files are generated by group cooperation in recent years. However, there exist many security problems to be solved urgently for online cooperation files, such as how to verify the integrity of group cooperation files and realize its dynamic update and how to further trace the identity of signer (i.e., operator) who upload or update the group cooperation files. To address the above problems, we propose a secure public integrity auditing scheme for group cooperation files in this paper, named PAGCF. First, PAGCF not only can verify the integrity of group cooperation files, but also supports the dynamic update of group cooperation files via the skip list. Second, any legitimate user can trace the identity of signer to resist malicious tampering and workload disputes of group users. Additionally, PAGCF also achieves user stateless without requiring users to maintain a list locally. Third, PAGCF not only can realize effective group user revocation so that revoked users lose privileges to update the group cooperation file and trace the identity of signer, but also can resist the collusion attack of malicious adversaries and revoked users. Finally, numeric analyses and experiment results demonstrate the efficiency of our proposed scheme.     

Extraction of user profile based on workflow and information flow

A collaborative team usually consists of team members with various domains. These members’ demands for knowledge are also different from each other. For recommending potentially useful knowledge to suitable members, their user profiles should be well managed and maintained. User profile can be input by the members, but a more intelligent way should be the automatic extraction of the user profiles. Workflow and information flow are two types of collaborative processes, which exist behind every collaborative team. This paper is mainly concerned with how to extract these team members’ user profile from the two types of contexts: workflow and information flow. This paper defines a model for the user profile. Then some methods are proposed for extracting the profile information on the basis of workflow and information flow. This study on the user profile extraction can pave the way for developing knowledge recommender systems, which can recommend proper knowledge to proper team members with a collaborative team.     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程,最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程．最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

基于搜索历史的用户兴趣模型的研究

提出了一种新的基于搜索历史的用户兴趣模型,目的是解决现有搜索引擎很难考虑用户兴趣来实现用户个性化搜索以及用户兴趣很难更新的问题。提出了基于搜索历史的用户兴趣的表达方法和自动隐式学习算法。全面地描述了用户兴趣模型的建立及通过自动隐式学习算法不断更新、优化模型的处理过程,并给出了对模型的评价标准。     

Friends Classification of Ego Network Based on Combined Features

Ego networks consist of a user and his/her friends and depending on the number of friends a user has, makes them cumbersome to deal with. Social Networks allow users to manually categorize their “circle of friends”, but in today’s social networks due to the unlimited number of friends a user has, it is imperative to find a suitable method to automatically administrate these friends. Manually categorizing friends means that the user has to regularly check and update his circle of friends whenever the friends list grows. This may be time consuming for users and the results may not be accurate enough. In this paper, to solve this problem, we present a method, which combining user attributes, network structure and contact frequent three aspects. Efficiently using the profile of users, we first identify the relationship between them and then we attempt to solve the problem of community identification when a user’s profile is missing or inaccessible by use of ego network structural features. Lastly, to obtain more accurate results and realize updates automatically, we attempt to find those friends who have frequent contacts with the user. We compare the performance of the proposed algorithm with other methods, and the results show that our method has significant advantages to them.     

基于CAR构件的用户自定义事件机制的研究

提出一种基于CAR构件的用户自定义事件机制。该机制是一种适用于嵌入式系统的、用户自定义的、实现客户与构件间交互通信的计算机运行环境的事件管理机制及装置。该机制可自动生成构件,生成构件具有升级独立性、构件互操作的简单快速性、接口重用性、构件本地/远程透明化、编程语言无关性等特性。该机制屏蔽了客户程序调用构件对象过程中繁琐的细节,大大简化了客户程序的实现。     

一种基于数据挖掘的SNS用户兴趣模型

详细阐述SNS用户兴趣模型建模过程中的每一个步骤和其中所运用的关键技术,包括向量空间模型、聚类分析等,并且建立系统以支撑所构建的模型,着重介绍如何编程计算用户兴趣权值。该模型具有易更新、易提取的特点,可开发成控件嵌入到社交网站中使用,以了解用户兴趣。     

基于区块链的多权限属性隐藏电子病历共享方案

现阶段,不同医院之间没有数据交换共享,容易形成数据孤岛。同时,区域医疗数据含有大量患者的敏感信息,这些数据的公开获取、共享及流通会导致恶意篡改、窃取、滥用与所有权丢失,从而泄露患者隐私。由于庞大的医疗数据量以及医疗数据的非结构化,一些具有较强针对性的恶意攻击更加难以防范与追责,如对医疗数据的窃取、篡改、勒索等恶意攻击。针对以上问题,提出一种基于区块链的多权限属性隐藏电子病历共享方案,以实现共享电子病历的细粒度访问的同时,保证患者隐私安全。引入多授权属性加密（MA-ABE）算法,利用多权限机构管理分散属性,同时通过哈希函数来识别不同用户,可以有效抵抗不同权限用户之间的共谋攻击;利用线性秘密共享方案（LSSS）实现属性的部分隐藏,将属性分为属性名与属性值两部分,以保护属性隐私;结合区块链公开透明、不易篡改等特性,设计访问策略可更新算法,基于访问策略更新算法追加策略区块,将新的访问策略上传至区块链中形成策略可更新溯源链,在隐藏策略条件下实现分布式和可信赖的访问控制管理,同时实现数据隐私保护和用户行为的可追溯。通过安全性证明和实验分析,所提方案能在有效保护属性隐私的同时,降低计算开销。