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面向政务协同的访问控制模型
1
作者
赵大燕
何华均
+3 位作者
李宇平
张钧波
李天瑞
郑宇
《计算机应用》
北大核心
2025年第1期162-169,共8页
针对政务协同场景需求复杂多样、人员流动管理困难、数据隐私度高和数据量大的特点,提出面向政务协同办公的访问控制(GBAC)模型。政务协同场景中的访问控制需要实现多部门对同一资源进行不同操作的需求,而现有的主流访问控制技术面临访...
针对政务协同场景需求复杂多样、人员流动管理困难、数据隐私度高和数据量大的特点,提出面向政务协同办公的访问控制(GBAC)模型。政务协同场景中的访问控制需要实现多部门对同一资源进行不同操作的需求,而现有的主流访问控制技术面临访问控制粒度不够精细和管理维护成本过高的问题,缺乏安全、灵活、精准的访问控制模型。因此,结合政务部门的运行机制,首先,将政府组织结构和行政区划结构融入访问控制模型,并构建政务人员、组织、资源和行政区划的归属关系树;其次,结合政务工作人员所属组织和岗位等属性,构建联合主体,以实现自动化的权限授予和解除;然后,根据组织职能和行政区划等级设计主客体属性匹配策略,从而打通数据壁垒,并提高鉴权效率;最后,引入权限分级思想,为资源设置数据级别和功能级别,以控制主体的访问阈值,从而提高模型灵活性,并进一步保障数据安全。实验结果表明,与基准模型如基于角色的访问控制(RBAC)和基于属性的访问控制(ABAC)相比,GBAC模型的内存消耗大幅减小,访问时延更低。可见,所提模型能安全、高效、灵活地实现政务协同场景下的权限管理。
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关键词
访问控制
访问策略
政务协同
数据共享
基于角色的访问控制
基于属性的访问控制
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职称材料
面向流行病学调查的知识图谱构建与应用
2
作者
徐梓芯
易修文
+3 位作者
鲍捷
李天瑞
张钧波
郑宇
《计算机应用》
北大核心
2025年第4期1340-1348,共9页
重大突发性传染病以它的强传染性、快变异性和高风险性,对人类生命安全与经济发展构成重大威胁。流行病学调查是遏制传染病扩散的关键步骤和落实全链路精准防控的前提。针对现有流调系统存在的人工效率低下、数据质量差、专业知识不足...
重大突发性传染病以它的强传染性、快变异性和高风险性,对人类生命安全与经济发展构成重大威胁。流行病学调查是遏制传染病扩散的关键步骤和落实全链路精准防控的前提。针对现有流调系统存在的人工效率低下、数据质量差、专业知识不足等问题,在现有数字化的基础上结合知识图谱,提出一套辅助流行病学调查的技术应用方案。首先,基于人、地、事、物、组织五大类实体及其关系和属性构建知识图谱;其次,根据病例查风险点位查密接的思路,以病例为起点,以点位为重心,辅助判定风险人群和风险点位;最后,通过对流调数据的可视化分析,实现流调信息落位、传播扩散溯源和疫情态势感知等多个应用,从而辅助重大突发性传染病防控工作的顺利开展。在相同的误差范围内,基于图谱增强的轨迹落位方法的准确率显著高于传统基于人工问询的方法,千米内的判定准确率达到85.15%;基于图谱增强的风险点位和人群的判定方法使得效率显著提升,生成报告的平均耗时降至1 h内。实验结果表明,所提方案有效融合了知识图谱的技术优势,不仅提高了精准疫情防控策略制定的科学性与时效性,更为流行病传染预防领域的实践探索提供了重要的参考价值。
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关键词
传染病
流行病学调查
知识图谱
风险防控
辅助决策
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职称材料
面向12345政务热线事件分拨的深度行为语义网络
3
作者
陈顺
易修文
+2 位作者
张钧波
李天瑞
郑宇
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第4期1036-1047,共12页
市民在遇到困难时,会通过12345政务服务热线寻求帮助。在收到市民请求之后,热线工作人员将对市民的需求进行分析,并将事件分拨给对应的政府部门进行处理。目前通过人工完成的分拨过程占用了大量的人力资源,同时许多事件被分拨到错误的...
