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跨平台信息推荐中大数据算法的知识产权风险及其保护路径
1
作者 刘建 《新疆大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期103-113,共11页
大数据算法作为未来科技创新和社会进步的重要技术基础,其知识产权保护问题愈加重要。跨平台信息推荐系统涉及多种数据源、不同的数据格式和多样的数据处理技术,使得大数据算法的实现更加复杂,其知识产权保护具有一定的特殊性。现有立... 大数据算法作为未来科技创新和社会进步的重要技术基础,其知识产权保护问题愈加重要。跨平台信息推荐系统涉及多种数据源、不同的数据格式和多样的数据处理技术,使得大数据算法的实现更加复杂,其知识产权保护具有一定的特殊性。现有立法以著作权、专利权和商业秘密三种方式实现对大数据算法的保护,但现行法律仍存在模糊地带和操作困难等问题。著作权法保护算法代码和软件形式,但难以覆盖算法核心逻辑和原理;专利法为创新性算法提供保护,但公开技术细节可能导致核心技术泄露;商业秘密依赖企业保密措施,但在跨平台使用中风险较大。大数据算法跨平台信息推荐中,创作者、使用者和网络平台均因大数据算法知识产权保护机制不健全面临诸多风险,为破解立法层面对大数据算法进行著作权保护的法理约束、不同知识产权保护路径间界限不清晰以及单一知识产权保护路径难以全类型覆盖所有大数据算法等难题,立法应扩展《中华人民共和国著作权法》中“表达”的定义,涵盖算法的实现方式;修订《中华人民共和国专利法》,纳入具有实际应用和技术效果的算法,并明确三种知识产权保护路径的法定界限以完善算法知识产权保护的法律框架,促进大数据算法技术的创新和应用,同时平衡创作者权益和公共利益,推动科技和社会的可持续发展。 展开更多
关键词 大数据算法 跨平台信息推荐 知识产权风险 商业秘密
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利用基因遗传算法从数据库自动生成知识库 被引量：4
2
作者 张雪江 朱向阳 钟秉林 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 1997年第6期22-28,57,共8页
此文提出一种从数据库自动生成知识库的新方法。该方法根据从数据库到知识库的优化目标函数，利用基因遗传算法的优化手段，直接从数据库中生成性能较优的知识库。文中论述了该方法的原理与具体实现过程。最后，以故障诊断知识库的自动... 此文提出一种从数据库自动生成知识库的新方法。该方法根据从数据库到知识库的优化目标函数，利用基因遗传算法的优化手段，直接从数据库中生成性能较优的知识库。文中论述了该方法的原理与具体实现过程。最后，以故障诊断知识库的自动生成为例，给出了应用示例，表明了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 数据库 知识库 机器学习 专家系统 基因遗传算法
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基于PDA的知识库与数据库集成和通用推理算法 被引量：4
3
作者 欧阳建权 钱跃良 +1 位作者 李锦涛 刘任任 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第2期120-121,共2页
由于关系数据库与传统的演绎推理都基于相同的数学背景,即一阶谓词逻辑,关系数据库的数据检索(关系演算)事实上都可以看成逻辑演算的一种特例,因此有人进行基于PC的知识库与数据库集成的研究[2-4],如将基于关系数据库的管理系统扩充为... 由于关系数据库与传统的演绎推理都基于相同的数学背景,即一阶谓词逻辑,关系数据库的数据检索(关系演算)事实上都可以看成逻辑演算的一种特例,因此有人进行基于PC的知识库与数据库集成的研究[2-4],如将基于关系数据库的管理系统扩充为演绎推理等,但是这些处理都较复杂,如带回溯的搜索就很难在PDA上实现. 展开更多
关键词 PDA 知识库 数据库 集成 通用推理算法 关系数据库 演绎推理 农业专家系统
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具有输入知识的高维数据聚类算法研究 被引量：1
4
作者 吴红艳 王蔚韬 +1 位作者 文俊浩 何光辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第1期240-242,共3页
针对目前聚类算法没有充分地利用输入知识,不便于知识的学习和增长的情形,提出在高维数据集的情况下,恰当地利用输入知识可以更准确有效地发现聚类,提出聚类的相关维集的概念,分析输入知识的特点,对带有输入知识的高维聚类算法进行研究... 针对目前聚类算法没有充分地利用输入知识,不便于知识的学习和增长的情形,提出在高维数据集的情况下,恰当地利用输入知识可以更准确有效地发现聚类,提出聚类的相关维集的概念,分析输入知识的特点,对带有输入知识的高维聚类算法进行研究,指导聚类的学习过程。 展开更多
