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关联规则推荐的高效分布式计算框架被引量：21: 1; 作者李昌盛伍之昂 +1 位作者张璐曹杰《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1218-1231,共14页; 关联规则推荐模型是在电子商务网站应用最广泛的商用推荐引擎之一,目前已有的工作大多聚焦于如何挑选高质量规则,以提升推荐精度.然而,关联规则数量庞大,且用户并发访问量通常极大,如何快速匹配用户浏览记录和关联规则库,为海量在线用... 展开更多; 关键词推荐系统关联规则频繁模式 FP-GROWTH算法 SPARK 负载均衡; 在线阅读下载PDF 职称材料

人工智能的安全风险与防范被引量：2: 2; 作者郑方《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期101-102,共2页; 人工智能(artificial intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,其对人类进步的贡献是有目共睹、毋庸置疑的.然而,任何事物都有两面性,有好的一面就有坏的一面,这两... 展开更多; 关键词人工智能相互排斥安全风险风险与防范专题讨论人的智能人类进步两面性; 在线阅读下载PDF 职称材料

瓶装数据:一种极端环境下的终端数据安全新机制: 3; 作者支录奎郑方 +2 位作者国强成舸支野《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期579-584,共6页; 在现实生活中,移动终端(手机)是必不可少的数据交互工具.工具使用的效果不仅仅在于手机本身,更重要的是在于网络应用环境是否给力,如果在网络极端环境下终端数据交互不尽人意时,如何另辟蹊径,在网络异常时终端数据仍然可正常交互.提出... 展开更多; 关键词极端环境终端数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于网络约束双聚类的癌症亚型分类被引量：5: 4; 作者王星王峻 +1 位作者余国先郭茂祖《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1274-1288,共15页; 癌症亚型识别在肿瘤异质性分析中具有重要意义.双聚类可以在大规模基因表达数据的基因和样本维度上同时进行聚类分析,发现部分样本在部分基因子集上表达相似的双聚类簇,进而发现相应的癌症亚型,为癌症的精准基因治疗等提供了重要的信息... 展开更多; 关键词双聚类均方残差非负矩阵分解癌症亚型基因网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于用户评论的深度情感分析和多视图协同融合的混合推荐方法被引量：59: 5; 作者张宜浩朱小飞 +1 位作者徐传运董世都《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1316-1333,共18页; 目前,大多数推荐技术使用用户评分来推断用户偏好.当有充足的评分信息时,协同过滤技术表现良好.然而,评分数据普遍存在着稀疏性,或者难以让用户将其偏好表示为对物品的评分等级,故有效性受到限制.基于内容的推荐方法依据物品的内容来寻... 展开更多; 关键词混合推荐分布式表征情感分析协同训练评分矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名关联规则推荐的高效分布式计算框架被引量：21: 1; 作者李昌盛伍之昂张璐曹杰; 机构南京财经大学信息工程学院南京财经大学江苏省电子商务重点实验室中国计算机学会(ccf); 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1218-1231,共14页; 基金国家自然科学基金项目(71571093,91646204,71801123)资助~~; 文摘关联规则推荐模型是在电子商务网站应用最广泛的商用推荐引擎之一,目前已有的工作大多聚焦于如何挑选高质量规则,以提升推荐精度.然而,关联规则数量庞大,且用户并发访问量通常极大,如何快速匹配用户浏览记录和关联规则库,为海量在线用户产生近实时推荐,成为制约关联规则推荐能否胜任真实电子商务网站推荐的重要因素.为此,本文研究关联规则推荐的效率问题,提出服务于高效关联规则推荐的分布式计算框架,将规则挖掘与推荐计算无缝衔接.具体而言,本文首先设计有序模式森林,用于压缩存储频繁模式;然后将候选规则挖掘转化为森林上的路径搜索计算,并提出高效的单机路径搜索算法;最后提出负载均衡的数据分割策略,同时降低分布式规则挖掘与推荐计算中的任务最迟完成时间.