一种新的基于粗糙集的值约简算法

对粗糙集（Rough Set)理论中属性约简和值约简算法进行了研究，提出了一种新的基于粗糙集的值约简算法，实验表明，该算法所得结果比目前通用的基于粗糙集的值约简算法更简化和有效，它可以应用到各种与值约简相关的实际问题中。     

连续属性信息系统的规则约简新方法

连续属性信息系统的规则约简根本问题是属性在连续范围取任何实值,使得应用与离散属性的规则约简方法难于使用。因此解决连续属性信息系统的规则约简问题为当前研究领域所关注。该文结合粗集与模糊集理论与方法提出了一种新的数据处理与规则约简方法,并给出了该方法的实验结果。     

基于区块链和属性基加密的个人隐私数据保护方案

针对用户使用第三方应用提供的服务时所带来的隐私泄露问题,提出一种基于属性基加密和区块链的个人隐私数据保护方案.方案利用区块链来保存个人隐私数据的哈希值和第三方应用的属性集,而真正的隐私信息利用属性基算法加密后保存在分布式哈希表中.本方案实现了个人数据的一对多的安全传输和数据的细粒度访问控制;针对用户在不同时期的需求动态变化的特点,提出了一种新的属性基加密方案,用户可以随时撤销第三方应用的访问权限,并且不需要可信第三方.对整个方案进行了仿真实验,验证了方案的可行性和实用性.     

基于深度学习的广告布局图片美学属性评价

图像质量美学评价是近十年来比较热门的课题,但是研究的大多是对自然图像的美学评价.然而随着互联网技术的发展,线上广告业务得到了迅速发展,因此准确高效地评价一张广告布局图片的好坏是很有必要的.所谓广告布局图片,即广告图片不考虑广告语的具体内容.为了研究广告布局图片的质量美学评价,引入了一个新的数据集ALID,该数据集包含了...     

针对复杂用户评论的代码质量属性判断

随着开发者社区和代码托管平台成为程序员获取代码的主要途径,针对代码的用户评论数量急剧增加.用户在使用代码后给出的评论中包含多种静态和动态的代码质量属性信息,但是由于用户评论多为复杂句,使得评论中包含的代码质量属性难以判断.针对复杂用户评论的代码质量属性判断将有助于分析用户评论中的代码质量信息,有助于开发者在了解用户的代...     

属性基加密和区块链结合的可信数据访问控制方案

传统的数据存储方式往往采用集中式架构,这种集中式存储架构容易产生信任和安全问题.文章提出一种属性基加密和区块链结合的可信数据访问控制方案,将对称加密算法和属性基加密算法结合,实现了数据所有者对数据的细粒度访问控制,保障了数据所有者的隐私保护权利.同时,文章将区块链技术和分布式存储相结合,区块链上仅存储数据及密文位置的哈...     

基于贝叶斯网络的实体属性补全

属性是实体的重要组成部分,因此实体属性的获取是知识图谱构建的关键步骤.由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知识图谱《大词林》是通过从文本中自动挖掘实体及实体间的关系构建而成的,因此为《大词林》中缺少属性的实体添加属性也成为必须研究的问题之一.该文提出了一种解决方案:基于贝叶斯网络的概率统计模型,通...     

基于去冗余特征和语义关系约束的零样本属性识别

基于生成式的零样本识别方法在生成特征时受冗余信息和域偏移的影响,识别精度不佳.针对此问题,文中提出基于去冗余特征和语义关系约束的零样本属性识别方法.首先,将视觉特征映射到一个新的特征空间,通过互相关信息对视觉特征进行去冗余处理,在去除冗余视觉特征的同时保留类别的相关性,由于在识别过程中减少冗余信息的干扰,从而提高零样本识别的精度.然后,利用可见类和不可见类之间的语义关系建立知识迁移模型,并引入语义关系约束损失,约束知识迁移的过程,使生成器生成的视觉特征更能反映可见类和不可见类之间语义关系,缓解两者之间的域偏移问题.最后,引入循环一致性结构,使生成的伪特征更接近真实特征.在数据集上的实验证实文中方法提高零样本识别任务的精度,并具有较优的泛化性能.     

一种属性不一致性加权的K近邻分类方法

针对传统的K近邻算法在计算样本之间相似度时将每个属性视为同等重要的问题,提出了一种基于推土机距离的方法来计算每个条件属性的权重。首先根据近邻关系划分用于比较一致性的两个分布;之后根据推土机距离设计不一致性评价函数,用于衡量每个属性下各个样本的近邻样本集与这一集合由决策属性细化的等价划分之间的不一致性程度;最后将近邻的不一致性程度转换为相应属性的重要性,用于实现属性加权K近邻分类器。通过在多个数据集上进行实验,该方法对参数的敏感程度低,在多个参数下可以显著提高K近邻的分类精度,并且在多个指标下的表现优于现有的一些分类方法。结果表明,该方法可以通过属性加权选择出更加准确的近邻样本,可广泛应用于基于近邻的机器学习方法中。     

基于多种信息组合模式的非负矩阵分解链路预测模型

针对基于拓扑结构相似性的链路预测算法中网络稀疏性和噪声问题,提出一种基于非负矩阵分解的链路预测模型。该模型从微观与宏观两个层面出发,融合网络内部和外部的辅助信息,减轻了网络稀疏性造成的影响,提升了算法预测的整体性能。提出的三种信息组合模式体现出宏观与微观角度下的信息融合策略。在13个真实网络数据集上的实验结果展示了算法预测性能上的优越性。