关键词 聚类 聚类算法 高维数据集 输入知识 相关维集 数据聚类 知识 算法研究 高维 学习过程
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基于关系数据模型的知识表示与知识获取算法研究 被引量：1
5
作者 刘华 王成军 《武汉冶金科技大学学报》 1999年第3期297-299,共3页
基于关系数据模型，提出了知识表示的属性理论，并研究了属性理论中知识表示的基本方法；给出了一种基于属性理论的知识获取算法。经实际应用证明，该理论和方法具有实用参考价值。
关键词 关系数据模型 知识表示 知识获取算法
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知识和数据驱动的污水处理反硝化脱氮过程协同优化控制 被引量：1
6
作者 韩红桂 王玉爽 +2 位作者 刘峥 孙浩源 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1221-1233,共13页
为有效提升城市污水处理过程的脱氮效果,提出一种知识和数据驱动的反硝化脱氮过程协同优化控制(Knowledge-data-driven cooperative optimal control,KDDCOC).所提方法主要有以下两个方面:首先,建立一种基于自适应知识核函数的协同优化... 为有效提升城市污水处理过程的脱氮效果,提出一种知识和数据驱动的反硝化脱氮过程协同优化控制(Knowledge-data-driven cooperative optimal control,KDDCOC).所提方法主要有以下两个方面:首先,建立一种基于自适应知识核函数的协同优化控制目标模型,动态描述出水水质(Effluent quality,EQ)以及泵送能耗(Pumping energy consumption,PE)、关键变量的协同关系;其次,提出一种知识引导的协同优化算法(Knowledge guide-based cooperative optimization algorithm,KGCO),快速准确求解硝态氮(Nitrate nitrogen,SNO)优化设定值,提高KDDCOC的响应速度.KDDCOC利用比例−积分−微分(Proportional-integral-derivative,PID)控制器对硝态氮优化设定值进行跟踪,将提出的KDDCOC应用于城市污水处理过程基准仿真模型1号(Benchmark simulation model No.1,BSM1),实验结果表明,该方法能够提高出水水质,降低运行能耗,有效改善脱氮效果. 展开更多
关键词 污水处理反硝化脱氮过程 知识和数据驱动 协同优化控制 自适应知识核函数 知识引导的协同优化算法
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融入结构先验知识的隐私信息抽取算法
7
作者 赵玉媛 王斌 +2 位作者 张泽丹 李青山 胡建斌 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期139-147,共9页
随着数据脱敏技术的持续进步,精确识别隐私数据已成为关键挑战.目前,隐私信息抽取算法主要基于传统自然语言处理技术,如双向循环神经网络和基于注意力机制的预训练语言模型(如BERT).这些模型利用其强大的上下文特征表示能力,克服了传统... 随着数据脱敏技术的持续进步,精确识别隐私数据已成为关键挑战.目前,隐私信息抽取算法主要基于传统自然语言处理技术,如双向循环神经网络和基于注意力机制的预训练语言模型(如BERT).这些模型利用其强大的上下文特征表示能力,克服了传统方法在多义词表示方面的限制.然而,它们在精确判断实体边界方面仍有改进空间.提出了一种新颖的隐私信息抽取算法,该算法融合结构先验知识,通过一种隐私数据结构知识增强机制,提高模型对句子语义结构的理解,从而提高了隐私信息边界判断的准确性.此外,还在多个公开数据集上对模型进行评估,详细的实验结果展示了其有效性. 展开更多
关键词 结构先验知识 结构增强机制 隐私信息抽取算法 实体边界判断 数据脱敏 自然语言处理
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数字平台算法审计:现实理据、客观挑战与关键进路 被引量：2
8
作者 贺勇 李佳蔚 刘筱祎 《南京审计大学学报》 北大核心 2025年第2期10-20,共11页