在3个公开数据集的实验结果表明基于有序模式森林的推荐计算比传统穷举匹配策略降低6倍以上时间,同时所提出的分布式计算框架可随计算节点数量达到近线性扩展.; 关键词推荐系统关联规则频繁模式 FP-GROWTH算法 SPARK 负载均衡; Keywords recommender systems association rules frequent patterns FP-growth Spark load balancing; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工智能的安全风险与防范被引量：2: 2; 作者郑方; 机构清华大学北京信息科学与技术国家研究中心语音和语言技术团队清华大学人工智能研究院听觉智能研究中心北京得意音通技术有限责任公司 APSIPA 中国计算机学会(ccf)语音对话与听觉专委会中文信息学会常务理事及语音信息专委会声学学会全国人机语音通讯学术会议常设机构委员会公安部全国安全防范标委会人体生物特征识别应用分委会工信部中文语音交互技术标准工作组声纹识别专题组; 出处《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期101-102,共2页; 文摘人工智能(artificial intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,其对人类进步的贡献是有目共睹、毋庸置疑的.然而,任何事物都有两面性,有好的一面就有坏的一面,这两面既相互排斥又相互依存,这就是矛盾的对立统一.本专题讨论人工智能的安全风险问题,以便为防范安全风险做好准备.; 关键词人工智能相互排斥安全风险风险与防范专题讨论人的智能人类进步两面性; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名瓶装数据:一种极端环境下的终端数据安全新机制: 3; 作者支录奎郑方国强成舸支野; 机构陕西省公安厅陕西省公安厅科信委专家组陕西公安信息化应用实验室清华大学人工智能研究院听觉智能研究中心北京大学图书馆重点期刊评审组清华大学北京信息科学与技术国家研究中心语音和语言技术团队北京得意音通技术有限责任公司 APSIPA 中国计算机学会(ccf)语音对话与听觉专委会中文信息学会常务理事及语音信息专委会声学学会全国人机语音通信学术会议常设机构委员会公安部全国安全防范标委会人体生物特征识别应用分委会工信部中文语音交互技术标准工作组声纹识别专题组国家信息中心北京得意音通技术有限公司公安部道路交通安全研究中心; 出处《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期579-584,共6页; 基金国家重点研发计划项目(2022YFB3104405)。; 文摘在现实生活中,移动终端(手机)是必不可少的数据交互工具.工具使用的效果不仅仅在于手机本身,更重要的是在于网络应用环境是否给力,如果在网络极端环境下终端数据交互不尽人意时,如何另辟蹊径,在网络异常时终端数据仍然可正常交互.提出一种新的理念瓶装数据:一种极端环境下的终端数据安全新机制,其主要创新点在于,当网络异常前事先将个人数据存放在离线的数据“瓶子”里,同时将生物比对模板也同样装在自己的数据“瓶子”里,一旦网络中断“瓶子”里的数据不受到任何网络影响,实现身份认证并与离线读卡器进行数据安全交互.; 关键词极端环境终端数据; 分类号 TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于网络约束双聚类的癌症亚型分类被引量：5: 4; 作者王星王峻余国先郭茂祖; 机构西南大学计算机与信息科学学院北京建筑大学电气与信息工程学院建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室中国计算机学会(ccf); 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1274-1288,共15页; 基金国家自然科学基金(61873214,61872300,61741217,61871020,61571163,61532014) 重庆市基础与前沿研究项目(cstc2018jcyjAX0228,cstc2016jcyjA0351)资助~~; 文摘癌症亚型识别在肿瘤异质性分析中具有重要意义.双聚类可以在大规模基因表达数据的基因和样本维度上同时进行聚类分析,发现部分样本在部分基因子集上表达相似的双聚类簇,进而发现相应的癌症亚型,为癌症的精准基因治疗等提供了重要的信息.双聚类算法通过结合基因相互作用网络数据,可进一步提高癌症亚型分类的准确度,但已有整合基因网络的双聚类算法通常仅基于基因的度加权选择基因,易受网络中噪声互作的干扰和缺失互作的误导.