第十一届中国计算机学会大数据学术会议论文选登

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第十一届中国计算机学会大数据学术会议论文选登

来源：太原理工大学学报

专题来自于《太原理工大学学报》2024年01期，共9篇研究成果。

行业视野: 系统设计
类别; 40个
关键词; 40位
专家; 9篇
论文; 1200IP
点击量; 233次
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基于多头注意力动态图卷积网络的交通流预测

作者(Author)：邓涵优, 陈红梅, 肖清, 方圆

摘要：【目的】交通流预测对于城市交通系统的有效管理和运行至关重要。交通网络中不同路段或路口的流量随时间动态变化,空间邻近路段或路口的流量也会相互影响。为了更好地从交通流序列中学习不同路段或路口流量的时空相关性,提升交通流短时预测性能,提出基于多头注意力动态图卷积网络(dynamicgraphconvolutionnetworkwithmulti-headattention,DGCNMA)的交通流预测方法。【方法】DGCNMA模型在Transformer框架中首先引入图卷积网络学习交通流序列的空间嵌入并融入交通流序列,进而采用多头注意力机制从多个角度同时捕捉交通流序列的时间相关性和空间相关性;其次引入交互动态图卷积网络,通过卷积网络和动态图卷积网络交互学习以及交通流奇偶子序列特征交互融合,同时学习交通流序列的局部时空相关性和全局时空相关性。【结果】通过在高速公路交通流数据集(PEMS03、PEMS04、PEMS08)和地铁人群流量数据集(HZMEinflowandHZMEoutflow)上的大量实验,验证了所提出的DGCNMA模型的交通流预测性能优于基线模型。

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太原理工大学学报

2024年第01期

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基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型

作者(Author)：贺步贵, 董永权, 贾瑞, 金家永

摘要：【目的】为了充分利用交互记录中的学习和遗忘特征,提出了一种基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型(MFKT).该模型考虑了学习过程中的学习和遗忘两种行为。【方法】首先,从交互记录中提取学习和遗忘两大特征,然后将提取到的学习特征通过标量交叉方式嵌入记忆网络,同时将遗忘特征通过向量组合的方式嵌入,用于增强其对于学生答题序列的学习能力。此外,还考虑到了不同学生回答完成后的知识增长差异,在原先记忆网络的基础上增加了一个知识增长层,用于计算学生答题得到的知识增长。【结果】通过在公开数据集上的实验表明,MFKT更加符合学生的真实学习规律,能够实现对学生知识状态更加精准的追踪。

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太原理工大学学报

2024年第01期

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25
基于高置信度伪标签数据选择算法的临床事件抽取方法

作者(Author)：罗媛媛, 杨春明, 李波, 张晖, 赵旭剑

摘要：【目的】事件抽取是构建高质量事件知识图谱的前提。临床事件抽取过程中事件元素存在依赖关系,现有方法无法准确识别事件元素并组合为事件,且现有临床事件标记数据较少,给事件抽取任务带来了极大的挑战。【方法】将临床事件抽取建模为实体识别模型,提出一种融合多特征的中文医学事件抽取方法:BERT-MCRF.该方法使用BERT构建模型的嵌入和特征提取部分,在CRF层加入多个字的滑动窗口特征,然后将BERT-MCRF作为半监督实验的基实验,提出一种高置信度伪标签数据选择算法作为筛选数据的条件,得到较高质量的300条数据与原始数据合并,最终构建了1700条语料,并重新训练模型。【结果】BERT-MCRF模型在3种属性实体上的整体F1值达到80.21%,比经典的BiLSTM-CRF模型提升15.11%;通过半监督思路重新训练的模型最终F1值达到81.56%,较原始BERT-MCRF提升了1.35%.

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太原理工大学学报

2024年第01期

139

13
大数据背景下的数据安全治理研究进展

作者(Author)：徐双, 刘文斌, 李佳龙, 李灯熬, 赵菊敏

摘要：【目的】通过检索与分析数据安全治理相关技术文献,从数据全生命周期各阶段入手,展开实现数据安全治理的各类安全治理技术研究。【方法】首先,通过介绍数据安全治理现状,分析加强数据安全治理研究的重要性;其次,具体阐述了数据全生命周期理论,给出数据生命周期的不同阶段;然后,系统性总结了数据准备、使用、存储与销毁等不同生命周期阶段的数据安全治理技术及其应用;最后,对数据安全治理面临的挑战与未来研究方向进行了分析与展望。【结论】加强数据安全治理,不论是对个人信息的隐私保护,还是对数据产业自身发展,甚至是对国家的信息安全,都有着重大意义。数据安全治理领域应更好地将区块链技术和实际应用相结合,建立更加健全的数据追责机制,明确数据使用的责任和义务。