市民在遇到困难时,会通过12345政务服务热线寻求帮助。在收到市民请求之后,热线工作人员将对市民的需求进行分析,并将事件分拨给对应的政府部门进行处理。目前通过人工完成的分拨过程占用了大量的人力资源,同时许多事件被分拨到错误的部门。为了提高分拨过程的效率和正确率,提出了一种数据驱动的高效自动化事件分拨方法。基于历史分拨记录、事件文本和部门职责,设计了一个用于事件分拨的深度行为语义网络(DBSN)。它包含了三个部分,分别是历史行为编码、事件语义学习和多维特征匹配网络。历史行为编码模块构建了一个在事件类别和分拨部门之间的多级二分图,通过图编码学习行为特征。事件语义学习模块使用卷积神经网络(CNN)和注意力机制来学习事件诉求和部门权责的语义特征。多维特征匹配模块从行为、语义两个特征维度上将事件与部门进行匹配。在实验中,使用了某市12345政务热线数据,实验结果证明了提出的方法与基线方法相比具有优势。
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关键词
12345政务热线
事件分拨
层次二分图
文本分类
城市计算
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职称材料
众包时空数据驱动的城市地理信息推测综述
被引量:
5
4
作者
阮思捷
熊可钦
+3 位作者
王树良
耿晶
鲍捷
郑宇
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2238-2259,共22页
对地理信息的准确掌握是城市中各种智能决策得以实现的基础.传统地理信息收集主要靠人工测绘、人工巡检或固定传感器感知,设备、人力成本高昂.近年来,随着移动互联网的发展,泛在的移动群体在城市中产生了海量的时空数据,他们有意或无意...
对地理信息的准确掌握是城市中各种智能决策得以实现的基础.传统地理信息收集主要靠人工测绘、人工巡检或固定传感器感知,设备、人力成本高昂.近年来,随着移动互联网的发展,泛在的移动群体在城市中产生了海量的时空数据,他们有意或无意间成为城市的传感器,使研究人员有机会利用众包的思路基于此类数据推测城市地理信息.基于众包时空数据推测城市地理信息具有成本低、空间覆盖广、更新及时等优点.但其具有严重的数据质量问题,对城市地理信息推测带来了巨大挑战.本文综述了根据轨迹、基于位置的社交网络、街景等众包时空数据,推测城市中以路段、兴趣点、兴趣面为代表的地理实体的位置和属性的方法.本文给出了众包时空数据和地理实体的定义,详细比较了众包时空数据驱动的推测方法与传统方法的优劣,说明了研究问题和挑战,然后讨论了地图匹配、名称提取、位置发现和统计属性推测四个研究问题的研究进展,最后展望了该领域未来的研究方向.
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关键词
自发地理信息
众包时空数据挖掘
低质量数据处理
机会式感知
城市计算
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职称材料
基于深度多视图网络的政务事件分拨方法
被引量:
1
5
作者
李子琛
易修文
+2 位作者
陈顺
张钧波
李天瑞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第5期216-222,共7页
12345政务服务便民热线是由各地市政府设立的专门受理热线事项的公共服务平台。随着政府信息化进程的推进,12345热线作为市民与政府交流纽带的重要性大大提高,并对事件处置的效率提出了更高的要求。针对传统事件分拨方法主要依赖于分拨...
