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期刊信息/Journal information
计算机研究与发展
计算机研究与发展

徐志伟

月刊

1000-1239

crad@ict.ac.cn

010-62620696;62600350

100190

北京中关村科学院南路6号

计算机研究与发展/Journal Journal of Computer Research and DevelopmentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物、中国计算机学会会刊，我国第一个计算机刊物。主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。
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    融合层注意力机制的多视角图对比学习推荐方法

    钱忠胜黄恒朱辉刘金平...
    160-178页
    查看更多>>摘要：图对比学习因其可有效缓解数据稀疏问题被广泛应用在推荐系统中.然而,目前大多数基于图对比学习的推荐算法均采用单一视角进行学习,这极大地限制了模型的泛化能力,且图卷积网络本身存在的过度平滑问题也影响着模型的稳定性.基于此,提出一种融合层注意力机制的多视角图对比学习推荐方法.一方面,该方法提出 2种不同视角下的 3种对比学习,在视图级视角下,通过对原始图添加随机噪声构建扰动增强视图,利用奇异值分解(singular value decomposition)重组构建SVD增强视图,对这 2个增强视图进行视图级对比学习;在节点视角下,利用节点间的语义信息分别进行候选节点和候选结构邻居对比学习,并将 3种对比学习辅助任务和推荐任务进行多任务学习优化,以提高节点嵌入的质量,从而提升模型的泛化能力.另一方面,在图卷积网络学习用户和项目的节点嵌入时,采用层注意力机制的方式聚合最终的节点嵌入,提高模型的高阶连通性,以缓解过度平滑问题.在 4 个公开数据集LastFM,Gowalla,Ifashion,Yelp上与 10个经典模型进行对比,结果表明该方法在Recall,Precision,NDCG这 3个指标上分别平均提升3.12%,3.22%,4.06%,这说明所提方法是有效的.

    层注意力机制对比学习图卷积网络多任务学习推荐系统

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    面向AIoT的协同智能综述

    罗宇哲李玲侯朋朋于佳耕...
    179-206页
    查看更多>>摘要：深度学习和物联网的融合发展有力地促进了AIoT生态的繁荣.一方面AIoT设备为深度学习提供了海量数据资源,另一方面深度学习使得AIoT设备更加智能化.为保护用户数据隐私和克服单个AIoT设备的资源瓶颈,联邦学习和协同推理成为了深度学习在AIoT应用场景中广泛应用的重要支撑.联邦学习能在保护隐私的前提下有效利用用户的数据资源来训练深度学习模型,协同推理能借助多个设备的计算资源来提升推理的性能.引入了面向AIoT的协同智能的基本概念,围绕实现高效、安全的知识传递与算力供给,总结了近十年来联邦学习和协同推理算法以及架构和隐私安全 3个方面的相关技术进展,介绍了联邦学习和协同推理在AIoT应用场景中的内在联系.从设备共用、模型共用、隐私安全机制协同和激励机制协同等方面展望了面向AIoT的协同智能的未来发展.

    协同智能联邦学习协同推理智能物联网智能计算系统

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    互联网服务场景下基于机器学习的KPI异常检测综述

    尚书一李宏佳宋晨卢至彤...
    207-231页
    查看更多>>摘要：关键性能指标(key performance indicator,KPI)异常检测技术是互联网服务智能运维的基础支撑技术.为了提升KPI异常检测的效率与准确性,基于机器学习的KPI异常检测技术成为近年来学术界与工业界的研究热点.在综合分析相关研究的基础上,给出了面向互联网服务的KPI异常检测技术框架.然后,分别针对单变量KPI、多变量KPI和矩阵变量KPI,从挖掘KPI在不同维度域(时间域、度量域、实体域)的依赖模式的角度出发,探讨了用于KPI异常检测的机器学习模型的选择动机.进一步地,以检测性能目标为导向,详细介绍了以准确性目标为核心的KPI异常检测技术(关注如何提升KPI异常检测模型的准确性)和以多目标平衡为核心的KPI异常检测技术(关注如何平衡理论性能与实际应用目标间的关系).最后,梳理了基于机器学习的KPI异常检测技术在KPI监控及预处理、模型通用性、模型可解释性、异常告警管理以及KPI异常检测任务自身局限性5个方面的挑战,同时指出了与之对应的潜在研究方向.