数字平台是数字经济的主要组织形态,具有公共物品属性。作为数字平台核心技术的算法在推动数字平台飞速发展的同时也伴生诸多算法风险。数字平台发展和规范的现实冲突以及数字技术创新和异化的现实矛盾亟需构建完善的数字治理体系。算... 数字平台是数字经济的主要组织形态,具有公共物品属性。作为数字平台核心技术的算法在推动数字平台飞速发展的同时也伴生诸多算法风险。数字平台发展和规范的现实冲突以及数字技术创新和异化的现实矛盾亟需构建完善的数字治理体系。算法治理是数字治理的核心子体系,而算法审计又是算法治理的重要工具,对治理数字平台的负外部性,促进数字经济健康发展意义重大。开展数字平台算法审计存在的客观挑战包括细化算法安全指引及评估标准,平衡算法商业性、创新性和可审性的关系,创新多层次立体化协同治理机制,做好事中监管和事后问责的衔接等。开展数字平台算法审计的关键进路在于,明确算法审计的法律地位,制定算法审计执业准则和职业规范,构建国家审计主导、内部审计日常监督和社会审计鉴证的多主体协同治理机制,完善算法审计结果公开渠道,培养复合型算法审计人才等。研究数字平台算法审计对构建我国审计学自主知识体系有重要价值。 展开更多
关键词 数字经济 数字平台 算法风险 算法审计 数字治理 算法治理 审计监督 数据安全 中国审计学自主知识体系
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复杂装备知识图谱约束半自动构造技术
9
作者 蒋金珂 王淑营 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1383-1395,共13页
在装备领域,知识图谱技术已成为设计、制造和运维的关键支撑工具。为了提升复杂装备知识图谱的数据质量,研究了其完整性约束问题。首先,分析了复杂装备全生命周期的数据特征,并构建了相应的知识图谱。提出通用型约束和针对特定知识类型... 在装备领域,知识图谱技术已成为设计、制造和运维的关键支撑工具。为了提升复杂装备知识图谱的数据质量,研究了其完整性约束问题。首先,分析了复杂装备全生命周期的数据特征,并构建了相应的知识图谱。提出通用型约束和针对特定知识类型的专用约束两种模型。接着,开发了全局约束的自动构造算法和局部约束的半自动构造算法,以优化知识图谱的构建过程,减少人工干预,提高效率和适用性。实验验证结果表明,构造算法有效替代了传统的人工约束构建方法,显著提升了知识图谱的构建效率。 展开更多
关键词 知识图谱 复杂装备 数据质量 知识约束 构造算法
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机床夹具设计知识图谱构建及应用
10
作者 张称心 孙家盛 段阳 《机电工程》 北大核心 2025年第1期106-116,共11页
针对目前机床夹具设计领域中存在的知识挖掘深度不足、利用率不高且过度依赖设计人员经验等问题,提出了一种基于自顶向下方式的机床夹具设计知识图谱构建方法。首先,将机床夹具设计知识分为原理规则类和功能描述类,利用本体建模语言(OWL... 针对目前机床夹具设计领域中存在的知识挖掘深度不足、利用率不高且过度依赖设计人员经验等问题,提出了一种基于自顶向下方式的机床夹具设计知识图谱构建方法。首先,将机床夹具设计知识分为原理规则类和功能描述类,利用本体建模语言(OWL)对这两类知识进行了本体建模,构建了知识图谱的模式层;其次,在模式层的指导下,以机床夹具设计原理规则文档和设计实例为数据源,利用双向长短期记忆网络-条件随机场算法(BiLSTM-CRF)对其进行了知识抽取,得到了结构化的机床夹具设计知识;然后,运用Neo4j图数据库存储结构化的机床夹具设计知识,得到了知识图谱的数据层;最后,以轴承套筒法兰的夹具设计为例,对该方法的可行性进行了验证;考虑到企业对同一夹具结构的不同技术需求,提出了一种基于图形数据科学算法(GDS)的相似元件替代法,对夹具知识图谱中47个定位元件节点进行了相似度计算,得到了1081条相似度数据样本,并构建了综合评判模型。研究结果表明:当相似度阈值设置为0.76时,将定位元件进行替换的精确率达到了84%。通过建立知识图谱,完成了机床夹具设计的两类知识的有效关联,为构建数据驱动的机床夹具智能设计奠定了基础。 展开更多
关键词 机械设计 智能设计 知识图谱 知识抽取 知识融合 本体建模语言 双向长短期记忆网络-条件随机场算法 图形数据科学算法
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一种基于遗传算法的知识挖掘算法 被引量：13
11
作者 刘明吉 王秀峰 +1 位作者 王治宝 黄亚楼 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2000年第8期13-14,61,共3页
数据挖掘是近年来数据库领域中出现的一个新兴研究热点。传统的数据挖掘是从大量数据中获取知识。该文基于遗传算法提出了一种新的知识获取方法─ＧＡＫＤＫ，通过对知识树的交叉变异操作，从现有规则中获取未发现的知识。
关键词 数据挖掘 知识挖掘 遗传算法 算法 数据库
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用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究 被引量：31
