基于敏感特征深度域关联的Android恶意应用检测方法

利用机器学习或深度学习算法进行Android恶意应用的检测是当前主流方法,取得了一定的效果。然而,多数方法仅关注应用的权限和敏感行为等信息,缺乏对敏感行为协同的深度分析,导致恶意应用检测准确率低。对敏感行为协同深度分析的挑战主要有两个:表征敏感特征域关联和基于敏感特征域关联的深层分析与检测。本文提出了一种新的Android恶意应用检测模型GCNDroid,基于敏感特征域关联关系图描述的应用程序主要敏感行为以及敏感行为之间的域关联关系来有效地检测Android恶意应用。首先,为了筛选出对分类更加敏感的特征,同时减少图节点的数量,加速分析,本文构建了敏感特征字典。接着,定义类或者包为域,在同一个域中的敏感特征具有域关联关系。通过敏感特征所在域的相对范围,构造敏感特征之间不同的域关联权重,生成敏感特征域关联关系图,敏感特征域关联关系图可以准确表征特定功能模块中的敏感行为,以及敏感行为之间的完整关系。然后,基于敏感特征域关联关系图,设计基于图卷积神经网络的深度表征,构建Android恶意应用检测模型GCNDroid。在实践中,GCNDroid还可以利用新的敏感特征不断更新,以适应移动应用程序新的敏感行为。最后,本文对GCDNroid进行了系统评估,召回率、调和平均数、AUC等重要指标均超过96%。与传统的机器学习算法(支持向量机和决策树)和深度学习算法(深度神经网络和卷积神经网络)相比,GCNDroid取得了预期的效果。

基于跨域关联与隐私保护的深度推荐模型

推荐系统能够根据用户的偏好有效地过滤信息,已被广泛应用于各行各业,但随着用户数量的爆炸式增长,数据稀疏性和冷启动问题日益严重.多源数据融合可以有效缓解数据稀疏和冷启动情况下的推荐精度,其主要思想是融合用户在其他方面的辅助信息来填补缺失值,以优化目标服务的推荐准确度,受到了研究者的青睐,但由于数据之间的关联引入了更为严重的隐私泄露风险.针对以上问题,提出一种基于跨域关联与隐私保护的深度推荐模型,设计一种具有多源数据融合和差分隐私保护特征的深度学习协同推荐方法.该方法一方面融合辅助领域信息以提高推荐的精确度,同时修正异常点的偏差,改善推荐系统的性能;另一方面针对数据融合中的数据安全问题,基于差分隐私模型在协同训练过程中加入噪音以保证数据的安全性.为了更好地评价推荐系统中的长尾效应,首次提出一种新的评价指标-发现度,用以度量推荐算法发现用户隐性需求的能力.基于已有算法进行了性能对比与分析,实验结果证明,所提方法在保证隐私安全的前提下,比现有方法具有更好的推荐精度和多样性,能够有效地发现用户的隐性需求.

基于学生多源数据的跨域关联和数据分析

高校学生的相关大数据的类型和数量日益增长,但这些多源数据来源于不同部门的各类系统,结构异化,缺乏有效的数据融通与数据共享。针对这一问题,文章采集了教学部门的课程成绩、学生部门的学生基本信息和后勤部门的校园卡刷卡记录,对这些多源数据进行预处理、结构化的操作后,对其进行跨域关联和数据分析。文章通过小规模样本群体的实证分析,得到学困生对群体的影响比学优生更大、经常在学校食堂晚餐的同学课程成绩更佳、在同一群体中年龄小的成绩表现更优等分析结果。

时序数据跨域关联可视分析

时序数据是数据挖掘的一类重要研究对象,当前的时序数据可视分析技术很少进行跨域关联,用户无法在统一视图中同时关注时空域的统计时序数据与认知域的文本主题数据的发展演化。抽象出用户基于跨域时序数据的可视分析过程,提出一种可视分析流程模型;以该模型为指导,设计了多视图协同的跨域关联可视分析工具。通过疫情时序数据和舆情文本数据的实例分析,证明了本方法可以较好的支撑用户同时关注不同域时序数据的发展演化,快速探索数据中隐含的特征信息和时空变化规律。

场域关联与关系再生产:返乡创业青年的雇工逻辑——基于鲁西南Z村电子厂的个案研究

返乡创业是农村青年助力乡村振兴的重要路径,而处理乡土经营中的雇工问题则是青年返乡创业的重要内容。基于布迪厄的场域理论,以鲁西南Z村电子厂为例,通过对雇工实践中招募、管理和提拔等环节的考察,揭示返乡创业青年的雇工逻辑,探究工厂扎根乡土的内在机制。结果表明:雇工问题的解决取决于返乡创业青年对三个场域主要关系的处理,分别为工厂场域的利益关系、乡土场域的乡土社会关系和家族场域的亲缘关系。具体而言,青年通过一些行动策略协调利益关系与乡土社会关系的冲突,密切与普通工人的关系,工厂场域与乡土场域在实现内在契洽互联的基础上促发紧密的乡土利益关系的再生产;鉴于利益关系与亲缘关系的天然张力,青年虽借助亲戚帮忙招工但却较为排斥亲戚工人,工厂场域与家族场域呈现相对独立、较为浅显的关联状态,实现松散的亲缘利益关系的再生产。随着越来越多农村青年返乡创业,"内""外"身份兼具的特征要求其必须协调好多方关系,经营实践才能扎根乡土。

