RM-RT^(2)NI:融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型

基于矩阵分解的推荐模型虽然能够处理高维评分数据,但容易遭受评分数据稀疏性的困扰。基于评分和评论的推荐模型通过外加隐藏在评论中的用户偏好与物品属性信息,缓解了评分数据的稀疏性,但在特征提取时大多没有关注评论时效性和可信近邻影响力,无法获得更丰富的用户和物品特征。为进一步提高推荐精度,提出了融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型RM-RT^(2)NI。基于评分矩阵,该模型使用矩阵分解提取了用户偏好和物品属性的浅层特征,利用云模型和修正的用户相似度评估模型和新构建的信度评估模型提取出可信近邻影响力;基于评论文本,该模型利用BERT模型获得每条评论的隐表达,利用双向GRU提取评论间的联系,利用新构建的融合时间因子的注意力机制识别各评论的时效贡献度,以获取用户和物品的深层特征。在此基础上,将用户浅层特征、深层特征以及可信近邻影响力特征融合成用户特征,将物品浅层特征和深层特征融合成物品特征,并将它们输入全连接神经网络以预测用户-物品评分。在5组公开数据集上对RM-RM-RT^(2)NI的推荐性能进行了实验评估,结果显示,与7个基线模型相比,RM-RT^(2)NI具有更高的评分预测精度,且RMSE平均降低了3.0657%。

面向“融合科学”新范式的科学数据跨中心可信共享技术框架

【目的】大数据催生了一种基于多学科数据融合解决重大科技问题的科研新范式,即“融合科学”新范式。科学数据跨学科、跨领域、跨机构的协同分析与应用成为了科学数据价值充分释放的重要方式,科学数据的跨中心可信共享成为科学数据中心建设的关键目标。【方法】针对科学数据中心数据多源异构、数据量大、资源分散、专业性强、具有明确的知识产权等特点与挑战,本文提出科学数据跨中心可信共享技术框架,该框架包括科学数据建模与互操作方法、双标识融合解析、可信存证、数据确权与流转追溯等关键技术。【结果】在跨越五个科学数据中心的数据共享场景下,验证了该框架的有效性。【结论】为实现面向“融合科学”新范式的科学数据跨中心可信共享提供了一种可行技术路径。

智慧高校超融合5G双域通信专网安全可信访问技术

常规的智慧高校通信专网安全可信访问技术在访问认证方面增加了大量的运算,虽然保证了访问的安全性,但是也增加了访问延时,无法满足智慧高校通信访问需求。因此,设计了智慧高校超融合5G双域通信专网安全可信访问技术。选用合适的接入机制提升安全性、稳定性、可扩展性,并降低成本。通过集中式身份认证实现安全访问需求,在智慧高校访问架构中限制通信量以防攻击与数据泄露。经对比实验验证,该技术安全性更高,可实际应用于智慧高校通信访问环境。

基于区块链的农情数据可信融合共享模型设计与实现

为了提高现有农产品区块链溯源模型中的数据传输和查询效率,提出了基于区块链的农情数据可信融合共享模型。首先构建农情数据采集存储优化模型,通过Kafka节点接收网关数据并将结构化数据、非结构化数据哈希值存于区块链,非结构化数据存储于HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统),提升了数据传输效率。其次设计农情数据融合重组共享模型,利用Spark将结构化数据进行重组融合,将融合后的结构化数据、非结构化数据索引存储于Hbase,融合数据哈希值存储于区块链,提升了溯源效率。最后构建农情数据可信验证应用模型,通过比对Hbase中的融合数据哈希值与链上融合数据哈希值、HDFS中各环节非结构化数据哈希值与链上环节哈希值甄别数据真伪,保证了数据的真实性、可信性。在此基础上设计了基于区块链的农情数据可信融合共享系统,并在一玉米供应链进行了实际应用。进行相关测试后发现,与传统的单链型追溯模型相比,本模型全供应链数据存储时间缩短5.26%,数据查询时间缩短43.47%。应用结果表明,此模型可以在保证数据可信前提下,通过数据的融合共享提高数据传输效率与数据查询效率,可为农产品供应链溯源系统的研发提供参考。

基于证据特征融合的车辆可信化识别方法研究

随着当前道路交通环境的日益复杂,道路交通安全监管成为了公安交通管理部门的一项重要工作内容,而车辆作为一类重要的道路交通对象,对其有效的识别则是安全监管过程中的一个关键。该文针对道路交通车辆的有效识别问题,首先建立了基于基分类器的集成分类模型,并结合集成分类模型并行识别的结构特点,提出了基于证据特征融合的车辆可信化识别算法,通过对证据特征的可信化融合,提升了算法模型对车辆目标的表征能力。实验仿真结果表明,该方法能够有效地提升车辆目标的识别可信度,进而为实际复杂道路交通环境中的车辆识别提供技术支持,也为公安交通管理部门的道路交通安全监管提供一定的理论参考。