12
作者 周斌 吴泉源 高洪奎 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第7期870-875,共6页
从大量顾客日志数据中挖掘有意义的用户访问模式及相关的潜在顾客群，是现代企业发展电子商务战略的重要支撑技术之一．文中基于Ｅ－ＯＥＭ模型，提出并研究了综合考虑服务器的应用逻辑设计、页面拓扑结构及用户的浏览路径等多个数据源... 从大量顾客日志数据中挖掘有意义的用户访问模式及相关的潜在顾客群，是现代企业发展电子商务战略的重要支撑技术之一．文中基于Ｅ－ＯＥＭ模型，提出并研究了综合考虑服务器的应用逻辑设计、页面拓扑结构及用户的浏览路径等多个数据源的用户访问模式及潜在顾客群的挖掘算法，并以实验证明该模型和算法的有效性． 展开更多
关键词 数据挖掘 知识发展 算法 数据库 电子商务
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目前数据挖掘算法的评价 被引量：21
13
作者 王清毅 张波 蔡庆生 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2000年第1期75-78,共4页
首先讨论了数据挖掘算法的评价标准问题，然后运用数据封装分析的方法评价了目前的分类算法，基于实验结果，对目前的关联规则挖掘算法进行了评价．
关键词 数据挖掘 算法 数据封装 数据库 知识发现
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一种有效的用于数据挖掘的动态概念聚类算法 被引量：16
14
作者 郭建生 赵奕 施鹏飞 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期582-591,共10页
概念聚类适用于领域知识不完整或领域知识缺乏时的数据挖掘任务 .定义了一种基于语义的距离判定函数 ,结合领域知识对连续属性值进行概念化处理 ,对于用分类属性和数值属性混合描述数据对象的情况 ,提出了一种动态概念聚类算法 DDCA(dom... 概念聚类适用于领域知识不完整或领域知识缺乏时的数据挖掘任务 .定义了一种基于语义的距离判定函数 ,结合领域知识对连续属性值进行概念化处理 ,对于用分类属性和数值属性混合描述数据对象的情况 ,提出了一种动态概念聚类算法 DDCA(domain- based dynamic clustering algorithm) .该算法能够自动确定聚类数目 ,依据聚类内部属性值的频繁程度修正聚类中心 ,通过概念归纳处理 ,用概念合取表达式解释聚类输出 .研究表明 ,基于语义距离判定函数和基于领域知识的动态概念聚类的算法 DDCA是有效的 . 展开更多
关键词 数据挖掘 领域知识 动态概念聚类算法 数据对象 数据集合 数据库
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基于规则面向属性的数据库归纳的无回溯算法 被引量：13
15
作者 周生炳 张钹 成栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第7期673-678,共6页
该文提出了基于规则的面向属性知识发现方法的无回溯算法．把背景知识理解为特殊的逻辑程序，并把它的子句展开为完全归结子句，然后按照用户要求，定义并确定每个属性的恰当层次．每个属性的多个值归纳为恰当层次中的值，只需一遍扫描。
关键词 知识发现 数据库 归纳 无回溯算法 数据采掘
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数据挖掘中的特征选择及其算法研究 被引量：15
16
作者 彭佳红 沈岳 张林峰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第5期1176-1178,共3页
特征选择是整个KDD处理过程中的重要一环,特征选择方法可以分为Filter和Wrapper两种模式。从特征选择算法的搜索方向、搜索策略、评价方法和停止标准4个方面、Filter和Wrapper两种模式以及几种有代表性的特征选择算法等,对数据挖掘中的... 特征选择是整个KDD处理过程中的重要一环,特征选择方法可以分为Filter和Wrapper两种模式。从特征选择算法的搜索方向、搜索策略、评价方法和停止标准4个方面、Filter和Wrapper两种模式以及几种有代表性的特征选择算法等,对数据挖掘中的特征选择及其相关技术进行了广泛的研究。 展开更多
关键词 特征选择 数据挖掘 知识发现 算法 属性约简
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多数据源关联规则挖掘算法研究 被引量：14
17
作者 唐懿芳 牛力 张师超 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第4期27-31,共5页