12345政务服务便民热线是由各地市政府设立的专门受理热线事项的公共服务平台。随着政府信息化进程的推进,12345热线作为市民与政府交流纽带的重要性大大提高,并对事件处置的效率提出了更高的要求。针对传统事件分拨方法主要依赖于分拨人员人工操作、速度较慢、准确率不高,且需要消耗大量人力资源的问题,文中提出了一种基于深度多视图网络的政务事件分拨方法。首先,通过自监督学习训练带权重的图卷积神经网络,从历史记录中抽取事件归口-分拨部门的分拨行为特征作为事件的归口视图。其次,使用经过政务领域语料微调的BERT模型,提取事件描述与事件标题的语义特征,得到事件的语义视图。然后,使用基于交叉注意力机制的残差网络,将事件的两种视图融合,得到事件的融合表征。最后,将融合表征输入分类器,得到事件分拨的结果。在南通市12345热线的数据集上进行实验,结果表明,所提方法在各项指标上均优于其他基线方法,能够有效提高事件分拨的效率。
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关键词
12345热线
事件分拨
文本分类
多视图学习
深度学习
城市计算
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职称材料
基于深度对比孪生网络的事件辨重方法
6
作者
李子琛
易修文
+2 位作者
陈顺
张钧波
李天瑞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第12期30-36,共7页
在中国,市民可以通过拨打12345市民热线,向政府报告生活中遇到的问题并寻求帮助。然而,有许多重复的事件被多次上报,这给负责事件分派的工作人员带来了很大的压力,也会导致事件的处置效率变低,浪费社会公共资源。对重复事件的判断需要...
在中国,市民可以通过拨打12345市民热线,向政府报告生活中遇到的问题并寻求帮助。然而,有许多重复的事件被多次上报,这给负责事件分派的工作人员带来了很大的压力,也会导致事件的处置效率变低,浪费社会公共资源。对重复事件的判断需要精确分析文本语义和上下文关系,为了解决这个问题,文中提出了一种基于深度对比孪生网络的事件辨重方法,通过评估两个事件的描述文本之间的相似性,辨别出具有相同诉求的事件。首先通过召回和过滤的方法来减少候选事件的数量;然后通过对比学习构造任务,微调预训练的BERT模型,学习易于辨识的事件描述语义表征;最后引入事件标题作为上下文信息,并通过带有分类器的孪生网络来识别重复事件。在南通市12345事件数据集上进行了实验,结果表明,该方法在各项评估指标上均优于基线方法,特别是在与辨重任务场景相关的F0.5分数上,能够有效地辨别重复事件,提高事件处置的效率。
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关键词
12345热线
重复事件识别
对比学习
孪生网络
城市计算
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职称材料
ST-WaveMLP:面向交通流量预测的时空全局感知网络模型
7
作者
包锴楠
张钧波
+1 位作者
宋礼
李天瑞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第5期27-34,共8页
交通流量预测在智能交通系统中起着至关重要的作用。精准的交通流量预测不仅能帮助城市管理者进行更好的交通管理,也能帮助人们制定合适的出行计划。然而精准预测交通流量颇具挑战性,主要难点在于如何捕获交通流量数据中复杂的时空依赖...
交通流量预测在智能交通系统中起着至关重要的作用。精准的交通流量预测不仅能帮助城市管理者进行更好的交通管理,也能帮助人们制定合适的出行计划。然而精准预测交通流量颇具挑战性,主要难点在于如何捕获交通流量数据中复杂的时空依赖性。近年来,深度学习方法已被成功应用于网格交通流量预测,主要采用深度卷积神经网络来捕获时空依赖性。但是卷积神经网络主要关注数据中空间特征的提取与整合,难以充分挖掘其中复杂的时空依赖性,而且单层卷积网络只能捕获局部空间依赖,因此,要想捕获全局空间依赖就需要对超多层的卷积网络进行堆叠,这将使整个网络模型训练收敛速度变慢。为了解决些问题,提出了一种面向交通流量预测的全局感知时空网络模型ST-WaveMLP,主要使用以多层感知机(MLP)为基础的可重复结构ST-WaveBlock来捕获相关的时空依赖。ST-WaveBlock中包含了捕获全局空间依赖和局部时间依赖的模块(SGAC),以及用于捕获局部空间依赖和全局时间依赖的模块(SLAC)。ST-WaveBlock具有较强的时空表征学习能力,通常仅用2~4个ST-WaveBlock堆叠就能有效捕获数据中的时空依赖性。最后,在4个实际交通流量数据集上进行实验验证,结果表明ST-WaveMLP具有更好的收敛性以及更高的预测精度,相较于之前最好的方法,所提方法预测精度的提升最高可达9.57%,模型收敛速度的提升最高可达30.6%。
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关键词
交通流量预测
时空依赖性
时空深度学习
时空数据挖掘
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职称材料
联邦学习攻防研究综述
被引量:
7
8
作者
陈明鑫
张钧波
李天瑞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第7期310-323,共14页
联邦学习用于解决数据共享与隐私安全之间的矛盾,旨在通过安全地交互不可逆的信息(如模型参数或梯度更新)来构建一个联邦模型。然而,联邦学习在模型的本地训练、信息交互、参数传递等过程中依然存在恶意攻击和隐私泄漏的风险,这给联邦...
