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题名面向超图数据的最大独立集算法
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作者
徐兰天
李荣华
戴永恒
王国仁
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机构
北京理工大学计算机学院
电科云北京科技有限公司
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期2999-3012,共14页
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基金
国家重点研发计划(2021YFB3301301)
国家自然科学基金(U2241211,62072034)。
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文摘
超图是普通图的泛化表示,在许多应用领域都很常见,包括互联网、生物信息学和社交网络等.独立集问题是图分析领域的一个基础性研究问题,传统的独立集算法大多都是针对普通图数据,如何在超图数据上实现高效的最大独立集挖掘是一个亟待解决的问题.针对这一问题,提出一种超图独立集的定义.首先分析超图独立集搜索的两个特性,然后提出一种基于贪心策略的基础算法.接着提出一种超图近似最大独立集搜索的剪枝框架即精确剪枝与近似剪枝相结合,以精确剪枝策略缩小图的规模,以近似剪枝策略加快搜索速度.此外,还提出4种高效的剪枝策略,并对每种剪枝策略进行理论证明.最后,通过在10个真实超图数据集上进行实验,结果表明剪枝算法可以高效地搜索到更接近于真实结果的超图最大独立集.
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关键词
超图
最大独立集
启发式算法
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Keywords
hypergraph
maximum independent set
heuristic algorithm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于混合隐私的区块链高效模型协同训练共享方案
被引量：3
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作者
张翠
杨辉
王寒凝
王江
曾创展
李荣宽
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机构
北京邮电大学电子工程学院
[
电科云(北京)科技有限公司
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期775-783,共9页
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基金
国家自然科学基金(62122015)。
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文摘
针对海量数据下,基于区块链的联邦学习数据共享平台面临的效率低下和隐私泄露问题,该文提出基于混合隐私的区块链高效模型协同训练共享方案。在该方案中,首先根据欧氏距离设计了一种基于相似度的训练成员选择算法来选择训练成员,组成联邦社区,即通过选取少量的高匹配训练节点来提高训练的效率和效果。然后,结合阈值同态加密和差分隐私,设计一种基于混合隐私技术的模型协同训练共享方案来保证训练和共享过程中的隐私性。实验结果和系统实现表明,所提方案可以在保证训练结果准确率的情况下,实现高效训练和隐私保护下的数据共享。
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关键词
区块链
联邦学习
阈值同态加密
差分隐私
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Keywords
Blockchain
Federated learning
Threshold homomorphic encryption
Differential privacy
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名面向超图的极大团搜索算法
被引量：1
- 3
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作者
徐兰天
李荣华
戴永恒
王国仁
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机构
北京理工大学计算机学院
电科云(北京)科技有限公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第8期2319-2324,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62072034)
国家重点研发计划课题(2021YFB3301301)。
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文摘
现实世界中的实体关系大多不能用简单的二元关系来表示,而超图能很好地表示实体间的多元关系。因此,提出超图团和极大团的定义,并给出了搜索超图极大团的精确算法和近似算法。首先,分析了现有的普通图上的极大团搜索算法无法直接应用到超图上的原因。然后,基于超图的特性和极大团的定义,提出了一种新颖的保存超点间邻接关系的数据结构,并提出了一种超图上的精确极大团搜索算法。由于精确算法的速度较慢,因此结合支撑点(pivot)的剪枝思想,削减递归层数,提出了一种超图上的近似极大团搜索算法。在多个真实超图数据集上的实验结果显示,所提近似算法在找到大多数极大团的前提下,提高了搜索速度,当在3-uniform超图上,测试超图团的点数为22时,加速比达到了1 000以上。
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关键词
超图
极大团
集合枚举
近似算法
支撑点
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Keywords
hypergraph
maximal clique
set enumeration
approximation algorithm
pivot
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名MASCOT协议的参与方自适应变体
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作者
李艳斌
刘瑜
李木舟
吴韧韬
王鹏达
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机构
电科云(北京)科技有限公司
潍坊学院计算机工程学院
山东大学(青岛校区)网络空间安全学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第S02期380-387,共8页
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基金
全国一体化国家大数据中心先导工程(X06002019004)
国家自然科学基金(61902283)
潍坊学院2019年博士科研启动基金(2019BS13)。
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文摘
在过去十年中,安全多方计算(secure Multi-Party Computation,MPC)已经从纯理论研究发展到成为构建隐私保护应用程序的重要多功能工具。在CCS 2016上,Keller等提出安全多方计算协议-MASCOT,其预处理阶段基于不经意传输协议,而不是类似经典SPDZ协议采用的部分同态加密技术。这使得MASCOT的性能相比SPDZ提升了两个数量级。由于其出色性能和高可用性,MASCOT引起了工业界的广泛关注。但在实际应用环境中,仍然存在MASCOT不能满足的用户需求。其中主要的缺点是MASCOT无法支持在线计算阶段中发生的参与方变更。一个直观的解决方式是在对新的参与方集合重新运行预处理阶段,重新生成在线计算所需的数据材料。但是这明显造成了数据资源与时间的浪费。针对这一实际应用需求,文中在MASCOT的主要组件中进行技术微调,使其适应各类参与方集合发生变化的情况,包括新参与方加入、旧参与方退出以及新参与方替代旧参与方。将对预处理数据材料的处理限制在发生变更的参与方之间,或发生变更的参与方与未发生变更的参与方之间,避免在参与方集合中重新执行整个预处理阶段,有效降低适应参与方变更所需的数据与时间资源。此外,对MASCOT的微调是在保证与原MASCOT一致的功能、性能与安全性的前提下进行的。因此,MASCOT的参与方自适应变体更接近实际应用环境,适合广泛配置在隐私保护应用程序中。对已经配置了MASCOT协议的应用程序,也能快速地采用所提技术添加参与方自适应性。
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关键词
安全多方计算
SPDZ
MASCOT
参与方自适应
隐私保护
乘法三元组
可认证加法分片
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Keywords
Multi-party computation
SPDZ
MASCOT
Participant-adaptive
Privacy-preserving
Multiplication triple
Authenticated additive sharing
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名面向时序图的周期性三角形枚举算法研究
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作者
任泽槟
李荣华
戴永恒
王国仁
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机构
北京理工大学计算机学院
电科云(北京)科技有限公司
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第8期1833-1841,共9页
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文摘
真实世界中的图通常是时序图,即图中的边具有时间戳。随着图数据挖掘算法和现实需要的发展,时序图的数据挖掘算法开始成为热点问题。其中,周期性是时序数据中一个非常重要的特征。周期性出现的数据通常代表着现实世界中值得关注的行为模式。在静态图的数据挖掘算法中,三角形枚举是一个基础且重要的问题。基于时序图,提出了一种新的三角形社群模型,周期三角形,并将周期性数据挖掘与图中的三角形枚举算法相结合,提出了一种高效的时序图周期性三角形枚举算法。该算法主要包含三部分:高效的多级剪枝算法,该算法可以在较小的时间代价下删除不在任何周期三角形中的顶点和边;极大周期枚举算法,通过计算极大周期,提出的算法可以避免对时间维度上重叠社群进行重复枚举;边枚举边剪枝的高效的周期三角形枚举算法。实验表明,该算法可以快速枚举出图中的周期性三角形。
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关键词
时序图
周期性
三角形枚举
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Keywords
temporal graph
periodicity
triangle enumeration
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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