基于改进PageRank算法的跨链公证人机制评价模型

跨链技术是区块链领域研究和关注的热点,公证人机制是一种典型的跨链技术手段。针对公证人机制中存在节点信用监督不足的问题,构建基于改进PageRank算法的公证人节点信用评价模型。收集多种公证人节点相关信息,利用改进的PageRank算法对公证人节点进行信用计算,得到高可信的公证人节点,从而保证区块链系统安全稳定。将用户评价和节点本身信息进行综合分析和相互验证,使得公证人机制更加安全可信。实验结果表明,该评价模型在跨链公证人机制中具有良好的应用和评估效果。

基于深度学习的《辞海》分词方法

《辞海》是中国文化重要资产之一,具有重大研究价值.分词是数字《辞海》的研究基础,而《辞海》内容比较复杂,具有古文类型广和知识领域广等特点,给分词任务带来一定挑战.针对《辞海》内容的特点,提出基于深度学习的分词方法,首先对《辞海》内容进行预处理,去除包括文言文、诗、歌等古文内容;其次,选择《新华字典》,并利用CBOW模型训练字向量;最后,选择BI-LSTM-CRF模型执行《辞海》分词任务.实验结果显示,提出的分词方法,准确率、召回率和F1值到分别达到94.18%、94.09%和94.13%,具有较好的分词表现.