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期刊信息/Journal information
计算机工程
华东计算技术研究所　上海市计算机学会
计算机工程

华东计算技术研究所　上海市计算机学会

游小明

月刊

1000-3428

hdsce@sohu265359.sohuvip.net

021-54972331

200233

上海市桂林路418号

计算机工程/Journal Computer EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国电子科技集团公司第三十二研究所（华东计算技术研究所）主办的学术性刊物，是上海市计算机学会会刊。主要特点：以最快的速度、科学求实的精神，精选刊登代表计算机行业前沿科研、技术、工程方面的高、精、尖优秀论文。贯彻党的“双百”方针，繁荣科技创作，促进国内外学术交流，探讨和传播计算机科学的理论和实践，加速和促进我国计算机事业的发展。
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    基于自监督的多视角图协同过滤推荐方法

    张宝鑫杨丹聂铁铮寇月...
    100-110页
    查看更多>>摘要：现有的图协同过滤算法在现实场景中存在数据稀疏问题,同时在相邻信息聚合的过程中使得特征学习更容易受到交互噪声的影响.为了解决上述问题,提出一个基于自监督的多视角图协同过滤(SMGCF)推荐方法,通过图神经网络学习用户和项目节点的嵌入表示.在学习节点嵌入表示的过程中,考虑到单个节点间的交互关系以及聚类节点间的聚类关系对推荐结果的影响,引入自监督学习来辅助图协同过滤算法进行多视角关系的挖掘.针对节点交互级关系视角,通过数据增强得到多个用户-项目交互二分图,并且提出一种节点交互级关系的对比学习方法;针对节点聚类级关系视角,提出一种节点聚类级关系的对比学习方法.通过多视角融合策略将2种类型的对比学习方法进行融合,从而提升节点嵌入效果.在4个公开的数据集上进行实验,实验结果证明了SMGCF的可行性和有效性.相比最优基准方法NCL,SMGCF在Recall@10和NDCG@10指标上最高可提升2.1％和 4.3％.

    自监督学习推荐方法数据增强图神经网络对比学习

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    文档上下文异构表示的句子级关系抽取方法

    曹渝昆程宇何祯奕徐康乐...
    111-119页
    查看更多>>摘要：关系抽取是指从文本中识别2个实体的关系.现有研究利用数据分组处理取得了良好的效果,但由于组内数据之间交互较少,因此大多忽略了组内数据之间的关联.此外,部分方法定义了较多种类的标注信息,从而导致标注信息冗余.针对上述问题,提出一种文档上下文异构表示的句子级关系抽取方法.设计基于异构图网络的文档上下文信息模块,将组内数据中的词和关系建模为图上的节点,然后通过消息传递机制将组内信息进行交互,充分表征组内数据间的关联关系;设计基于异构图网络的关系信息模块用于捕捉关系信息,其与文档上下文信息模块中异构图网络参数共享,从而节约了计算资源;设计融合标记策略,引入一种逻辑上的虚拟标签减少标签种类,缓解标注信息冗余问题.实验结果表明,所构建模型在NYT和WebNLG数据集上的F1值分别为93.2％和94.7％,在复杂场景下的8个子任务中,取得了 6个子任务的最优表现,验证了所提方法的有效性.

    融合标记异构图网络单模块单步模型句子级关系抽取自然语言处理

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    基于情感增强与双图卷积网络的方面级情感分析

    代巍王丰羽冀常鹏
    120-127页
    查看更多>>摘要：方面级情感分析旨在检测给定方面句子的情感极性.现有研究大多在句法依存树上构造图卷积网络,以获取方面词与上下文之间的句法信息.然而这类方法存在提取信息不够丰富、缺乏对句子中情感信息的挖掘等问题.针对上述问题,提出基于情感增强与双图卷积网络的方面级情感分析模型.该模型由双通道图卷积网络组成,旨在挖掘句子中的情感信息、句法信息和语义信息.利用位置信息和情感知识在依存树上构造情感增强依存图,并以此构建情感增强图卷积网络,增强方面词与上下文之间的情感依赖关系,同时挖掘句子中丰富的句法信息特征.构建基于多头注意力机制的图卷积网络,获取句子中的语义特征信息.对双图卷积网络的输出特征进行掩码、平均池化和拼接等操作,并通过情感分类层进行分类.实验结果表明,该模型与经典的图卷积网络模型(ASGCN)相比,在Restaurant、Laptop和Twitter数据集上的准确率和F1值分别提升3.43和5.69、3.13和3.92、3.57和4.02个百分点,具有较好的情感分类性能.

