轮图中三类特殊子图的anti-Ramsey数

在边染色图中,如果某个子图的每条边都染不同的颜色,则称该子图是彩虹的。给定图G和H,对图G的一个k边染色若存在最大的正整数R,使得G中不包含彩虹的H作为子图,则将H的anti-Ramsey数记为ar(G,H)。当主图为轮图时,给出了Theta图、星图和双星图anti-Ramsey数的精确值。

国内马克思主义全球化理论研究热点与趋势展望——基于CiteSpace知识图谱的可视化分析(1998—2023)

马克思主义全球化理论明确指出了全球化发展的历史特征和可能走向,为当前我国应对全球化挑战提供了思想武器,对该议题的探讨成为我国马克思主义研究的重要组成部分。在利用CiteSpace对国内马克思主义全球化理论研究235篇文献样本进行可视化分析时发现:25年来该议题在发展态势上呈波浪式摇摆趋势,并形成了一定的研究力量,但仍存在核心研究群体不稳定、期刊力量分布不均衡等问题。就研究热点而言,社会主义、世界历史、世界市场、资本主义、共产主义、逆全球化等是该领域的研究热词,学者们聚焦马克思主义全球化理论的实质和内涵、该理论视域下的逆全球化研究及其与世界主义思想的关系研究等热点议题进行深度阐释,并逐渐形成了本土化的马克思主义全球化理论研究体系,进一步推动了马克思主义中国化的发展。在发展趋势上,今后围绕逆全球化和民族国家前途命运的马克思主义全球化理论研究将持续深化。

基于CNKI数据库的医院廉洁建设研究热点和趋势分析

目的分析医院廉洁建设的研究热点和未来趋势,为进一步深化纪检监察工作、助力医院高质量发展提供参考。方法采用主题检索,以中国知网(CNKI)1990年—2022年发表的相关论文为研究对象,使用CiteSpace软件对该领域的研究热点和演变趋势进行可视化分析。结果共检索并筛选出符合要求的文献633篇,医院廉洁建设研究的文献量呈增长趋势;发文量≥4篇的机构有7个;研究的热点主要集中在医德医风建设研究、助力医院管理研究和医院纪检监察工作研究3个方面。未来的研究热点趋向于结合时代背景的医院纪检监察工作高质量发展研究及强化廉洁风险防控管理促进医院高质量发展研究。结论今后的研究应通过强化学术合作研究、深化前沿问题研究、优化研究队伍建设等,提高研究质量和水平。

基于深度监督隐空间构建的语义分割改进方法

现有卷积操作在语义分割任务中难以有效捕捉长距离区域间的关系,导致分割结果不符合人类常识。为此,提出一种基于深度监督隐空间构建的语义分割改进方法。采用“特征图-隐空间-特征图”流程,将图像空间的像素特征转换为隐空间中的节点特征,将区域之间的位置和语义关系转换为节点之间的连接权重,实现了从特征图到隐空间的特征转换。在隐空间构建过程中,使用Kullback-Leibler散度损失函数监督投影矩阵,以避免从特征图到隐空间节点的转换过程中丢失特征;使用InfoNCE损失函数监督节点特征表征与真实标签表征,使得图像特征与标签保持一致。该方法在构建的隐空间上使用图神经网络进行语义推理,学习节点之间的关系,赋予模型学习区域间语义关系的能力,从而改善分割结果中的反常识现象。在公开数据集CityScapes上的实验结果表明,相比基线分割网络,该方法的平均交并比(mIoU)为81.1%,相较于基线分割网络mIoU提升2.6个百分点,能有效提升分割结果。

基于知识图谱的银行反欺诈模型的研究与应用

针对传统的银行反欺诈模型已无法满足欺诈检测要求的及时性与准确性的问题,本文提出了一种基于知识图谱的反欺诈模型。该模型基于多源信息和高维衍生特征的大数据,构建知识图谱,对信贷个体进行全方位画像,分析关联关系,并抽取网络属性。从四大方面、两大维度挖掘风险特征,四大方面指个人基本信息、账户信息、征信和行为信息,两大维度指个人节点和网络结构。最后将风险特征代入LightGBM,判断是否为欺诈类型,并得到对应概率。实验表明,相比于仅使用个人自身特征的模型,使用个人特征加网络特征的模型效果更好,AUC和F1分数分别提升5.18%和5.71%。因此,该方案能够有效地为银行对个人信贷进行欺诈评估。

一类极小连通图的Anti-Ramsey数

给定一个正整数n和一个图族F。Kn的边染色中使得Kn不含有F中任意一个图的多色图的最大的颜色数为F的Anti-Ramsey数,记作AR(n,F)。本文给出了任意一条边都在三角形中的极小连通图的Anti-Ramsey数。

图的平面Turán数和平面anti-Ramsey数

在所有顶点数为n且不包含图G作为子图的平面图中,具有最多边数的图的边数称为图G的平面Turán数,记为exP(n,G)。给定正整数n以及平面图H,用Tn(H)来表示所有顶点数为n且不包含H作为子图的平面三角剖分图所组成的图集合。设图集合Tn(H)中的任意平面三角剖分图的任意k边染色都不包含彩虹子图H,则称满足上述条件的k的最大值为图H的平面anti-Ramsey数,记作arP(n,H)。两类问题的研究均始于2015年左右,至今已经引起了广泛关注。全面地综述两类问题的主要研究成果,以及一些公开问题。

一些联图的anti-Ramsey数

图的anti-Ramsey数ar(G,H)表示图G的最大边染色数,使得图G不含彩虹的子图H.本文主要研究一些联图的anti-Ramsey数,包括C_(n)∨K_(s)、P_(n)∨K_(s)、W_(n)∨K_(s)和F_(n)∨K_(s),其中子图主要包括短圈和三角形加一条悬挂边.