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太原理工大学学报

2024年第01期

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23
融合知识图谱的预训练模型研究综述

作者(Author)：杨杰, 刘纳, 徐贞顺, 郑国风, 李晨, 道路

摘要：【目的】针对预训练模型仍面临处理复杂任务所需的知识信息质量不高和数量庞杂的挑战,而融合知识图谱的预训练模型可增强其性能。进一步研究并深入探讨如何有效地融合知识图谱到预训练模型中,以丰富目前综述所包含的知识增强类型。【方法】分析并总结了近年来融合知识图谱的预训练模型的相关文献,首先简要介绍了预训练模型引入知识图谱的原因、优势以及难点;其次详细讨论了隐性结合、显性结合两类方法,并对代表模型的特点与优缺点进行了对比总结;最后对融合知识图谱的预训练模型将面临的挑战以及未来研究发展趋势进行了讨论。【结论】融合知识图谱的预训练模型核心问题是解决如何将知识库中的信息有效地融合到预训练模型中,未来可以探索更加有效和高效的知识融合方法,以提高模型的性能和泛化能力。

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太原理工大学学报

2024年第01期

133

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时空众包中的多轮跨平台在线匹配

作者(Author)：金倩倩, 李博扬, 成雨蓉, 孙永佼

摘要：【目的】为了解决传统单平台任务分配中的供需不平衡问题,跨平台在线匹配成为了一种新兴解决方案,它允许多个类似的平台建立合作关系,将无法完成的任务发送给其他平台,增加任务被接受的概率。然而,目前的跨平台在线匹配都只考虑了单轮的匹配过程,难以在多平台竞争中找到良好的决策结果。为了解决以上不足,研究了多轮跨平台在线匹配问题,并提出了基于贪心的多轮匹配算法和基于多方博弈的匹配算法。【方法】基于贪心的多轮匹配算法通过将任务进行多轮转发和匹配,由平台贪心地选择高收益的任务来完成,以提高任务完成的效率。基于多方博弈的匹配算法则通过建立合作平台之间的激励机制,计算满足纳什均衡的任务分配策略,让平台在竞争中寻找更优的策略,从而实现整体性能的提升。【结果】实验结果表明本文的算法可以提高平台的总收入,体现了本文工作的效果和效率。

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2024年第01期

110

26
满足个性化差分隐私的社交网络图生成方法

作者(Author)：高瑞, 陈学斌, 谷铮, 邹元怀

摘要：【目的】针对现有本地化差分隐私社交网络图生成算法中直接扰动邻居列表的方法会导致引入过多噪声且隐私保护程度不均衡的问题,提出了一种满足个性化的本地差分隐私社交网络图生成方法(GPDP)。【方法】首先,使用传统的社区发现算法Louvain对原始社交网络图进行划分,保留社区信息;其次,对于划分后的社区根据其社区内部平均权重度比值作为新的隐私预算参数分配给每个节点;然后,每个节点根据新的隐私预算各自扰动其邻居列表,同时利用随机邻接位向量(RABV)方法降低通讯成本;最后合并邻居列表形成生成图。【结果】通过在真实数据集上的实验结果表明,该算法在发布合成图数据时保证了数据隐私性和可用性的均衡,同时保留了更多的社区结构信息。

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太原理工大学学报

2024年第01期

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改进YOLOv7的轻量化交通标志检测算法

作者(Author)：李禹纬, 付锐, 刘帆

摘要：【目的】针对现有交通标志检测算法中的较大计算量和较高参数量的问题,提出一种改进YOLOv7的轻量化交通标志检测算法。【方法】该算法分为输入、提取特征的骨干网络、融合特征的颈部网络和对目标进行预测的头部网络4个部分。在骨干网络引入大核卷积,增大了有效感受野,提升了骨干网络提取特征的能力;检测颈部融合坐标注意力、随机池化等方法,既能构建通道注意力又能捕捉准确位置,同时提升网络的泛化能力;此外,提出集中综合深度可分离卷积模块,在减少参数量的同时更好地提取图像特征。【结果】实验结果表明,本文算法在CCTSDB2021数据集上的检测精度达到了93.13%,mAP也达到了87.59%,相较于同类型的方法有了较大的提高,该网络在较低的参数量和计算量的情况下实现了较高的精确率,不仅能够精准地捕捉交通标志的位置信息,同时能够准确地对交通标志进行预测。

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太原理工大学学报

2024年第01期

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