基于Shamir(t,n)门限方案的数字图象信息分存

本文基于密码学中的 Shamir(t,n)门限方案研究数字图象存储与传输中的信息分存方法 ,主要结果是 :对于给定的秘密图象 A,发送者可以从任意选择的 k幅 (k=1 ,2 ,3 ,… )同样尺寸图象出发 ,生成作为伪装的 N幅图象 (N>k) ;接收者可以利用这 N幅图象中 k+1幅恢复图象 A.本文介绍了利用拉格朗日插值算法给出的分存原理 ,并提出一类基于射影几何学的分存算法 .

基于节点度和社区信息的复杂网络链接预测

网络结构信息被广泛用于研究复杂网络的链接预测问题,本文在信息理论模型的基础上,通过结合不同的网络结构特征,提出了更通用的信息理论模型.对于无标度网络,通过抑制度大的邻居节点的贡献,提出基于节点度信息的邻居集信息(NSI)指标.进一步,引入社区结构信息计算节点对连接的先验概率,提出基于社区结构特征的邻居集信息指标.在真实网络上的实验结果表明,本文所提出的指标具有更好的预测效果.

面向社区团购的深度图神经网络推荐系统

由于我国农业生产的熟人社会属性与各种社区团购日益普及,基于社交关系的推荐系统已成为农产品社区团购等新兴互联网应用中不可或缺的组成部分。然而,现有研究大多没法探索、量化用户偏好和社会关系间的相关性,忽略了可能影响某些社交关系拓扑的农产品特征间的相关性(同好者交友现象),因此提出一种基于深度图神经网络的社交推荐模型(GNN-R4A)。首先,该模型将用户与农产品特征空间抽象为两个图网络,分别通过图神经网络方法进行编码;然后,将两个编码空间嵌入矩阵分解的两个隐因子中完成用户—农产品评分矩阵中缺失的评分值;最后,在3组数据集上开展实验,使用均方根误差、均方误差、归一化折损累计增益作为评估指标,结合消融实验验证推荐方法的有效性。实验表明,GNN-R4A相较于已有方法推荐效果更优,可为面向社区团购的推荐系统提供参考与借鉴。

在脉冲星的观测证据中寻找夸克解禁态

简述了中子星结构、组成、演化的理论研究以及相关的观测进展,对演化后期孤立毫秒脉冲星和处于双星系统中的脉冲星可能存在夸克解禁和夸克重囚禁的现象进行了理论上和观测证据上的探讨。认为双星系统中的脉冲星可能会由于条件不同,会分别出现夸克解禁和夸克重囚禁的现象。

数字图像隐藏中一种基于MIP图的抗攻击方法

从计算机图形学中纹理技术的 MIP图方法出发 ,对数字图像信息隐藏的抗攻击方法进行了研究 ,其目的是对具有一定保护价值的数字图像进行保密传输和安全存储 .文中采用计算机图形学中的 MIP图方法来增强数字水印的鲁棒性 ,该方法的核心是通过将原始图像信息和需要隐藏的图像信息按照 MIP图的方法进行存储 ,这使得需要隐藏的信息不再隐藏在原始图像中 .当需要对隐藏信息进行恢复时 ,即使该原始图像受到了非常强的攻击 ,也可以按照 MIP图对数字图像的恢复方法 ,保证隐藏信息的恢复 .实验证明 ,这种方法可以抵挡在数字图像信息隐藏领域常见的攻击 ,在一定条件下 ,这种方法是安全可行的 .