蛛网态微博关系网中有影响力用户的识别研究

通过分析蛛网态微博关系网的特点,指出识别蛛网态微博关系网中有影响力用户的重要意义.重点探讨微博用户自身属性对用户影响力的作用,结合PageRank算法原理,提出一种蛛网态微博关系网中有影响力用户发现方法 (Influential User Discovering Algorithm,IUDA),并基于新浪微博的真实用户数据将该方法与另外两种方法进行对比实验.结果显示,结合用户本身影响值的IUDA方法可以更高质量地发现蛛网态微博网中有影响力用户,客观反映用户的影响力.     

基于局部-全局特征交互的双分支结肠息肉分割网络

大小、形状、颜色、纹理的多变性以及肠壁分界模糊给结肠息肉的分割带来巨大挑战.针对单分支网络连续采样操作造成部分细节信息丢失以及不同层次特征信息无法交互进而导致分割效果不佳的问题,提出一种基于局部-全局特征交互的双分支结肠息肉分割网络.网络采用CNN与Transformer双分支结构,逐层捕获息肉局部细节特征与全局语义特征;为充分利用不同层级、不同尺度特征信息的互补性,利用深层语义特征对浅层细节特征的引导与增强,设计特征协同交互模块,动态感知并聚合跨层次特征交互信息;为强化病变区域特征,抑制背景噪声,设计特征增强模块,应用空间与通道注意力机制强化息肉病变区域特征,同时采用结合注意力门的跳跃连接机制进一步突出边界信息,提高边缘区域的分割精度.实验表明,所提出网络在多个息肉分割数据集上取得的mDice与mIoU分数均优于基线网络,具有更高的分割准确率和稳定性.     

一种混合云环境下基于Merkle哈希树的数据安全去重方案

重复数据删除技术是云存储系统中一种高效的数据压缩和存储优化技术,能够通过检测和消除冗余数据来减少存储空间、降低传输带宽消耗。针对现有的云存储系统中数据安全去重方案所采用的收敛加密算法容易遭受暴力攻击和密文计算时间开销过大等问题,提出了一种混合云环境下基于Merkle哈希树的数据安全去重方案MTHDedup。该方案通过引入权限等级函数和去重系数来计算去重标签,高效地实现了支持访问控制的数据安全去重系统;同时通过执行额外的加密算法,在文件级和数据块级的数据去重过程中构造Merkle哈希树来生成加密密钥,保证了生成的密文变得不可预测。安全性分析表明,该方案能够有效地抵制内部和外部攻击者发起的暴力攻击,从而提高数据的安全性。仿真实验结果表明,MTHDedup方案能有效地降低密文生成的计算开销,减少密钥的存储空间,而且随着权限集数目的增加,性能优势将更加明显。     

基于低阶条件独立测试的因果网络结构学习方法

基于条件约束的方法可从数据集中学习到变量间的因果关系，并构建出因果网络图.但是在高维数据情况下，基于条件约束方法的缺点是准确率较低且耗时多，从而严重影响此类方法在高维数据中的应用推广.因此，本文提出了一种基于低阶条件独立测试的因果网络结构学习方法，采用低阶条件独立测试来加速构建因果粗糙骨架；利用分裂?合并策略把高维网络分裂成若干个子网络，并进行因果网络结构学习以提高其准确率；最后整合成完整的因果网络图.实验结果均验证了该方法的可行性.     

基于行为日志的性格倾向预测

本文提出了一种基于神经网络的双标签人格检测模型。该模型结合了网络用户的行为特征,并对通过不同分类器传递可用数据得到的结果进行比较。构建了一个改进的LSTM神经网络模型用于有效预测关于行为日志所反映的用户性格特征。实验结果表明,与其他常见神经网络模型相比较,所提出的模型达到了更好的AUC(0.83)。     

基于语义Web数据交换平台下的负载平衡研究

通过语义Web中RDF(资源描述框架)的包容器和本体的资源整合,将请求的相同任务形成一种任务池,通过任务池将请求发到服务提供方,有服务提供方直接把服务响应发回给请求方。通过任务池来实现负载的平衡和系统的稳定性,同时通过分片提交发送的效率,并在其基础上实现负载平衡。     

在实施“产学研”结合过程中的一些体会

文章通过在实施“产学研”过程中的亲身实践，讲述了作者在组织学生进行项目开发中的一些体会，介绍了高等学校参与企业信息化建设的一些经验。     

组织本科学生勤学助研走“产学研”相结合的道路

文章结合作者近两年来组织本科学生勤学助研的情况，探索了一条“产学研”实施途径，在介绍组织本科学生勤学助研究施办法的同时，也提出了一些值得注意的问题。     

基于ITIL的高职院校图书馆特色资源库系统构建

ITIL理念能提升整个IT管理的整体效率。文章从高职院校图书馆基于ITIL理念特色资源库构建的必要性、特色资源库平台构建、系统构建与功能模块三方面进行了阐述。     

基于四分量模型的极化SAR图像非监督分类

为有效地提高基于散射模型的非监督分类的分类精度,引入了Freeman三分量模型的改进模型-Yamaguchi四分量模型,并将该模型与威沙特距离模型结合起来.给出了基于四分量模型和威沙特距离的非监督分类、聚类算法及其实现流程.对AIRSAR数据集中的Flevoland图像选取了7个均匀程度不同的区域,进行了定性的、定量的实验,实验结果表明,新的分类、聚类算法能够显著的提高分类图的分辨率、更加清晰的表征地物的细节.该方法能够较大地提高均匀区域的分类精度.