现行的关联规则挖掘算法大多只针对单一数据源进行挖掘,但在实验应用中,往往碰到多个数据源的情况.前面的工作已经就多数据源的挖掘做了一些基础性的研究,取得了一定的成果.在此提出一个多数据源关联规则挖掘算法,能够较好的解决在多个... 现行的关联规则挖掘算法大多只针对单一数据源进行挖掘,但在实验应用中,往往碰到多个数据源的情况.前面的工作已经就多数据源的挖掘做了一些基础性的研究,取得了一定的成果.在此提出一个多数据源关联规则挖掘算法,能够较好的解决在多个数据源的情况下,关联规则挖掘中所涉及的问题,并在实验部分验证了此种算法的正确性和效率. 展开更多
关键词 关联规则 挖掘算法 数据挖掘 多数据源 数据库 知识发现 规则集
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利用数据库技术实现的可扩展的分类算法 被引量：14
18
作者 刘红岩 陆宏钧 陈剑 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期1075-1081,共7页
重点研究将数据挖掘中的分类技术与数据库技术紧密结合的高效的可扩展的分类算法.提出一种基于分组记数技术构造分类器的方法,利用数据库系统的结构化查询语言来实现主要计算任务.为了提高算法的执行效率,还提出了优化策略和冗余规则的... 重点研究将数据挖掘中的分类技术与数据库技术紧密结合的高效的可扩展的分类算法.提出一种基于分组记数技术构造分类器的方法,利用数据库系统的结构化查询语言来实现主要计算任务.为了提高算法的执行效率,还提出了优化策略和冗余规则的剪裁策略,并将分类规则的发现过程与相关属性的选择方法有机地结合在一起.使用这些方法和策略,分类算法能够从大规模数据集中快速地发现一组简洁的规则.除了具有与现有分类算法相当的准确度和较高的执行效率以外,该分类算法还具有良好的基于训练集元组个数和属性个数两方面的可扩展性和易于实现的特点. 展开更多
关键词 数据库 可扩展 分类算法 数据挖掘 结构化查询语言 知识发现
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基于SMOTE和决策树算法的电力变压器状态评估知识获取方法 被引量：46
19
作者 谢桦 陈俊星 +2 位作者 赵宇明 丁庆 张沛 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期137-142,共6页
提出基于合成少数过采样技术(SMOTE)算法和决策树算法的电力变压器状态评估知识获取方法,首先针对变压器非正常状态样本数量较少的情况,采用SMOTE算法补充非正常状态样本数量,解决了变压器样本集类别不平衡问题。然后将变压器状态评估... 提出基于合成少数过采样技术(SMOTE)算法和决策树算法的电力变压器状态评估知识获取方法,首先针对变压器非正常状态样本数量较少的情况,采用SMOTE算法补充非正常状态样本数量,解决了变压器样本集类别不平衡问题。然后将变压器状态评估过程视为分类过程,利用决策树模型为白箱模型的特点,将变压器状态评估知识获取问题转化为构建决策树的问题。最后采用C4.5决策树算法构建决策树,从中提取变压器状态评估知识,得到关键变压器状态量和评估规则。以某地市级供电公司110 kV电压等级油浸式变压器实际数据开展实例分析,结果表明所提出的方法能实现状态评估知识的自动化获取,可以为该地区110 kV油浸式变压器的状态评估工作提供决策支持。 展开更多
关键词 电力变压器 知识获取 决策树算法 SMOTE 数据挖掘
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一种本体和上下文知识集成化的数据挖掘方法 被引量：13
20
作者 陈英 徐罡 顾国昌 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期2507-2515,共9页
在数据挖掘中使用本体和上下文知识能够将普遍的知识和特定的知识引入数据挖掘的决策因素中,是增进数据挖掘准确性的有效手段,同时也是数据挖掘领域研究的热点和难点之一.针对该问题,首先探讨了本体与上下文知识的集成化表示方法,包括... 在数据挖掘中使用本体和上下文知识能够将普遍的知识和特定的知识引入数据挖掘的决策因素中,是增进数据挖掘准确性的有效手段,同时也是数据挖掘领域研究的热点和难点之一.针对该问题,首先探讨了本体与上下文知识的集成化表示方法,包括上下文知识分类方法、如何在本体描述方法上扩展上下文知识及上下文知识转化方法.其次,以层次化结构的本体与上下文知识为例,构建了一个依据于本体和上下文知识集成的归纳学习算法并验证了该算法的有效性和准确性. 展开更多
关键词 数据挖掘 本体 上下文知识 归纳学习算法
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