联邦学习用于解决数据共享与隐私安全之间的矛盾,旨在通过安全地交互不可逆的信息(如模型参数或梯度更新)来构建一个联邦模型。然而,联邦学习在模型的本地训练、信息交互、参数传递等过程中依然存在恶意攻击和隐私泄漏的风险,这给联邦学习的实际应用带来了重大挑战。文中针对联邦学习在建模和部署过程中存在的攻击行为及相应的防御策略进行了详细调研。首先,简要介绍了联邦学习的基本流程和相关攻防知识;接着,从机密性、可用性和正直性3个角度对联邦学习训练和部署中的攻击行为进行了分类,并梳理了相关的隐私窃取和恶意攻击的最新研究;然后,从防御诚实但好奇(honest-but-curious)攻击者和恶意攻击者两个方向对防御方法进行了划分,并分析了不同策略的防御能力;最后,总结了防御方法在联邦学习实践中存在的问题及可能导致的攻击风险,并探讨了联邦系统的防御策略在未来的发展方向。
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关键词
联邦学习
数据安全
攻击与防御
数据融合
机器学习
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职称材料
基于路网层次收缩的快速分布式地图匹配算法
被引量:
1
9
作者
李瑞远
朱浩文
+2 位作者
王如斌
陈超
郑宇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期342-361,共20页
地图匹配是轨迹数据挖掘的基本操作,在许多空间数据智能场景中都非常有用.基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的地图匹配算法具有较高的准确率,应用最为广泛,但其计算效率较低,难以应对实时性要求较高的大规模轨迹情形.提出...
地图匹配是轨迹数据挖掘的基本操作,在许多空间数据智能场景中都非常有用.基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的地图匹配算法具有较高的准确率,应用最为广泛,但其计算效率较低,难以应对实时性要求较高的大规模轨迹情形.提出了一个基于路网层次收缩的分布式地图匹配框架CHMM,能够对大规模的轨迹数据实现快速地图匹配.具体而言,提出了一个简单但有效的分区方案,能够解决分布式场景下轨迹数据分布不平衡的问题;提出了一个基于路网层次收缩的多对多最短路径查询算法,能够保证结果不变的情况下,显著提升基于HMM的地图匹配算法的效率.采用真实的路网数据和轨迹数据做了充分的实验,实验结果表明:CHMM算法具有更快的计算效率和更强的可扩展性.CHMM算法落回到了真实的产品中,支持了多个项目的落地.我们也开源了核心代码,并提供了一个在线演示系统.
