基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入

针对当前大多数知识图谱嵌入方法对实体和关系的表示能力低、难以处理复杂关系的问题,提出一种基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入方法,用于解决知识图谱的链路预测问题。该方法为了包含更丰富的关系信息,将四元数引入到知识图谱嵌入中对实体和关系建模,并考虑两者之间的共现关系。模型利用勒维图变换将知识图谱中的实体和关系转换为图网络中的节点,采用两者的共现关系构建图中的边;将四元数图神经网络(quaternion graph neural networks,QGNN)作为编码器模块,学习图节点的四元数嵌入;利用四元数空间内的哈密顿乘积构造评分函数对生成三元组进行排序。实验结果表明,所提模型能够很好地捕捉到实体与关系之间潜在的相互依赖关系,在知识图谱嵌入方面优于现有的嵌入模型。

基于对抗性自编码器的入侵检测算法

针对当前无监督学习的入侵检测算法准确度低、误报率高以及有监督学习算法所需训练样本标记成本高的问题,提出一种基于对抗性自编码器的入侵检测算法.这是一种半监督学习算法,仅需要训练数据集中少量标记数据进行训练,并在训练数据集中支持未标记数据,从而提高性能.首先,自编码器通过提取重要特征作为潜在变量来降低输入数据的维数;其次,利用生成对抗网络使自编码器的潜在变量遵循任意分布以进行正则化;最后,利用标记数据的交叉熵损失来实现半监督学习的分类.实验结果表明:相较于其他算法,本文所提算法对少量标记的数据集检测具有一定的优势,在实现高准确度、低误报率的同时,降低对标记数据的需求.

大数据时代下基于计算机的信息处理技术研究

计算机已经成了家家户户都普遍使用的网络工具,用户不断攀升的同时待处理的信息也呈爆炸式增长,因此文章进行了大数据时代下基于计算机的信息处理技术研究,按照信息处理的顺序,首先优化大数据时代计算机的信息采集技术,然后提升计算机的信息储存技术,最后基于现代网络复杂的环境,优化计算机的信息处理安全保障技术。设计仿真实验,比较大数据时代下信息处理技术与传统信息处理技术数据处理花费的时间,发现基于大数据背景下的信息处理技术更加方便快捷。

大数据背景下大学生创新创业能力评估模型构建

高校大学生是当前社会中极具强烈活力和创造力的群体,其创新创业能力是国家建设创新型社会不可缺失的动力。针对当前高校大学生创新创业能力培养现状,通过开展大数据背景下大学生创新创业能力评估模型构建研究,从创新创业能力特质要素筛选、建立大学生创新创业能力评估层次结构、确定创新创业能力评估指标权重及一致性检验,提出了一种全新的大学生创新创业能力评估模型。通过实验证明,该评估模型与传统评估模型相比,评价结果的可靠性和稳定性更高,根据评估结果可针对高校大学生所欠缺的创新创业能力要素,实施更加科学合理、明确具体的培养方案,从而为培养创新创业型人才提供有力的数据支撑。

无线网络安全策略研究

探讨了无线网络的具体分类,无线网络安全与有线网络安全的具体差别包括:无线网络的开放性、移动性、拓扑结构缺陷,并在此基础上提出了相应的无线网络安全策略。安全策略包括:对系统的约定和假设进行分析,对无线网络的体系结构进行分析,分析无线网络的业务构成,分析网络和系统中的信任模型,对攻击系统和网络的攻击敌手模型进行分析,对已经存在的安全隐患进行归纳等,以期为相关的研究提供一定的借鉴。

浅析计算机网络病毒来源与防范措施

计算机科学技术的迅速发展对人类活动和社会活动有着深远的影响,并以最强大的生命力高速发展,从最初的军事领域扩张到社会的各个领域,已经形成了规模巨大的计算机产业链。计算机网络已经遍及军事、学校、企事业单位及个人家庭中,成为人类了解社会信息必不缺少的工具。因此,计算机的网络安全问题备受个人、单位、社会、国家的重点关注。文章以计算机网络安全为研究内容,重点分析了计算机网络安全威胁的具体来源,并提出了相应的解决方案,以期为相关研究提供一定的借鉴。

基于多尺度边缘检测算法的互联网金融对大学生消费观影响程度分析方法

传统的分析方法在应用中,存在对大学生消费幅度范围预测不准确的问题。为了改善传统方法存在的不足,掌握互联网金融对大学生的真实影响,本文提出一种基于多尺度边缘检测算法的互联网金融对大学生消费观影响程度分析方法,通过构建大学生互联网金融消费模型,掌握大学生的互联网金融产品支出情况,并提取互联网金融产品的峰变点,得到对应的消费观影响因素集合。采用列联检验的方式,对大学生消费结构进行统计与分析,证明互联网金融对大学生消费与消费观的形成是存在一定促进作用的。此外,通过对比实验证明,设计的方法在实际应用中,可准确预测大学生互联网金融消费的变化趋势。