从事件域关联整合模型看动物型歇后语的认知解读机制

本文在整合了事件域认知模型、关联理论及概念整合理论的基础上,建立了一个新的理论模型,即事件域关联整合理论(Event-domain Relevance Blending Model),试图以这个新的理论为依据和视角,研究动物型歇后语的认知解读机制。

一种基于跨域关联的大数据应用支撑系统

在移动互联网时代,大数据运营已经成为各运营商业务发展的重要方向。传统语音的移动通信业务,加快面向数据增值业务转型,并面临着微信、淘宝等互联网新生信息服务商业模式冲击。当前,大数据应用还局限于各领域自行研究,各自为政、投资浪费、技术壁垒等各种"任性"现象十分严重。基于此,特提出一种基于跨域关联的大数据应用支撑系统,通过制度的确立与支持,解决烟囱管理模型,统一共享存储信息,实现跨领域协作。

雷达有源干扰的多域特征参数关联智能识别算法

针对复杂干扰场景下参数变化范围大、决策树特征适应性较差等问题,本文提出了一种基于多域特征参数关联的雷达有源干扰智能识别方法。首先,针对干扰信号在时域、频域、脉压等多个域中的特点,设计了相应的特征参数。这些特征参数能够全面地描述干扰信号的特征。接着,采用随机森林的平均信息增益来选择不同干扰参数条件下的特征参数,并将它们进行关联。然后,结合多域关联特征和典型的神经网络,提出了一种改进的ResNet18网络。通过利用多域关联特征,该网络能够更准确地学习干扰信号的特征,并进行智能识别。最后设置大范围参数的干扰样本训练改进的ResNet18网络,优化其泛化性能。通过计算机仿真实验,本文的方法在大参数范围的有源干扰识别正确率达到了98%以上。而且经过改进后的ResNet18网络参数总量仅为原网络的1/17,大大减少了网络的复杂度。综上所述,本文提出的基于多域特征参数关联的雷达有源干扰智能识别方法具有较高的识别准确性和较低的计算复杂度,可以有效应用于复杂干扰场景中。

夸张识解的非定域关联建构

本研究运用分形论和量子力学理论对“内涵外延关联—传承模型”进行修补,提出了“非定域关联模型”,对夸张修辞的识解机制进行研究。研究认为,夸张识解是在语境的作用和意向性的主导下,听话人在确定话语是夸张修辞表达的基础上,依靠本体和夸体间的自相似性,寻求将二者关联起来的特征即夸张特征,以此构建本体和夸体之间的非定域关联;再基于夸张特征所体现的可扩大或缩小的不同程度之间的自相似性,确定夸张点,从而形成“A是B”表达式;最后推导出说话人的交际意图。其中,基于自相似性构建本体和夸体间非定域关联以确定夸张点是关键。

基于交叉特征感知融合的多领域虚假新闻检测

各领域虚假新闻的传播对社会造成了严重的影响,不同领域间新闻的领域偏移问题和跨域关联问题也对模型的预测能力造成了极大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种基于交叉特征感知融合的多领域虚假新闻检测方法.该方法可以捕捉不同领域间新闻的多种特征差异,并挖掘新闻之间的关联关系,从多个维度控制模型在不同领域的特征融合策略.此外,本文还提出了一种联合训练框架.本方法的模型使用本框架进行训练,在中英文数据集上的预测F1分数分别达到了92.84%和85.49%,相较于最先进的模型,预测效果分别提升了1.16%和1.07%.

基于TOPSIS和灰色关联投影法的区域碳效率动态综合评价——以泛珠三角为例

为弥补传统碳效率评价偏向绝对量指标或者少数几个指标的单点式评价的不足,选取相对量指标,从经济、人口、福利多个维度并兼顾地区发展实际与公平原则,构建区域碳效率评价指标体系。将TOPSIS法与灰色关联投影分析相结合,并利用时间序列平均算子二次加权以实现对泛珠三角9省(自治区)2011—2020年碳效率的动态综合评价。静态与动态评价研究结果显示:该区域碳效率发展水平存在差异,其中海南省碳效率总体水平较高,为0.530;贵州省碳效率相对较低,为0.162;海南省比贵州省高出227%。福建省碳效率呈上升趋势,由2011年的0.327上升至2020年的0.498,增长了52.3%。研究认为,应该制定差异化减排策略、加大技术经费投入、增强社会福利、引进人才以实现低碳经济发展。