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关键词
地图匹配
轨迹数据
分布式计算
层次收缩
城市计算
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职称材料
题名
面向政务协同的访问控制模型
1
作者
赵大燕
何华均
李宇平
张钧波
李天瑞
郑宇
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
北京
京东
智能
城市
大数据研究院
京东
城市
(
北京
)
数字
科技
有限公司
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第1期162-169,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(72242106)。
文摘
针对政务协同场景需求复杂多样、人员流动管理困难、数据隐私度高和数据量大的特点,提出面向政务协同办公的访问控制(GBAC)模型。政务协同场景中的访问控制需要实现多部门对同一资源进行不同操作的需求,而现有的主流访问控制技术面临访问控制粒度不够精细和管理维护成本过高的问题,缺乏安全、灵活、精准的访问控制模型。因此,结合政务部门的运行机制,首先,将政府组织结构和行政区划结构融入访问控制模型,并构建政务人员、组织、资源和行政区划的归属关系树;其次,结合政务工作人员所属组织和岗位等属性,构建联合主体,以实现自动化的权限授予和解除;然后,根据组织职能和行政区划等级设计主客体属性匹配策略,从而打通数据壁垒,并提高鉴权效率;最后,引入权限分级思想,为资源设置数据级别和功能级别,以控制主体的访问阈值,从而提高模型灵活性,并进一步保障数据安全。实验结果表明,与基准模型如基于角色的访问控制(RBAC)和基于属性的访问控制(ABAC)相比,GBAC模型的内存消耗大幅减小,访问时延更低。可见,所提模型能安全、高效、灵活地实现政务协同场景下的权限管理。
关键词
访问控制
访问策略
政务协同
数据共享
基于角色的访问控制
基于属性的访问控制
Keywords
access control
access policy
government collaboration
data sharing
Role-Based Access Control(RBAC)
Attribute-Based Access Control(ABAC)
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
面向流行病学调查的知识图谱构建与应用
2
作者
徐梓芯
易修文
鲍捷
李天瑞
张钧波
郑宇
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
京东
智能
城市
大数据研究院
京东
城市
(
北京
)
数字
科技
有限公司
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第4期1340-1348,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFC2308703)。
文摘
重大突发性传染病以它的强传染性、快变异性和高风险性,对人类生命安全与经济发展构成重大威胁。流行病学调查是遏制传染病扩散的关键步骤和落实全链路精准防控的前提。针对现有流调系统存在的人工效率低下、数据质量差、专业知识不足等问题,在现有数字化的基础上结合知识图谱,提出一套辅助流行病学调查的技术应用方案。首先,基于人、地、事、物、组织五大类实体及其关系和属性构建知识图谱;其次,根据病例查风险点位查密接的思路,以病例为起点,以点位为重心,辅助判定风险人群和风险点位;最后,通过对流调数据的可视化分析,实现流调信息落位、传播扩散溯源和疫情态势感知等多个应用,从而辅助重大突发性传染病防控工作的顺利开展。在相同的误差范围内,基于图谱增强的轨迹落位方法的准确率显著高于传统基于人工问询的方法,千米内的判定准确率达到85.15%;基于图谱增强的风险点位和人群的判定方法使得效率显著提升,生成报告的平均耗时降至1 h内。实验结果表明,所提方案有效融合了知识图谱的技术优势,不仅提高了精准疫情防控策略制定的科学性与时效性,更为流行病传染预防领域的实践探索提供了重要的参考价值。
关键词
传染病
流行病学调查
知识图谱
风险防控
辅助决策
Keywords
infectious disease
epidemiological investigation
knowledge graph
risk prevention and control
assistant decision-making
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向12345政务热线事件分拨的深度行为语义网络
3
作者
陈顺
易修文
张钧波
李天瑞
郑宇
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
北京
京东
智能
城市
大数据研究院
京东
城市
(
北京
)
数字
科技
有限公司
出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第4期1036-1047,共12页
基金