    方面级情感分析情感增强依存关系图卷积网络多头注意力机制

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    面向后渗透攻击行为的网络恶意流量检测研究

    梁松林林伟王珏杨庆...
    128-138页
    查看更多>>摘要：现有的后渗透行为研究主要针对主机端进行攻击与防御反制,缺乏对流量侧的模式分析与检测方法.随着后渗透攻击框架与攻击工具的快速发展与广泛使用,基于统计特征或原始流量输入的恶意流量检测模型难以应对复杂多变场景下的后渗透攻击行为恶意流量,存在泛化能力弱、检测精度低、误报率高等问题.通过深入分析后渗透攻击恶意流量样本与正常网络流量会话流,提出后渗透攻击恶意流量的会话流级别粒度划分方法,挖掘后渗透攻击恶意流量在时间尺度上的交互行为与语义表示.引入一种基于马尔可夫模型的时间向量特征提取方法表征流序列的行为相似度,对会话流进行全局行为建模,解决单一粒度特征学习能力不足的问题,进而构建基于多粒度特征融合的后渗透攻击恶意流量检测框架.实验结果表明,该方法在后渗透攻击行为恶意流量多分类检测任务上达到了 99.98％的准确率,具有较高的分类准确性与较低的误报率.

    后渗透攻击流量分析多特征融合特征提取恶意流量检测

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    一种基于双链的区块链共识机制

    旋逸昭赵红武金瑜
    139-148页
    查看更多>>摘要：共识机制是区块链系统的核心技术,目前针对"非币"区块链系统提出的基于贡献值证明与工作量证明(PoC+PoW)的共识机制存在共识效率较低、可靠性和安全性不高、算力消耗大的缺点.提出一种新的基于双链的共识机制CON_DC_PBFT.在该共识机制中设计一种业务链-系统链双链结构,将贡献值等系统数据和主要业务数据分离到双链中各自完成共识处理,双链的共识表现为半独立的形式,业务链共识消息流受系统链监督协调,并且系统链根据贡献值随机指定业务链的记账节点,双链的分工与协同实现并行化和流水化,改善共识的效率.由于贡献值数据不能被轻易获取,通过拜占庭通信机制和节点随机选择算法,降低节点遭受攻击和系统停滞的风险.通过实验综合分析出块选择概率、单点故障率、节点数、区块传输速率、CPU使用率对共识机制的性能影响,结果表明,与PoC+PoW机制相比,CON_DC_PBFT共识机制节省了 50％以上内存、存储资源占用,在综合共识时延上有30％以上的改善.

    区块链共识机制双链结构拜占庭容错协议非币场景下的区块链贡献值

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    预算约束下多任务联邦学习激励机制

    顾永跟李国笑吴小红陶杰...
    149-157页
    查看更多>>摘要：联邦学习是一种实现数据隐私保护的分布式机器学习范式,性能取决于数据源的质量和数据规模.客户端是理性个体,参与联邦学习将耗费计算、通信和隐私等成本,需要通过激励提高客户端的参与意愿.因此联邦学习能成功应用的关键之一是尽可能多地激励高质量数据客户端参与训练.多任务联邦学习环境下客户端拥有面向不同任务且质量不同的数据,并具有执行能力的约束.为提高多个学习任务的整体性能,在预算受限的条件下设计一种面向任务的客户选择和报酬机制.通过分析影响模型精度的重要因素,提出一种基于客户端数据样本分布特征的质量评估标准,并结合客户端成本信息,设计一种逆向拍卖的激励机制(EMD-MQMFL),实现客户端的任务指派和支付策略.从理论上分析和证明了该机制具有诚实性、个人理性以及预算可行性,并通过大量实验验证了该方法在联邦学习性能上的有效性.在MNIST、Fashion-MNIST、Cifar-10数据集上的实验结果表明,EMD-MQMFL在数据不平衡的情况下,平均模型精度比已有的机制至少提高5.6个百分点.

    联邦学习多任务逆向拍卖激励机制数据质量

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    面向电力调度指令的区块链隐私可追踪存证方案

    王栋王合建玄佳兴郑尚卓...
    158-166页
    查看更多>>摘要：在区块链上对电力调度指令进行可信存证是解决异议调度追责困难的有效手段.电力调度包含指令发起者、接收者、调度指令等高度敏感内容,调度指令存证需在保证敏感内容隐私性的同时验证接收者身份及调度指令的合规性,并在异议调度发生时追踪发起者身份.现有的区块链隐私存证方案大多采用中心化管理方式,这与区块链分布式设置相违背.针对电力调度指令存证的特定需求,设计一个支持调度发起者身份隐私且可追踪、接收者身份以及调度指令隐私且合规的区块链存证方案.将接收者身份及调度指令进行编码,经承诺加密并提供相应的零知识证明保证承诺密文合规后存储至区块链上.采用秘密共享方案对传统的群签名算法进行改进,在不影响签名与验证效率的前提下,将群管理员数量由单方拓展至多方.当异议调度发生时,多名群管理员共同追踪异议调度发起者身份,揭示接收者身份及调度指令信息.理论分析与实验结果表明,该方案具有较高的安全性,执行效率满足实施需求.