基于时空信息可信融合的视频监控暴力检测算法

在暴力行为检测任务中,监控视频的静态红-绿-蓝(RGB)信息和光流特征对任务的支持度受场景变化而产生动态变化。因此,提出一种基于时空信息可信融合的视频监控暴力检测算法。首先,利用每一帧静态RGB信息和相邻帧的动态光流信息提取特征,并通过空间特征网络和时序特征网络获得静态RGB帧和多帧光流的分类证据;然后,在得到时间网络和空间网络的分类证据后,应用狄利克雷分布估计每个模态分类结果的不确定性;最后,考虑两个模态特征质量的动态变化特性,并基于Dempster-Shafer证据理论对两个模态预测结果进行融合。实验结果表明,与现有时空改进的三维轨迹(TS+IDT)算法相比,所提算法在violent crowd数据集和hockfights数据集上暴力检测准确率分别提升4.79和0.23个百分点,验证了所提方法的合理性和有效性。此外,该算法不仅可以提供暴力行为识别结果,还可以在部署阶段提供决策的可信程度,从而使得算法在实际应用中更加健壮、可靠,降低后续分析任务出现错误预测的风险。

基于正态逆伽马分布的多尺度融合人群计数算法

针对人群分析任务中往往存在的因监控与人群距离不同而导致的尺度变化大的问题,提出一种基于正态逆伽马分布的多尺度融合人群计数算法MSF(Multi-Scale Fusion crowd counting)。首先,使用传统骨架提取公共特征,通过多尺度信息提取模块获得图像中不同尺度的行人信息;其次,每个尺度的网络各自包含一个人群密度估计模块和一个用于评估每个尺度预测结果可信度的不确定估计模块;最后,多尺度预测融合模块依据可信度对多尺度预测结果进行动态融合,以获得更准确的密度回归结果。实验结果表明,现有算法密集场景识别网络(CSRNet)在通过多尺度可信融合扩展后,在UCF-QNRF数据集上人群计数的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)分别减小了4.43%和1.37%,验证了MSF算法的合理性和有效性。此外,与现有算法不同,MSF算法不仅可以预测人群密度,还可以在部署阶段提供预测的可信程度,从而使算法在实际应用中能及时预警模型预测不准确的区域,降低后续分析任务出现错误预判的风险。

可爱与可信的融合:个体成长的价值整合

人的全面发展教育的基本结构是体育、美育、德育、智育。体育求健,美育求美,德育求善,智育求真,健、美、善、真,就构成个体发展的内在价值秩序。健、美更多地指向人的可爱,善、真更多地指向人的可信。健全的人格乃是可爱与可信的融合。具体融合的路径乃是以年少阶段的可爱品质包容个体发展过程中的可信品质,由此而让个体整体地显现为两者统一的人格姿态。

融天下英才 筑可信网络——加强产学研深度融合 推进网络安全校企联合建设

当前,我国网络安全产业进入加速发展阶段,千行百业对网络安全人才的需求增速不断加快。党中央、国务院及各级地方政府高度重视网络安全产业和人才建设与发展工作,发布多项产业政策举措,持续推动网络安全产业高质量发展,众多网络安全产业政策都将人才发展列入重点工作任务当中,在高端人才培养、优秀人才引进、专业学科建设、产教融合发展等方面为网络安全产业人才发展指明了方向。

基于融合架构的政务云升级改造解决方案

为适应信息技术的发展和业务需求的增长,针对当前建设的政务云存在的各种问题,文中提出了一种基于融合架构的政务云升级改造解决方案,实现了政务云的架构升级、信创升级、网络升级、安全升级以及服务升级,为政务云升级改造提供了一种新的思路。

基于虚拟现实技术的新闻传播可信度

虚拟现实技术新闻是媒体融合发展的新机遇和增长点。与传统新闻报道形态相比,虚拟现实技术新闻的传播可信度会受到哪些因素的影响?什么元素、什么特性能够触发更优的传播效果?鉴于此,本文通过问卷调查、实验研究和数据分析,探究了虚拟现实技术介入引发的新闻形态变化对受众可信度感知影响及其各因素与各变量之间影响程度。希望为今后的新闻生产带来参考性依据。

新思科技:安全可信软件 行稳致远

随着科技的发展,人们的生活和工作与互联网、物联网空间融合得越来越紧密,安全既是防线又是底线。为了让安全成为数字时代的基本供给,相关行业需要群策群力,为软件安全产业源源不断地注入新力量。

信息融合中传感器可信度的动态确定及应用

基于经典冲突系数和证据距离函数给出的修正冲突系数,提出了确定传感器动态可信度的方法.将所提出的方法应用到目标识别系统中,算例表明:所提出的方法可以根据系统收集的传感器报告来确定各个传感器报告的可信度,在证据高度冲突情况下也能够正确识别目标.