国家重点研发计划(2019YFB2103205)
北京市科技新星项目(Z211100002121119)。
文摘
市民在遇到困难时,会通过12345政务服务热线寻求帮助。在收到市民请求之后,热线工作人员将对市民的需求进行分析,并将事件分拨给对应的政府部门进行处理。目前通过人工完成的分拨过程占用了大量的人力资源,同时许多事件被分拨到错误的部门。为了提高分拨过程的效率和正确率,提出了一种数据驱动的高效自动化事件分拨方法。基于历史分拨记录、事件文本和部门职责,设计了一个用于事件分拨的深度行为语义网络(DBSN)。它包含了三个部分,分别是历史行为编码、事件语义学习和多维特征匹配网络。历史行为编码模块构建了一个在事件类别和分拨部门之间的多级二分图,通过图编码学习行为特征。事件语义学习模块使用卷积神经网络(CNN)和注意力机制来学习事件诉求和部门权责的语义特征。多维特征匹配模块从行为、语义两个特征维度上将事件与部门进行匹配。在实验中,使用了某市12345政务热线数据,实验结果证明了提出的方法与基线方法相比具有优势。
关键词
12345政务热线
事件分拨
层次二分图
文本分类
城市计算
Keywords
12345 hotline
event dispatch
hierarchical bipartite graph
text classification
urban computing
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
众包时空数据驱动的城市地理信息推测综述
被引量:
5
4
作者
阮思捷
熊可钦
王树良
耿晶
鲍捷
郑宇
机构
北京
理工大学计算机学院
京东
城市
(
北京
)
数字
科技
有限公司
京东
智能
城市
研究院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2238-2259,共22页
基金
国家自然科学基金(No.62076027,No.42201461)
北京理工大学青年教师学术启动计划(No.6120220113)。
文摘
对地理信息的准确掌握是城市中各种智能决策得以实现的基础.传统地理信息收集主要靠人工测绘、人工巡检或固定传感器感知,设备、人力成本高昂.近年来,随着移动互联网的发展,泛在的移动群体在城市中产生了海量的时空数据,他们有意或无意间成为城市的传感器,使研究人员有机会利用众包的思路基于此类数据推测城市地理信息.基于众包时空数据推测城市地理信息具有成本低、空间覆盖广、更新及时等优点.但其具有严重的数据质量问题,对城市地理信息推测带来了巨大挑战.本文综述了根据轨迹、基于位置的社交网络、街景等众包时空数据,推测城市中以路段、兴趣点、兴趣面为代表的地理实体的位置和属性的方法.本文给出了众包时空数据和地理实体的定义,详细比较了众包时空数据驱动的推测方法与传统方法的优劣,说明了研究问题和挑战,然后讨论了地图匹配、名称提取、位置发现和统计属性推测四个研究问题的研究进展,最后展望了该领域未来的研究方向.
关键词
自发地理信息
众包时空数据挖掘
低质量数据处理
机会式感知
城市计算
Keywords
volunteered geographic information
crowd-sourced spatio-temporal data mining
low-quality data pro⁃cessing
opportunistic sensing
urban computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度多视图网络的政务事件分拨方法
被引量:
1
5
作者
李子琛
易修文
陈顺
张钧波
李天瑞
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
北京
京东
智能
城市
大数据研究院
京东
城市
(
北京
)
数字
科技
有限公司
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第5期216-222,共7页
基金
国家重点研发计划(2019YFB2103205)
北京市科技新星(Z211100002121119)。
文摘
12345政务服务便民热线是由各地市政府设立的专门受理热线事项的公共服务平台。随着政府信息化进程的推进,12345热线作为市民与政府交流纽带的重要性大大提高,并对事件处置的效率提出了更高的要求。针对传统事件分拨方法主要依赖于分拨人员人工操作、速度较慢、准确率不高,且需要消耗大量人力资源的问题,文中提出了一种基于深度多视图网络的政务事件分拨方法。首先,通过自监督学习训练带权重的图卷积神经网络,从历史记录中抽取事件归口-分拨部门的分拨行为特征作为事件的归口视图。其次,使用经过政务领域语料微调的BERT模型,提取事件描述与事件标题的语义特征,得到事件的语义视图。然后,使用基于交叉注意力机制的残差网络,将事件的两种视图融合,得到事件的融合表征。最后,将融合表征输入分类器,得到事件分拨的结果。在南通市12345热线的数据集上进行实验,结果表明,所提方法在各项指标上均优于其他基线方法,能够有效提高事件分拨的效率。
关键词
12345热线
事件分拨
文本分类
多视图学习
深度学习
城市计算
Keywords
12345 hotline
Event dispatch
Text classification
Multi-view learning
Deep learning