    隐私保护区块链可追踪群签名电力调度

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    基于贝叶斯网络的差分隐私高维数据发布技术研究

    卢晓天朴春慧杨兴雨白英杰...
    167-181页
    查看更多>>摘要：在实现隐私保护的同时提高数据可用性是高维结构化数据发布研究中的挑战性问题,经典算法PrivBayes针对该问题提供了一种解决方案.为进一步减少计算开销、提高数据可用性,提出基于贝叶斯网络的差分隐私数据发布算法ELPrivBayes.分析贝叶斯网络结构学习阶段的理论计算开销,构建存储属性之间互信息的相关矩阵,避免结构学习算法迭代过程中互信息的冗余计算,降低了时间复杂度.基于平均互信息优化了节点进入贝叶斯网络的顺序,提高结构学习迭代过程中指数机制贡献的互信息期望值,进而提高生成数据集与原始数据集的统计近似度,并实证分析网络结构质量对首节点选择的低敏感性.在4个典型数据集上的实验结果表明,与经典算法PrivBayes及其改进方案相比较,结构学习阶段的计算开销降低了 97％～99％,基于指数机制捕获的互信息提高了 14％～67％,生成数据集与原始数据集的平均变差距离降低了 32％～40％,构建的支持向量机(SVM)分类器的准确率提高了 4％～5％,并且当e≤0.8时,采用ELPrivBayes算法生成数据的可用性提升更为显著.

    数据发布贝叶斯网络差分隐私隐私保护相关矩阵平均互信息

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    基于金字塔网络的非侵入式负荷辨识及其隐私保护方案

    王以良周鹏叶卫戚伟强...
    182-189页
    查看更多>>摘要：智能电网融合了信息系统,能够为能源供应提供更有效的解决方案.智能电表是智能电网的关键部分,对智能电表数据的深入研究有助于为智能电网的管理和决策提供有效支持.非侵入式负荷辨识(NILM)技术为需求侧管理提供了技术支撑,但现有方式需要用户和NILM服务端进行数据交互,在这个过程中泄露了隐私信息.针对上述问题,设计了基于2D-卷积神经网络(2D-CNN)金字塔网络的NILM,并采用同态加密和安全多方计算技术进行隐私保护,针对金字塔网络的卷积、全连接、批标准化、平均池化、ReLU和上采样等算子设计隐私保护协议,组合隐私保护算子构建隐私保护的2D-CNN金字塔网络.整个过程没有还原数据和中间结果的原始信息,从而保护了双方隐私.在UK-DALE数据集上的实验结果表明,基于2D-CNN的金字塔网络能够表现出良好的效果,准确率达到95.81％,并且隐私保护的2D-CNN金字塔网络能够在保护客户端数据和服务端模型参数隐私性的情况下保持2D-CNN金字塔网络的推理效果,精确率、召回率和准确率等保持一致.同时,隐私保护的2D-CNN金字塔网络在广域网中计算时间不到5 s,在局域网中不到0.5 s,并且通信量仅需4.79 MB,能够适用于NILM任务的现实场景.

    智能电网非侵入式负荷辨识金字塔网络同态加密安全多方计算

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    深度语义关联学习的基于图像视觉数据跨域检索

    焦世超关日鹏况立群熊风光...
    190-199页
    查看更多>>摘要：基于图像的视觉数据跨域检索任务旨在搜索与输入图像在语义上一致或外形上相似的跨域图像和三维模型数据,其面临的主要问题是处理跨域数据之间的模态异质性.现有方法通过构建公共特征空间,采用域适应算法或深度度量学习算法实现跨域特征的域对齐或语义对齐,其有效性仅在单一类型的跨域检索任务中进行了验证.提出一种基于深度语义关联学习的方法,以适用多种类型的基于图像的跨域视觉数据检索任务.首先,使用异构网络提取跨域数据的初始视觉特征;然后,通过构建公共特征空间实现初始特征映射,以便进行后续的域对齐和语义对齐;最后,通过域内鉴别性学习、域间一致性学习和跨域相关性学习,消除跨域数据特征之间的异质性,探索跨域数据特征之间的语义相关性,并为检索任务生成鲁棒且统一的特征表示.实验结果表明,该方法在TU-Berlin、IM2MN和MI3DOR数据集中的平均精度均值(mAP)分别达到0.448、0.689和0.874,明显优于对比方法.

    跨域检索特征对齐域对齐草图真实图像三维模型相关性学习

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