基于行为足迹的多模态融合身份认证

针对单模态身份认证方法存在特征单一容易被伪造和攻破的问题,提出基于用户行为足迹的多模态特征融合隐式身份认证方法。在移动设备中采集用户使用设备时的触摸压力、触摸轨迹、加速度等传感器数据,利用特征选择技术提取触摸屏交互、移动模式、物理位置等特征并对其进行训练与融合,最终通过多模态特征融合模型实现用户身份认证。实验结果表明,该方法采用的特征级融合和决策级融合方式均获得了98%以上的认证准确率,相比单模态身份认证方法更难以被伪造和攻破,且认证准确率更高、稳定性更强。

黔东南侗族传统村落空间形态对旅游者足迹行为影响研究

乡村振兴背景下,传统村落旅游蓬勃发展。关注旅游者的足迹行为对传统村落的旅游发展至关重要。本文以黔东南侗族传统村落为例,从调试人地关系的角度构建空间认知逻辑框架,运用多源数据和MNL方法建立传统村落空间形态对旅游者足迹行为的影响模型,通过量化分析侗族传统村落空间形态与旅游者足迹行为之间的耦合关系,为黔东南传统村落的旅游地供给与旅游者需求之间寻求更加平衡的关系,以期对传统村落动态保护传承发展旅游提供参考。研究发现:(1)村落旅游资源发展空间有限且不协调,旅游配套服务设施与旅游者足迹行为出现错位,究其本质是空间主体的多元化;(2)侗族传统村落空间形态加强了功能性核心空间的旅游集聚效应,路网渗透性较差,村落边缘旅游景点缺失。面对侗族传统村落空间旅游发展的滞后性,宜促成多元主体合作,均衡主体间构想、现实与生活空间的“真实性”与“商品化”。

基于行为特征网的流程模型分解挖掘

为了使包含活动数目较多的事件日志有效挖掘流程模型,提出基于行为特征网的流程模型分解挖掘方法,基于活动日志确定各活动间的行为足迹关系,推得相应的行为矩阵;结合行为矩阵计算行为关系图,从而产生活动聚类;通过现存挖掘算法过滤子日志挖掘子网,并对子网添加接口库所形成子网行为特征网;在行为特征网的基础上,运用合成网的观点合成整网,以此挖掘流程模型。最后通过仿真分析验证了该分解挖掘方法的有效性。