广西十味中草药在抗肿瘤领域的研究和热点的可视化分析

中医药治疗肿瘤已有两千多年的历史,特别是一些民族药在治疗肿瘤方面具有良好的效果。广西药材资源丰富,其中以肉桂(含桂枝)、罗汉果、八角、广西莪术(含桂郁金)、龙眼肉(桂圆)、山豆根、鸡血藤、鸡骨草、两面针、广地龙等“桂十味”最具代表性。为探索“桂十味”在治疗肿瘤方面的研究热点和趋势,该文运用CiteSpace 5.7 R5对中国知网(CNKI)以及Web Of Science(WOS)数据库收录的1976~2022年桂十味抗肿瘤相关中、英文文献进行文献计量分析,绘制作者、机构、关键词图谱进行可视化分析,经筛选、排除与主题无关文献后共纳入519篇中文文献、162篇英文文献,年发文量整体均呈上升趋势。中英文文献中发文最多的机构均为广西医科大学;中英文文献发文量最多的作者分别是刘华钢和JONATHAN CHERNG。中英文文献关键词分析显示“桂十味”中抗肿瘤活性研究最为广泛的植物是两面针,而近几年最受关注的植物是肉桂,主要的研究内容为肉桂活性成分肉桂醛的抗肿瘤活性评价及其抗肿瘤作用机制的探索;此外,探索“桂十味”在抗肿瘤治疗方面的用药规律、提高“桂十味”在抗肿瘤方面的治疗效果,降低其毒副作用以及“桂十味”在抗肿瘤免疫疗法中的应用探索是未来的主要趋势。

大数据环境下缉私情报的获取

走私违法犯罪的相关信息被存储在各类媒介中,数据量大且多源。面对非结构化缉私案件数据爆炸式增长与情报高效研判之间的矛盾,从多源案事件数据中获取知识已成为当前缉私情报领域亟需解决的问题。针对当前走私活动时间跨度大、地域范围广、中间环节多、犯罪手法多样的特征,通过研究基于深度学习的缉私知识获取算法,构建具有时空特征的缉私知识表达模型,探索知识驱动的缉私情报研判方法,可以形成“数据-信息-知识-情报”一体化的缉私情报研判新模式,从而推动缉私大数据资源的深度挖掘和应用,提升缉私情报研判的自动化、智能化水平。

基于图注意力机制的无人机目标红外跟踪技术

近些年来,无人飞行器逐步普及,给社会治安、空域管制、要地防护等领域带来新的威胁。因此,对高威胁、难辨识的无人机目标进行高准确、高稳定的搜索跟踪有着迫切需求。立足城市环境下的反无人机作战需求,针对无人机易受复杂背景干扰、地物遮挡影响及其姿态尺度变化和快速机动造成的跟踪丢失问题,结合图神经网络与注意力机制,提出一种基于图注意力机制的孪生网络无人机目标红外跟踪技术。基于图注意力机制的局部特征匹配模块,通过节点间的信息传递实现全局信息匹配,通过基于图的特征表示和特征交互,增强从目标模板到搜索区域的信息嵌入能力;目标感知区域选择机制可以适应无人机目标尺寸和姿态的变化;基于运动特征设计的切换策略,实现局部跟踪和全局重检测间的动态选择。实验结果表明,在红外无人机目标跟踪时,运用此方法可以取得稳定的跟踪结果,可以有效应对形变、遮挡、复杂背景干扰等挑战,为实现在城市环境中持续稳定跟踪小型无人机目标提供技术参考。

基于异构信息网络的信贷反欺诈研究

近年来,移动终端设备的数字化程度陡升,信贷行业的欺诈行为呈现出动态发展、行为隐蔽和专业伪装等新特点,海量数据的跨量级增长为传统反欺诈算法的有效性和计算效率都带来了不小的挑战。因此,为了充分学习信贷场景中不同实体间的交互信息,降低算法计算消耗以使其适用于大规模图数据任务,提出了基于异构信息网络的特异群组挖掘算法BKH-(Bron-Kerbosh-H-II),即首先针对源数据中的信贷实体及实体间的关系进行界定和分类,并将不同实体间的相似度作为关系权重,以此构建信贷异构信息网络,对该网络采取了两阶段的基于H图的极大团枚举算法,用于挖掘特异群组,最终通过局部特征工程修正划分得到潜在的欺诈群体,经实验证明,BKH-II在4种评价指标上的准确度分别为NMI=0.983,NRI=0.96,F-score=0.943,Omega=0.95,并表现出了良好的泛化性和较低的计算复杂性。