Urban computing
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度对比孪生网络的事件辨重方法
6
作者
李子琛
易修文
陈顺
张钧波
李天瑞
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
北京
京东
智能
城市
大数据研究院
京东
城市
(
北京
)
数字
科技
有限公司
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第12期30-36,共7页
基金
国家重点研发计划(2023YFC2308703)
北京市科技新星(Z211100002121119)。
文摘
在中国,市民可以通过拨打12345市民热线,向政府报告生活中遇到的问题并寻求帮助。然而,有许多重复的事件被多次上报,这给负责事件分派的工作人员带来了很大的压力,也会导致事件的处置效率变低,浪费社会公共资源。对重复事件的判断需要精确分析文本语义和上下文关系,为了解决这个问题,文中提出了一种基于深度对比孪生网络的事件辨重方法,通过评估两个事件的描述文本之间的相似性,辨别出具有相同诉求的事件。首先通过召回和过滤的方法来减少候选事件的数量;然后通过对比学习构造任务,微调预训练的BERT模型,学习易于辨识的事件描述语义表征;最后引入事件标题作为上下文信息,并通过带有分类器的孪生网络来识别重复事件。在南通市12345事件数据集上进行了实验,结果表明,该方法在各项评估指标上均优于基线方法,特别是在与辨重任务场景相关的F0.5分数上,能够有效地辨别重复事件,提高事件处置的效率。
关键词
12345热线
重复事件识别
对比学习
孪生网络
城市计算
Keywords
12345 hotline
Repeated event dispatch
Contrastive learning
Siamese network
Urban computing
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
ST-WaveMLP:面向交通流量预测的时空全局感知网络模型
7
作者
包锴楠
张钧波
宋礼
李天瑞
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
京东
城市
(
北京
)
数字
科技
有限公司
北京
京东
智能
城市
大数据研究院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第5期27-34,共8页
基金
国家重点研发计划(2019YFB2103201)
国家自然科学基金(62172034)
北京市科技新星(Z201100006820053)。
文摘
交通流量预测在智能交通系统中起着至关重要的作用。精准的交通流量预测不仅能帮助城市管理者进行更好的交通管理,也能帮助人们制定合适的出行计划。然而精准预测交通流量颇具挑战性,主要难点在于如何捕获交通流量数据中复杂的时空依赖性。近年来,深度学习方法已被成功应用于网格交通流量预测,主要采用深度卷积神经网络来捕获时空依赖性。但是卷积神经网络主要关注数据中空间特征的提取与整合,难以充分挖掘其中复杂的时空依赖性,而且单层卷积网络只能捕获局部空间依赖,因此,要想捕获全局空间依赖就需要对超多层的卷积网络进行堆叠,这将使整个网络模型训练收敛速度变慢。为了解决些问题,提出了一种面向交通流量预测的全局感知时空网络模型ST-WaveMLP,主要使用以多层感知机(MLP)为基础的可重复结构ST-WaveBlock来捕获相关的时空依赖。ST-WaveBlock中包含了捕获全局空间依赖和局部时间依赖的模块(SGAC),以及用于捕获局部空间依赖和全局时间依赖的模块(SLAC)。ST-WaveBlock具有较强的时空表征学习能力,通常仅用2~4个ST-WaveBlock堆叠就能有效捕获数据中的时空依赖性。最后,在4个实际交通流量数据集上进行实验验证,结果表明ST-WaveMLP具有更好的收敛性以及更高的预测精度,相较于之前最好的方法,所提方法预测精度的提升最高可达9.57%,模型收敛速度的提升最高可达30.6%。
关键词
交通流量预测
时空依赖性
时空深度学习
时空数据挖掘
Keywords
Traffic flow prediction
Spatio-Temporal dependencies
Spatio-Temporal deep learning
Spatio-Temporal data mining
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
联邦学习攻防研究综述
被引量:
7
8
作者
陈明鑫
张钧波
李天瑞
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
京东
城市
(
北京
)
数字
科技
有限公司
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第7期310-323,共14页
基金
国家自然科学基金(72061127001)
北京市自然科学基金(4212021)
北京市科技新星项目(Z201100006820053)。
文摘