为此,该文提出了一种基于基因互作网络正则化的双聚类算法(Network Regularized Bi-Clustering algorithm, NetRBC). NetRBC首先通过最小化聚类簇上的均方残差分别求取癌症基因表达数据矩阵上的基因簇和样本簇指示矩阵;然后利用基因网络和基因簇指示矩阵构建图正则项;最后将此正则项结合到基于均方残差的非负矩阵分解中,约束基因簇和样本簇矩阵的协同分解,以期提高癌症亚型分类的精度.在多个癌症基因表达数据上的实验结果表明,NetRBC比已有相关方法能够更准确地区分癌症亚型.; 关键词双聚类均方残差非负矩阵分解癌症亚型基因网络; Keywords bi-clustering sum-squared residue nonnegative matrix factorization cancer subtypes gene networks; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于用户评论的深度情感分析和多视图协同融合的混合推荐方法被引量：59: 5; 作者张宜浩朱小飞徐传运董世都; 机构重庆理工大学两江人工智能学院重庆理工大学计算机科学与工程学院中国计算机学会(ccf); 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1316-1333,共18页; 基金国家自然科学基金(61702063) 重庆市基础科学与前沿技术研究重点专项(cstc2017jcyjBX0059)资助~~; 文摘目前,大多数推荐技术使用用户评分来推断用户偏好.当有充足的评分信息时,协同过滤技术表现良好.然而,评分数据普遍存在着稀疏性,或者难以让用户将其偏好表示为对物品的评分等级,故有效性受到限制.基于内容的推荐方法依据物品的内容来寻找与目标用户喜欢的物品内容相似的物品.在目标用户没有充足的历史数据的情况下,该方法仍然不充分,其推荐效果也很有限.当前,融合多视图的兴趣偏好信息构建混合推荐系统是个性化推荐研究发展的趋势.混合推荐系统通过融合用户物品的交互评分、隐式反馈和辅助信息进行个性化推荐,故本文提出了一种新颖的基于用户评论的深度情感分析和多视图协同融合的混合推荐方法.针对用户评论、物品内容描述等短文本的情感及语义难以分析,单一推荐视图易导致对用户画像建模粗放等问题,本文利用词向量对用户评论的短文本进行分布式表征,并结合长短期记忆网络实现从上下文语义层面对用户评论的情感进行分析.同时,本文提出基于观点预过滤和基于用户评分嵌入的情感融合方法,设计了一种嵌入的网络结构对用户评论进行深层语义分析和情感计算,以解决用户评分与真实兴趣偏好存在较大偏差、评分等级分布极度不均衡等问题.此外,本文利用分布式的段落向量表征对物品内容描述的短文本进行相似度计算,并设计了候选物品相似性的计算方法及度量K个最近邻物品的方法,解决了推荐系统中物品的内容信息不易挖掘和利用的问题.最后,本文提出了一种基于协同训练的融合用户评分、情感倾向和物品内容信息的混合推荐算法,实现对稀疏的用户评分矩阵的循环填充和修正,进而实现基于评分预测的Top N推荐.该方法解决了混合推荐系统中不同兴趣偏好的多推荐视图难以融合的问题,同时在一定程度上解决了推荐系统建模中缺乏足够的有标签数据问题.本文在亚马逊数据集上进行实验,与多种经典的和当前先进的推荐算法进行性能对比,采用平方误差、命中率和标准化折扣累积增益进行性能评价.实验结果表明,本文提出的算法在挖掘用户情感上效果显著;在10个推荐数据集上,系统的评分预测和Top N推荐指标皆有不同程度的显著改进.; 关键词混合推荐分布式表征情感分析协同训练评分矩阵; Keywords hybrid recommendation distributed representation sentiment analysis collaborative training scoring matrix; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	关联规则推荐的高效分布式计算框架	李昌盛伍之昂张璐曹杰	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2019	21	在线阅读下载PDF 职称材料
2	人工智能的安全风险与防范	郑方	《信息安全研究》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	瓶装数据:一种极端环境下的终端数据安全新机制	支录奎郑方国强成舸支野	《信息安全研究》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于网络约束双聚类的癌症亚型分类	王星王峻余国先郭茂祖	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于用户评论的深度情感分析和多视图协同融合的混合推荐方法	张宜浩朱小飞徐传运董世都	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2019	59	在线阅读下载PDF 职称材料