基于主题模型的（Aspect，Rating）摘要生成方法研究

提出基于短语参数学习的主题模型TMPP（Topic Model based on Phrase Parameter ）对在线评论中被评价实体的aspect和与之对应的rating进行抽取．TMPP具有三个特点：1）评论用“短语袋”表示；2）将标准的LDA中表示文档-主题的参数扩展为（aspect，rating）集；3）融合了先验知识．介绍了TMPP模型参数的物理含义、模型的生成过程以及先验知识的获取和表示方法；阐述了在TMPP模型中引入方面集聚类使用先验知识的原因与好处、TMPP模型提取（方面，等级）对形成（aspect，rating）摘要的原理．以真实的在线产品评论数据集为实验对象，在实验过程中引入先验知识的方面识别分析和等级预测精度分析，列出了五类产品相关方面和对立的情感词的实验结果．通过与已有的基线方法比较，实验表明若评论集中每篇评论有一个总体等级，TMPP能产生高质量的（aspect，rating）摘要．     

融合锚词抽取的海量短文本主题层次挖掘

从短文本集中挖掘不同粒度的主题、构建主题的层次结构在舆情分析、视觉检测、语义挖掘和图谱构建等方面具有重要应用.围绕如何从短文本集中分层次地挖掘主题,在修改传统短语定义的基础上,提出了融合锚词抽取的海量短文本主题层次挖掘框架.提出的主题层次挖掘框架首先基于词共现图实现主题推断和锚词抽取;然后,应用关联规则挖掘频繁锚词短语;最后,采用排序方法量化锚词短语以寻找最具代表性的主题短语.与已有的基于词共现图构建主题层次的方法相比,融合了锚词抽取的词共现图分析方法更有利于构建层次更高的主题.在2个实际的中文短文本数据集上执行实验,结果表明提出的方法挖掘的短语能较好地解释主题和用于分类预测.     

一种新型的水果分类系统设计

在图像处理、特征提取等技术的基础上,设计了一种水果等级分类系统,提出了一种新型的距离分类器。通过提取出水果的颜色、形状和大小3个最具代表性的外在品质特征,作为距离分类器的输入。仿真结果表明,该方法实时性好,分类准确率高,可满足水果深加工生产的需要。     

基于周期性质的新型密钥恢复攻击方法

针对Feistel, Misty与Type-1/2型广义Feistel等结构, 创新性地将Simon算法的周期性质与生日攻击思想相结合, 提出一种新型传统密钥恢复攻击. 与Simon算法可以在多项式时间内恢复周期值不同, 在传统计算环境下至少需要生日攻击界才能恢复出对应的周期值. 利用所提方法, 可以在${\rm{O}}({2^{n/4}})$的选择明文和密文条件下, 以${\rm{O}}({2^{3n/4}})$的时间复杂度恢复出5轮Feistel-F结构的密钥, 对应的存储复杂度为${\rm{O}}({2^{n/4}})$. 上述结果比Isobe和Shibutani的工作结果多扩展1轮, 并且所需的存储复杂度也更少. 对于Feistel-FK结构, 构造7轮密钥恢复攻击. 此外, 还将上述方法应用于构造Misty结构和Type-1/2型广义Feistel结构的密钥恢复攻击. 对于不同的Misty密码方案, 分别给出5轮Misty L-F和Misty R-F结构的密钥恢复攻击, 以及6轮Misty L-KF/FK和Misty R-KF/FK结构的密钥恢复攻击. 对于$d$分支Type-1型广义Feistel结构, 给出${d^2}$轮的密钥恢复攻击. 当d≥6时, 对于d分支Type-2型广义Feistel结构的新型密钥恢复攻击轮数会优于现有密钥恢复攻击轮数.     

网络工程专业的网络编程课程教学与改革

分析网络工程专业在网络编程技术教学过程中存在的一些问题及产生的原因,提出对网络工程专业中网络编程教学改革的思路与方案,以网络编程技术课程的授课内容为例,从理论教学与实践教学两个方面,介绍课程内容的组织方法和手段。