联邦学习用于解决数据共享与隐私安全之间的矛盾,旨在通过安全地交互不可逆的信息(如模型参数或梯度更新)来构建一个联邦模型。然而,联邦学习在模型的本地训练、信息交互、参数传递等过程中依然存在恶意攻击和隐私泄漏的风险,这给联邦学习的实际应用带来了重大挑战。文中针对联邦学习在建模和部署过程中存在的攻击行为及相应的防御策略进行了详细调研。首先,简要介绍了联邦学习的基本流程和相关攻防知识;接着,从机密性、可用性和正直性3个角度对联邦学习训练和部署中的攻击行为进行了分类,并梳理了相关的隐私窃取和恶意攻击的最新研究;然后,从防御诚实但好奇(honest-but-curious)攻击者和恶意攻击者两个方向对防御方法进行了划分,并分析了不同策略的防御能力;最后,总结了防御方法在联邦学习实践中存在的问题及可能导致的攻击风险,并探讨了联邦系统的防御策略在未来的发展方向。
关键词
联邦学习
数据安全
攻击与防御
数据融合
机器学习
Keywords
Federated learning
Data security
Attacks and Defenses
Data fusion
Machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于路网层次收缩的快速分布式地图匹配算法
被引量:
1
9
作者
李瑞远
朱浩文
王如斌
陈超
郑宇
机构
重庆大学计算机学院
京东
城市
(
北京
)
数字
科技
有限公司
北京
京东
智能
城市
大数据研究院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期342-361,共20页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFB2101801)
国家自然科学基金项目(61976168,61872050,62172066)。
文摘
地图匹配是轨迹数据挖掘的基本操作,在许多空间数据智能场景中都非常有用.基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的地图匹配算法具有较高的准确率,应用最为广泛,但其计算效率较低,难以应对实时性要求较高的大规模轨迹情形.提出了一个基于路网层次收缩的分布式地图匹配框架CHMM,能够对大规模的轨迹数据实现快速地图匹配.具体而言,提出了一个简单但有效的分区方案,能够解决分布式场景下轨迹数据分布不平衡的问题;提出了一个基于路网层次收缩的多对多最短路径查询算法,能够保证结果不变的情况下,显著提升基于HMM的地图匹配算法的效率.采用真实的路网数据和轨迹数据做了充分的实验,实验结果表明:CHMM算法具有更快的计算效率和更强的可扩展性.CHMM算法落回到了真实的产品中,支持了多个项目的落地.我们也开源了核心代码,并提供了一个在线演示系统.
关键词
地图匹配
轨迹数据
分布式计算
层次收缩
城市计算
Keywords
map-matching
trajectory data
distributed computing
contraction hierarchies
urban computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向政务协同的访问控制模型
赵大燕
何华均
李宇平
张钧波
李天瑞
郑宇
《计算机应用》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
面向流行病学调查的知识图谱构建与应用
徐梓芯
易修文
鲍捷
李天瑞
张钧波
郑宇
《计算机应用》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
面向12345政务热线事件分拨的深度行为语义网络
陈顺
易修文
张钧波
李天瑞
郑宇
《计算机科学与探索》
北大核心
2025
0
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职称材料
4
众包时空数据驱动的城市地理信息推测综述
阮思捷
熊可钦
王树良
耿晶
鲍捷
郑宇
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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职称材料
5
基于深度多视图网络的政务事件分拨方法
李子琛
易修文
陈顺
张钧波
李天瑞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
6
基于深度对比孪生网络的事件辨重方法
李子琛
易修文
陈顺
张钧波
李天瑞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
7
ST-WaveMLP:面向交通流量预测的时空全局感知网络模型
包锴楠
张钧波
宋礼
李天瑞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
8
联邦学习攻防研究综述
陈明鑫
张钧波
李天瑞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
9
基于路网层次收缩的快速分布式地图匹配算法
李瑞远
朱浩文
王如斌
陈超
郑宇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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