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社群智能系统中基于用户信誉度的激励机制 被引量:3
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作者 李婕 王兴伟 刘睿 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第12期1471-1482,共12页
在社群智能系统中,参与节点的可靠性和积极性是系统提供有效数据采集服务的保证。为了提高用户采集数据的可靠性和服务的可持续性,提出了一种基于用户信誉度的参与式激励机制。该机制基于博弈论从数据可靠性和竞标可靠性两方面构建用户... 在社群智能系统中,参与节点的可靠性和积极性是系统提供有效数据采集服务的保证。为了提高用户采集数据的可靠性和服务的可持续性,提出了一种基于用户信誉度的参与式激励机制。该机制基于博弈论从数据可靠性和竞标可靠性两方面构建用户的信誉度模型,在此基础上通过多维反向拍卖机制建立参与式激励机制,使社群智能系统中保持充足的具有信誉的参与者持续提供服务,同时减少系统激励开销。通过不同场景下的仿真实验验证了该激励机制明显增加了具有信誉度的用户参与系统服务的数量,保证了充足数量的用户为系统实现可靠的服务,同时减少了系统的激励开销。 展开更多
关键词 社群智能 信誉度模型 参与式激励 多维反向拍卖 博弈论
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面向真实文本的汉语词法自动分析系统
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作者 付国宏 王晓龙 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 1999年第12期6-10,共5页
将汉语词法分析看作一个整体, 提出了一个一体化的词法分析模型。该模型能将词形、词性和词义等不同层面的统计信息有机地融合在一起。在此基础上, 面向汉语真实文本, 采用启发式的A* 解码算法, 实现了一个基于该模型的汉语词法自动分... 将汉语词法分析看作一个整体, 提出了一个一体化的词法分析模型。该模型能将词形、词性和词义等不同层面的统计信息有机地融合在一起。在此基础上, 面向汉语真实文本, 采用启发式的A* 解码算法, 实现了一个基于该模型的汉语词法自动分析系统。分别对系统进行了初步的开放和封闭测试, 展开更多
关键词 词法分析 汉语一体化 汉语词法 自动分析系统
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基于极大熵的知识迁移模糊聚类算法 被引量:1
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作者 陈爱国 王士同 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期95-103,共9页
针对传统的聚类算法在样本数据量不足或样本受到污染情况下的聚类性能下降问题,在经典的极大熵聚类算法(MEKTFCA)的基础上,提出了一种新的融合历史聚类中心点和历史隶属度这两种知识的基于极大熵的知识迁移模糊聚类算法。该算法通过学... 针对传统的聚类算法在样本数据量不足或样本受到污染情况下的聚类性能下降问题,在经典的极大熵聚类算法(MEKTFCA)的基础上,提出了一种新的融合历史聚类中心点和历史隶属度这两种知识的基于极大熵的知识迁移模糊聚类算法。该算法通过学习由源域总结出来的有益历史聚类中心和历史隶属度知识来指导数据量不足或受污染的目标域数据的聚类任务,从而提高了聚类性能。通过一组模拟数据集和两组真实数据集构造的迁移场景上的实验,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 知识迁移 极大熵 聚类算法 极大熵聚类 模糊聚类
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针对Tor的网页指纹识别研究综述 被引量:8
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作者 孙学良 黄安欣 +1 位作者 罗夏朴 谢怡 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1773-1788,共16页
随着Web服务的发展,以匿名网络为代表的互联网隐私保护技术越来越受到重视.用户可以通过匿名网络隐藏真实的访问目标,在互联网上匿名浏览网页.然而网页指纹识别仍能通过监听和分析网络流量判断出用户真实的访问目标,从而破坏匿名性.因此... 随着Web服务的发展,以匿名网络为代表的互联网隐私保护技术越来越受到重视.用户可以通过匿名网络隐藏真实的访问目标,在互联网上匿名浏览网页.然而网页指纹识别仍能通过监听和分析网络流量判断出用户真实的访问目标,从而破坏匿名性.因此,网页指纹识别的方法也能对匿名网络实施监管和审查,避免不法分子滥用隐私保护技术进行非法活动或掩盖罪行.无论从隐私保护还是网络监管的角度来说,网页指纹识别都是值得重点关注的技术手段.在介绍网页指纹识别的概念和发展基础上,针对最有代表性的匿名系统Tor,重点阐述和分析面向单标签和面向多标签的2类网页指纹识别,并讨论其工作原理、性能特点和局限性(例如过于简化的研究假设和缺乏系统的实验评估).最后总结和展望网页指纹识别的未来发展方向. 展开更多
关键词 网页指纹识别 Tor匿名通信 隐私保护 流量分析 机器学习 网络监管
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成对相似度迁移哈希用于无监督跨模态检索 被引量:7
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作者 康培培 林泽航 +2 位作者 杨振国 张子同 刘文印 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第10期3025-3029,共5页
哈希编码能够节省存储空间、提高检索效率,已引起广泛关注。提出一种成对相似度迁移哈希方法(pairwise similarity transferring hash,PSTH)用于无监督跨模态检索。对于每个模态,PSTH将可靠的模态内成对相似度迁移到汉明空间,使哈希编... 哈希编码能够节省存储空间、提高检索效率,已引起广泛关注。提出一种成对相似度迁移哈希方法(pairwise similarity transferring hash,PSTH)用于无监督跨模态检索。对于每个模态,PSTH将可靠的模态内成对相似度迁移到汉明空间,使哈希编码继承原始空间的成对相似度,从而学习各模态数据对应的哈希编码;此外,PSTH重建相似度值而不是相似度关系,使得训练过程可以分批进行;与此同时,为缩小不同模态间的语义鸿沟,PSTH最大化模态间成对相似度。在三个公开数据集上进行了大量对比实验,PSTH取得了SOTA的效果。 展开更多
关键词 相似度迁移 哈希 无监督学习 跨模态检索
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