从关联域视角分析文化意象翻译中的文化亏损

本文在关联理论和关联翻译理论的基础上提出“关联域”这一概念，并以此为依据对文学翻译过程中传递文化意象时出现的文化亏损现象进行深入探讨。我们认为，文化意象在信息意图或交际意图方面出现亏损的原因在于：英汉两个民族由于各自不同的认知语境列同一文化意象的理解产生错位，以及独特的文化意象不为另一认知语境中的读者了解所致。

基于故障关联因子的新型广域后备保护

提出一种基于故障关联因子(fault correlation factor,FCF)的广域后备保护新方法。该方法在系统正常运行情况下,根据网络拓扑结构及相量测量单元(phase measurement unit,PMU)的配置情况,初始化保护关联域;借助开关变位信息和启发式搜索技术快速更新保护关联域(protection correlation region,PCR)。在系统发生故障后,通过分析各关联域内差动电流故障稳态分量,界定故障关联域,实时计算该关联域内的故障关联因子,并据此确定具体的故障支路。新英格兰10机39节点系统的仿真结果表明:该方法不受系统运行方式的影响,计算简便,易于实现,且能够在PMU有限测点情况下快速、灵敏、可靠地判别故障位置。

智能配电网分布式区域纵联保护关联域的在线确定方法

针对智能配电网对故障检测的要求,提出了一种分布式区域纵联保护系统,介绍了该系统的结构和工作流程,研究了区域纵联保护范围的划分原则,并在此基础上提出了区域纵联保护关联域的在线确定方法。采用节点—支路关联矩阵描述网络拓扑结构,由当前拓扑生成变换矩阵,通过对2个矩阵进行相乘运算可得到节点邻接矩阵。对邻接矩阵进行分析,可快速、可靠地确定出区域纵联保护范围,以及各保护范围所对应的关联域。此外还讨论了网络拓扑结构变化对区域纵联保护关联域确定方法的影响。算例分析验证了所提方法的有效性。

从文本批评迈向关联域化——后现代音乐学的一种趋势

文本批评是文学批评的一个分支,兴盛于20世纪中叶。它集中研究文学文本的问题,引入"关联域化"的概念:文本的意义不能从文本的本身获得,只能从其它文本领会它的意义。这就是中文表达方式"跨学科"的由来。今天,关联域化已遍及各门学科,音乐学也不例外。文章概述近几十年来音乐学关联域化提出的问题和结果,以及21世纪音乐学发展的相关趋向。

“关联域”视角中的互文性翻译

本文在关联理论和关联翻译理论的基础上提出"关联域"这一概念,探讨互文性翻译过程中出现的信息意图或者交际意图的文化亏损,旨在把互文性的探讨引入关联翻译理论领域。[作者简介]李占喜,男,汉族,华南农业大学外国语学院博士,讲师,研究方向:语用学、翻译理论与实践、英汉文化对比与跨文化交际。

关联理论视域下的文化负载词翻译

文化负载词是指标志某种文化中特有事物的词组和短语。由于中西方在自然环境、宗教、习俗、文化意象等方面的巨大差异,在翻译文化负载词时,译者很难找到完全对等的表达。本文从关联理论的角度探讨译者如何在原文文本和语境间寻找最佳关联,从而将原文本的信息意图或交际意图准确传达给译文读者。

论《园冶》文化关联域——《园冶》文化论之四

系统分析《园冶》文化的关联领域,重点阐述了《园冶》与文心、画镜、墨情、释道教缘、戏曲琴韵和茶道酒趣等诸多文化领域的深度贯通,论证了《园冶》包含政治、经济、哲学、史学、文学、建筑园林、美学、宗教学、茶文化、酒文化等丰富内容的百科全书型特色,开阔了《园冶》研究的视野。

广义线性大系统的稳定性及其关联参数稳定域（英文）

本文利用广义大系统的向量李雅普诺夫函数法，研究了广义线性大系统ＥＸ（ｔ）＝ＡＸ（ｔ）（其中Ｅ为奇异矩阵）的稳定性和不稳定性，同时分别获得ｎ阶定常线性广义大系统的关联参数稳定域和不稳定域。

从“关联域”的角度分析翻译中的逻辑矛盾

文章从"关联域"的角度结合语言逻辑学知识对翻译中出现逻辑矛盾的思维过程进行了分析,指出导致译者违反逻辑学中矛盾律的原因,并根据其特点将译文中包含的逻辑矛盾分成三类,即词汇信息型逻辑矛盾、语境型逻辑矛盾、百科信息型逻辑矛盾,并提出了在翻译中如何避免违反逻辑矛盾的建议。