基于博弈理论的认知星地网络抗干扰信道选择方法

针对认知星地网络频谱稀缺、易受干扰的特点,研究了认知星地网络中的抗干扰信道选择问题。首先考虑到地面认知用户受到多方面干扰,根据用户和干扰之间的主从关系将其构造为Stackelberg博弈。同时针对用户间互扰呈现局部影响的特性,又将用户间关系构造为图博弈,并从理论上证明上述博弈均衡的存在性。然后为了获得抗干扰信道选择问题的均衡解,提出一种基于局部信息交互的分层学习算法,在该算法中,认知用户不仅考虑自身吞吐量,还考虑邻居用户的吞吐量,通过局部最优实现全局最优。经过仿真分析,从实验层面验证了所提算法的收敛性和有效性。

数字人文视域下图书馆抗战文献数字化整理与开发路径

文章从政策基础、资源基础、整理基础三方面分析图书馆抗战文献的数字化整理与开发现状,利用本体、知识图谱等技术设计基于文献内容知识单元的语义化关联和数字化整理方案,并提出图书馆抗战文献数字化开发路径,即创新开发模式,深化开发合作;挖掘资源内涵,丰富开发形式;加强成果宣传,提升开发效能。

基于知识图谱并考虑智能数据关联的金融反洗钱软件设计及应用

反洗钱数据分析是提升金融行业安全性的重要技术之一。在互联网和大数据高速发展的冲击下,业内亟需形成对公客户的全维度视图,但传统反洗钱手段往往缺乏深度挖掘有价值客户信息的数据处理技术以识别和对抗风险。解决该问题的利器之一是通过搭建金融知识图谱平台,为该行业各业务部门赋能。针对此需求,设计基于知识图谱开发反洗钱软件的动因和框架,给出反洗钱软件设计关键技术,并进行软件使用案例分析与对比。应用案例表明,该软件识别率高,可为利用大数据实现反洗钱主动性预警和防控软件升级提供一定技术支持。

基于时空知识图谱的反电信网络诈骗模型构建方法研究

对于运营商而言,如何防范和打击电信网络诈骗是一个重要的挑战。文中将时空维度引入知识图谱技术中,通过时空特性建模、时空数据处理、节点间关系构建等,构建了一种反电信网络诈骗模型,可有效地应用于诈骗电话检测、诈骗网址检测和高危用户预警等场景,以提高运营商的反电信网络诈骗能力。

图谱法在反倾销预警机制中的应用

反倾销预警机制是通过监测进口产品的价格、销量、份额等因素 ,对国内企业或产业的同类产品带来的影响进行跟踪 ,并适时发出预警 ,以便能为反倾销工作提前做好各种准备。图谱法主要是利用逻辑图形 (即进口产品价格变化图、国内同类产品价格变化图以及市场份额变化图 )的方法进行预警 。

宽带MFSK/DFH系统抗部分频带噪声干扰性能分析

本文提出一种宽带MFSK/DFH系统模型,与常规差分跳频系统相比,在跳频点数一定条件下,通过增加多进制编码器复杂度,提高编码增益的方法提高系统抗干扰性能。对基于FFT的宽带MFSK/DFH系统接收机抗干扰性能进行了理论分析和计算机仿真验证。结果表明:在相同条件下,提出方法通过增加多进制编码器约束长度提高了系统抗干扰能力,实现方法简单有效,具有一定的实际应用价值。

基于二分图的RDF关键词扩展查询方法

使用图表示RDF数据可以保持数据间的关联信息和语义信息,越来越多的关键词查询方法基于图结构实现RDF数据的查询处理。将二分图与RDF数据图相结合,定义RDF二分图模型,并提出一种基于二分图的RDF关键词扩展查询方法 KERBG。该方法将文本信息封装在二分图顶点标签上,以支持对关系的查询;利用关键词同义词扩展技术对查询关键词进行语义扩展,有效解决同一对象的描述用词的多样性问题,进而提高查准率;利用RDF二分图的反对称邻接矩阵及其幂矩阵构造包含关键顶点的查询结果子图,实现关键词查询处理,并降低查询响应时间。实验结果表明,在查准率和查询响应时间方面,提出的KERBG方法优于当前主流方法。

基于知识图谱的小微企业贷款申请反欺诈方案

近年来,在各大商业银行竞相开展小微企业信贷业务的同时,贷款欺诈风险也随之产生。针对小微企业信贷业务的特点,提出了一种基于全方位企业画像与企业关联图谱的贷前反欺诈模型。通过整合多源信息,形成完整的企业属性特征,并结合从图谱中提取的关系网络结构特征,把特征共同输入模型,以定量评估小微企业客户的欺诈风险。实验表明,使用隐含在关系图谱中的信息比单纯使用企业自身特征建模在测试集上的AUC提高了5%,有助于银行机构准确地对企业申贷欺诈行为进行评估。