基于用户兴趣挖掘技术的微博信息推送应用研究

以模拟器的方式对微博大量数据进行爬取计算,对微博数据进行自动清洗,并结合关键词抽取等语言处理技术对微博用户数据进行分析和挖掘,准确分析用户兴趣对微博数据挖掘研究具有重要的意义.对平台设计的需求进行了分析,结合用户兴趣挖掘技术,对平台总体架构的设计进行了研究,并从用户微博信息推动应用方面,对平台的功能模块进行了设计.     

面向非平衡数据集的金融欺诈账户检测研究

针对非平衡金融数据集,提出一种银行欺诈账户检测框架iForest-SMOTE。基于账户的动态交易特点,从统计、时序、监督信息维度抽取账户交易行为特征。针对过采样技术ADASYN在金融账户数据集中存在的跨区域样本合成问题,提出一种基于iForest算法的数据集均衡预处理策略,通过iForest算法对数据进行混合采样,在去除多数类噪声数据的同时降低分类器对少数类的学习难度。在此基础上,设计随机森林分类器实现金融欺诈账户检测。在真实金融账户交易数据集上进行实验,结果表明,与ADASYN、SMOTE等采样技术相比,iForest-SMOTE在召回率和准确率方面具有明显优势,F-value值至少能够提升2.13个百分点。     

基于深度学习的软件安全漏洞挖掘

软件的高复杂性和安全漏洞的形态多样化给软件安全漏洞研究带来了严峻的挑战.传统的漏洞挖掘方法效率低下且存在高误报和高漏报等问题,已经无法满足日益增长的软件安全性需求.目前,大量的研究工作尝试将深度学习应用于漏洞挖掘领域,以实现自动化和智能化漏洞挖掘.对深度学习应用于安全漏洞挖掘领域进行了深入的调研和分析.首先,通过梳理和分析基于深度学习的软件安全漏洞挖掘现有研究工作,概括其一般工作框架和技术方法;其次,以深度特征表示为切入点,分类阐述和归纳不同代码表征形式的安全漏洞挖掘模型;然后,分别探讨基于深度学习的软件安全漏洞挖掘模型在具体领域的应用,并重点关注物联网和智能合约安全漏洞挖掘;最后,依据对现有研究工作的整理和总结,指出该领域面临的不足与挑战,并对未来的研究趋势进行展望.     

基于循环神经网络的专利价格自动评估

专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用。针对上述问题,提出一种基于循环神经网络（RNN）的专利价格自动评估方法。该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元（GRU）构建RNN的方法实现对专利价格的自动评估。实例测试表明,以专家定性评估结果为基准,所提方法的相对准确度平均为0.85,与层次分析法（AHP）、粗糙集理论方法和逆向传播（BP）神经网络方法相比,所提方法这一相对准确度均值分别提升了3.66%、4.94%和2.41%。     

智能电网中基于极大团的社团结构挖掘算法

针对智能电网落后的分区方式无法适应日益复杂的运行状态和无法及时排查故障的问题,提出了一种基于极大团的智能电网社团结构挖掘算法(MCBCA).首先,搜索网络中的低阶极大团,通过合并矩阵将其合并得到网络中极大团;然后,定义了极大团相似度,确定了合并极大团与生成候选子图的标准,进行初步社团挖掘;最后,对网络中的孤立节点进行隶属度划分,形成最终的社团结构.实验结果表明,在空手道俱乐部网络、美国足球网络、美国国家西部网络及我国省级电力通信骨干网络数据集中,所提算法与KL算法相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了50.1％、36.8％和36.2％;与标签传播算法(LPA)相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了31.2％,17.7％和3.25％;与改进的GN算法相比,准确率和模块度方面平均提高了3.6％和2.1％.可见基于极大团的智能电网社团挖掘算法所挖掘的网络社团结构更为合理,具备更高的安全性,有利于及时排查故障.     

地方普通院校文本挖掘课程的教学实施和探索

针对文本挖掘课程在地方普通院校计算机本科专业中教学实施历史短、教材不成熟、知识融合度低等问题,结合专业课程体系和实际学情,探讨该课程在地方普通院校计算机专业中的教学实施.以乐山师范学院计算机专业文本挖掘课程教学实践为例,阐述课程教学的目标定位、内容设计、教学方法以及考核方案方面的改革思路和方法,最后通过课程问卷调查的结果说明课程改革的有效性.     

基于网络短文本主题挖掘技术研究

由于短文本内容少,在语义特征上短文本要比长文本匮乏的多,传统的主题模型对于普通文档非常有效,然而严重的数据稀疏问题使得短文本主题建模困难.为了解决这一问题,提出了GBDP(Gravity Biterm Topic Model Hierarchical Dirichlet Process)模型,它是一种基于BTM(Biterm Topic Model)的Dirichlet过程,同时结合CRP(Chinese Restaurant Process)不仅考虑词汇之间相关性而且也考虑到了词对之间的联系,最后对实际数据进行了对比实验,结果表明GBDP在主题质量和困惑度方面效果显著.     

基于混合型事件日志的模型合规性检验方法

信息系统记录的事件日志多为包含点事件和区间事件的混合型事件日志,针对现有合规性检验方法不能直接应用于此类事件日志的问题,提出一种对混合型事件日志及对应模型进行合规性检验的方法,从拟合度、精确度、和简洁度三个方面来衡量混合型事件日志及其对应的过程模型的契合程度,用户可对三个指标设置权重,求出一个综合的合规性指标.论文设计并实现一个原型工具,通过案例分析说明了算法的有效性.     

基于大数据的产品族本体造型意象挖掘方法研究

为提升产品造型意象成族的准确性,增强感性工学研究中意象词汇提取的规范性和知识重用性。 首先从同族、泛族、异族的概念切入,对目标产品族的造型意象本体进行了定义;再借助 word2vec 工具和主 成分分析法(PCA)分别完成了对产品族意象词汇的关联性联想和降维提取,从而构建了意象词汇挖掘机制,通 过此机制可以辅助设计师利用网络大数据资源更高效、准确地进行目标产品意象的挖掘,一定程度上解决了传 统感性工学在意象挖掘方法中模糊性。最后结合意象词汇与造型特征的映射关系,利用 Protege 工具构建了产 品族造型意象的本体模型,对目标产品的造型意象知识进行了逻辑化表征,为下一代产品继承并发展原产品族 造型意象提供参考。以马自达 MX-5 车系的造型意象为例构建了本体模型,并进行了子代产品前脸的概念设计。     

基于B-list的最大频繁项集挖掘算法

针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题,提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI,该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集并采用全序搜索树作为搜索空间,然后采用父等价剪枝技术来缩小搜索空间,最后再结合基于MFI-tree的投影策略实现超集检测来提高算法的效率。实验结果表明,BMFI算法在时间效率与空间效率方面均优于FPMAX算法与MFIN算法。该算法在稠密数据集与稀疏数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。