一种可信的信息物理融合系统设计框架初探

信息物理融合系统(CPS)连接物理世界和计算系统,由计算核心监控,是一种物理进程和计算进程紧密结合的系统.对CPS的研究目前还处于初步探索阶段,还没有完整的理论框架和技术体系,关于CPS系统的正确性以及安全性的研究尤其空缺.针对这一问题,结合形式化方法和面向方面技术,初步提出一种可信的CPS设计框架,并阐述了该框架的主要设计过程及需要解决的关键问题.

基于可信度的证据融合方法

为了有效融合高度冲突的证据,在总结邓勇方法的基础上提出了基于预处理模式的改进方法,结合模糊集合理论的贴近度概念给出相似性测度的定义,进一步获得系统中各条证据被其它证据所支持的程度,将该支持度作为证据的权重,对多源证据进行加权平均后再利用Dempster组合规则融合证据信息。数值实验与仿真分析表明,新方法在系统存在伪证据(干扰)时仍然能够有效快速地识别出目标。

BTSR:一种基于行为可信的安全数据融合与路由算法

针对无线传感器网络数据融合与路由面临安全威胁,从传感器数据融合过程的空间相关性和时间相关性入手,对LEACH算法进行改进,考虑节点的行为可信因素,提出了一种基于行为可信的安全数据融合与路由算法—BTSR。该算法通过检验传感器本地采样值构成的时空相似度与传感器数据融合过程统计特征的符合程度,保证了数据融合路由的安全和可靠。仿真实验表明BTSR算法在安全概率、能量消耗、融合精度方面比LEACH算法更具优越性。

基于传感器特征可信度的多信息融合模态研究

信息融合关键在于如何控制信息的数量,处理各种信息之间的关系以及优先级别。提出一种基于信息特征可信度的信息融合方法运用于信息融合的模态构建之中。通过预先优化信息特征的可信度进行信息的一次融合,再通过多信息模态中的特征关联进行信息的二次融合。找到最佳的多信息的模态构建方法,提高信息融合的质量和可信度。

基于复合等效可信度加权的Bayes融合评估方法

在小子样试验评估时,为避免大量先验信息湮没实际飞行试验的信息,融合先验补充样本时通常会进行数学相容性检验并加权。首先分析了小子样情形下直接根据数据计算数学相容性可能造成的不稳定性,为改善这种情况,根据不同试验类型的不同试验环境,对不同试验类型下的误差进行分析和折合,定义了物理等效可信度;并结合物理等效可信度和数学相容性检验,得到先验样本的复合等效可信度权重,基于正态逆伽玛分布计算了Bayes融合评估的后验结果;通过比较Bayes估计后验方差与不融合先验信息的估计后验方差,根据先验信息参与融合后是否能减小后验方差来判断先验样本是否应该参与融合。理论分析和仿真说明,基于复合等效可信度的加权方法是合理的。

基于信息融合的中文微博可信度评估方法

针对中文微博信息的特点及这些特点的可测量性和实际任务,系统地梳理了中文微博信息可信度测量指标,并将其进行了谱系化分析,提出一个基于信息融合的中文微博可信度评估框架CCM-IF。首先,为本质不同的三个异构特征：文本内容、信息作者与信息传播使用了不同的度量方式;其次,基于决策层可信度的模糊认知特点,采用了多维证据理论进行特征融合;最后,收集了新浪微博两个真实数据集进行了一系列实验。实验结果表明,与传统信息检索排序方法平滑语言模型（LMJM）相比,CCM-IF符合用户需求的信息占比提高了10%～20%。因此,作为一个静态质量评估指标,CCM-IF可直接用于微博检索排序、垃圾微博过滤等实际任务。

云计算中服务可信度评价的个性化融合方法

在具有动态性、虚拟计算和分布计算等特点的云计算环境中,如何采信云服务的可信度评价历史数据并由此挖掘最大的参考价值,是当前云服务的信任机制研究面临的一个关键问题.提出了一种云服务可信度评价的个性化融合方法,该方法从云服务的个性化特征分析入手,利用相似度评估函数,基于云服务用户集合构建特征共同体,接着引入证据理论,通过逐步求精迭代识别伪证据,过滤不可靠的可信度评价,然后,结合特征共同体的个性化加权系数,以一种新的相关证据融合公式实现可信度评价数据的融合.仿真实验和分析表明,本文方法具有良好的自适应性,能够为带有明显个性化特征且没有直接使用经验的用户提供具有较高价值的参考数据,从而提高云计算环境下服务可信度评价的准确度.