基于k近邻中心偏移因子的欠采样方法

针对不平衡数据集在实际应用中分类效果较差的问题,文章提出一种基于k近邻中心偏移因子对多数类样本欠采样的数据处理方法。k近邻中心是样本的k个最近邻覆盖区域的中心点,所在位置随着k值的增加而发生偏移,偏移变化的波动程度用中心偏移因子来表示。中心偏移因子的值反映了样本周围的局部密度,数值较小的因子代表样本及其近邻处于密集区域,或近邻在样本的同一侧密集分布,样本可能为冗余样本。为了在不改变原始数据分布的前提下尽可能地删除冗余度较高的多数类样本,首先,移除多数类样本中的噪声点,计算多数类样本的中心偏移因子;然后,将多数类样本按照偏移因子的数值从低到高排序;最后,通过比较样本与k近邻的中心偏移因子来删除部分多数类样本,使数据集趋于平衡。实验使用支持向量机对多种欠采样方法平衡后的14个数据集进行了分类,实验结果表明,所提方法在大多数数据集上表现较优,有效提高了少数类的分类精度。

国内外人工智能监管现状及其启示研究

人工智能是一把双刃剑,在推动人类社会发展的同时,也带来了多重潜在风险。如何保证人工智能技术安全、可靠、可控引发广泛讨论。目前,美国、英国等均已逐步开展人工智能治理实践,以规避技术发展带来的风险。关于人工智能这一类新兴科技的发展,我国一直是采取鼓励与监管并行的道路,并且在近年来越发重视新兴科技监管方面的建设。文章梳理了欧美国家有代表性的举措,总结了人工智能治理的最新实践做法,为我国制定政策提供参考。

运营商IPv6过渡技术分析

IPv6协议是因特网的新一代通信协议,如何实现从IPv4过渡到IPv6是IPv4地址逐渐耗尽带来的急需解决的关键问题。该文研究并总结了网络中潜在的IPv6过渡场景及典型的过渡机制并提出ISP网络中核心网和接入网IPv6过渡部署的策略,为网络中部署IPv4向IPv6过渡技术提供参考。

IP网络安全防护方案研究

本文研究如何为运营商提供网络安全保护方案,并通过网络设备、网络协议、网络设备访问等多方面进行阐述,为提高运营商网络安全提供参考。

基于CSS选择器技术的信息提取系统设计与实现

随着互联网的发展,社交媒体的壮大,个人用户和自媒体登上历史舞台,对于网络信息的整理和分析正在成为运营个人账户和自媒体的一种必要技能。现存网页爬虫技术非常成熟,但是对于自媒体和小团队来说功能冗余、复杂度相对较高,并且由于网页爬虫的设计是基于全量网页分析设计的,而自媒体和小团队往往只对有限的网址目标感兴趣,如果采用网页爬虫技术会得到很多无用信息,还需要投入精力清洗数据费时费力。设计实现一种基于CSS选择器技术的目标信息抽取系统,可以通过配置文章特征,利用DOM数据自动提取目标文章,实现更精准的信息收集。另外,由于采用模拟DOM响应的方式获取信息,同步解决了URL动态生成,网页爬虫无法抓取文章URL的问题。

基于SVM的迁移学习方法在互联网金融网页分类中的应用

经过人工标注的互联网金融网页数据量偏小,且新兴金融业态繁多,给互联网金融网页的业态识别带来了困难。对此提出一种基于超平面位置调优支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的迁移学习方法。首先利用迁移学习,将相关业态的已标注数据以及少量新业态的已标注数据迁移到新的金融业态中,然后通过对SVM算法模型进行调整,引入参数对分类超平面位置调优,实现分类准确率的提升。实验结果表明了该方法性能的有效性,采用该方法比现有方法准确率平均提高约0.8%,最高提高约1.7%。

互联网新闻信息服务安全评估分析及方法

互联网新闻信息服务是互联网技术、新闻行业融合发展的新型服务,为人们新闻信息获取提供了很大便捷。但互联网自身的不安全性也给新闻信息的传播带来了安全风险,针对互联网新闻信息服务的安全评估显得尤为重要。本文分析了互联网新闻信息服务安全风险和评估要素,以评估指引表方式对互联网新闻服务开展安全评估,为互联网新闻行业安全评估开展提供参考支撑。

互联网新闻信息服务安全评估系统设计与实现

随着《互联网新闻信息服务管理规定》的发布实施,根据要求向社会公众提供互联网新闻类服务应当取得互联网新闻信息服务许可,开展相应的安全评估工作。当前,互联网新闻信息服务安全评估主要是人工评估为主,以文档方式留存,存在数字化程度低、可持续性差问题。本文通过分析互联网新闻信息服务评估流程和评估要求,以模块化方式设计了互联网新闻信息服务安全评估支撑管理系统,初步实现了评估工作的数字化管理,为为评估工作跨时间空间运作提供了便利。

谈我国社会经济发展对经济工商管理人才的需求

在当前经济全球化、国际化大市场的发展背景下,企业结合经济社会发展情况开展工商管理工作,可以通过对于内部管理的优化,在统筹考虑内外部资源的基础上,以更加科学的管理决策,促进企业的可持续发展。工商管理作为企业开展日常经营活动的系统性管理内容,在开展工作组织时,专业化组织需要高质量管理团队的搭建,而本文主要分析了经济社会发展背景下,工商管理类专业人才的需求,在明确人才需求方向,明确工商管理工作组织问题的基础上,提出了工商管理类专业人才培养的路径。

基于XGBOOST算法的API资产发现技术研究

本文提出了一种基于XGBoost的API资产发现方法,通过分析API类型和数据接口等特点,进行特征选择和提取,最后基于XGBoost算法进行建模,实验结果表明,该方法可以准确并且高效地识别API资产。

联邦学习隐私攻击与保护技术研究综述

联邦学习作为分布机器学习框架,一定程度上解决了用户数据隐私问题,但随着联邦学习的广泛应用与学者对其开展深入研究,其暴露出的隐私攻击风险日益凸显,针对此类风险进行研究并提出相应的保护技术已经成为新形势下的联邦学习研究热点。针对联邦学习中存在的隐私攻击问题,本文综述了多种联邦学习中的主流与新型隐私攻击手段与相应的隐私保护技术。最后,探讨了当前联邦学习中隐私保护技术存在的缺陷,展望未来重点研究方向。

基于BERT-CNN模型的微博文本情感分类研究

近年来,随着人类进入大数据时代,整个社交媒体平台产生的文本数量呈爆炸式增长。由于海量的中文文本本身存在稀疏性和高维性特点,其语义解释也具有多样性和较强的语境依赖性,这无疑增加了对中文文本准确分类任务的难度。如何利用计算机对海量文本信息进行准确的分类,已成为当前研究的热门。本文通过实验对比BERT模型、BERT-LSTM模型和BERT-CNN模型在微博文本情感分类中的表现,实验结果表明,BERT-CNN模型分类效果最佳,其准确率比单一的BERT模型提高0.26%。

公共免费Wi-Fi建设运营模式分析

分析国内外公共免费Wi-Fi建设运营案例,总结政府独立建网模式、政府委托建网模式、运营商主导模式、互联网行业巨头主导模式等4种模式的优劣,为我国公共免费Wi-Fi的发展提供建议。