网络欺凌检测综述

网络欺凌在社交媒体平台的日益泛滥引起了研究者的广泛关注,社会科学和计算机科学研究者从不同的角度对该问题进行了研究与探讨.为梳理这些研究,本论文对社会科学领域和计算机领域在网络欺凌方面的研究进行了调查分析.首先概述了网络欺凌的基本研究内容和网络欺凌特征,重点讨论了各种用于网络欺凌检测的机器学习方法,包括基于监督学习、基于弱监督学习、基于预设规则和深度学习算法,随后总结了12个现有的网络欺凌检测数据集和常用的检测性能评价指标,最后对基于异构信息网络、融合多种辅助信息和结合心理学特征的欺凌检测方法等进行了展望.     

基于双图混合随机游走的社会化推荐模型

近年来,可以有效缓解数据稀疏和冷启动问题的社会化推荐受到了研究者和业界的关注.社会化推荐利用显式或隐式社交关系作为辅助信息,提升了推荐性能.然而,目前的社会化推荐模型通常采用普通图描述社交关系.普通图中的边常描述为成对节点的关系,这种方法适合描述显式关系,但难以描述复杂的隐式关系,如购买过同一商品的多个用户之间的集合关系,因此难以学习到准确的节点表示,影响推荐的性能.针对此问题,本文结合超图和普通图,提出基于双图混合随机游走的推荐（BG-Rec）模型.构建超图描述复杂的隐式关系,同时用普通图描述显式的社交关系,并在两种图上定义混合随机游走策略,生成结合隐式关系和显式关系的游走节点序列,学习更准确的节点嵌入表示.根据用户评分的高低,构建了正反馈超图和负反馈超图,考虑更细粒度的朋友关系,以识别可靠的朋友.融合可靠朋友的偏好和后验概率最大化优化物品个性化排序.三个公开数据集的大量实验表明了BG-Rec在推荐性能上的优越性,冷启动和消融实验表明了其在缓解冷启动问题的有效性和超图建模的合理性.     

智慧城市体系结构:实现技术和设计挑战(英文)

Urban development is becoming increasingly reliant on effective use of intelligent services.In the process of providing better services to all citizens and improving the efficiency of administration processes,the concept of a smart city has been lauded as a promising solution for the coming challenge of global urbanization.However,due to the broad scope of smart cities their definition has not been standardized,thus proposed architectures are diverse.This work proposes a new architecture from the perspective of the data that underpins all the functionality of smart cities.The proposed architecture is discussed,outlining design challenges and offering insight into the development of smart cities.