    互联网服务异常检测关键性能指标机器学习智能运维

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    磁共振无线充电技术:进展与展望

    王馨语周王球周颢李向阳...
    232-255页
    查看更多>>摘要：无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线充电领域的研究热点,拥有更为广阔的应用前景.为此,大致回顾了磁共振无线充电技术的发展历程并对其相关背景概念进行了简要概述.对近年的磁共振无线充电技术相关研究进行了系统梳理,并基于设计动机和技术实现从反馈通信、优化调度、感知应用、安全保障 4个角度出发,详细总结了对应工作的基本原理、实施方法等核心内容,为后续的研究提供了有效参考.其中,根据传输方式将反馈通信方面工作分为两大类,根据系统结构将优化调度方面工作分为两大类,根据应用场景从三大类介绍感知应用方面工作,根据保障对象将安全保障方面工作分为三大类.最后在上述工作的基础上,讨论了磁共振无线充电技术现有工作的可改进之处,并对未来研究方向进行了展望.

    磁共振无线充电反馈通信优化调度感知应用安全保障

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    基于本地边差分隐私的有向图聚类算法

    付楠倪巍伟姜泽鹏侯立贺...
    256-268页
    查看更多>>摘要：基于本地差分隐私的图聚类工作成为近年来的一个研究热点.已有工作主要针对的是无向图,且大多利用位向量技术通过模块化聚合实现.由于噪声量与向量维度成线性关系,使得聚类质量和隐私性难以很好地兼顾.此外,针对无向图中边的有/无设计的 2元扰动机制在面对有向图时,因无法对边的方向性进行处理而无法适用.针对上述问题,提出一种基于本地边差分隐私(edge local differential privacy,Edge-LDP)的有向图聚类算法DGC-LDP(directed graph clustering under LDP).具体来说,为了降低噪音量同时适用于有向图,基于直接编码方式设计了一种适用于有向星型图的动态扰动机制,通过自适应添加噪声来平衡隐私性和统计效用.在此基础上,在终端和收集者之间构建迭代机制.收集者依据终端上传的噪声数据提取节点间的相似性信息,并设计基于轮廓系数测量模型的节点聚合算法,通过迭代机制不断地优化节点聚合形式形成高质量簇.理论分析和实验结果表明,所提算法在满足Edge-LDP的同时能够有效兼顾聚类精度.

    隐私保护本地差分隐私图聚类随机响应相似度

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    面向电商联盟的区块链营销标签交易系统

    代炜琦李铭赵珂轩姜文超...
    269-280页
    查看更多>>摘要：大数据电商时代,数据交易可使彼此孤立的数据资源得到协同共享与价值利用,营销标签作为电商业务中数据交易的主要形式,拥有巨大的潜在价值.然而传统数据交易市场面临 3个主要问题:1)中心化平台信息不透明导致信任危机和恶意竞价排名;2)缺乏合理的激励机制来打破数据孤岛导致数据不流通和共享困难;3)数据安全威胁导致隐私泄露和数据倒卖盗卖等问题.为解决这些问题,设计了一种面向电商联盟的区块链营销标签交易机制DSTS(decentralized data security transaction system),以去中心化为基础设计上层共识激励机制,结合可信执行环境完成系统各项数据交易和计算业务,从而实现了一个安全完备的数据交易生态.通过真实性验证机制确保营销标签有效性,设计共识激励机制使用户积极共享数据,利用智能合约对角色行为按照系统设计规范进行有效约束;随后通过SGX(software guard extensions)远程认证实现密钥传输和数据安全存储,实现了智能合约安全调用来保障用户隐私和数据安全;最后,通过可信计算机制和系统设计思想,实现了数据交易结果的可靠交付.为验证系统的安全性和实用性,采用某电商公司提供的 35万条真实数据进行性能测试,测试结果表明系统能够同时保证安全和性能需求,其额外开销主要来自远程认证模块且在可接受范围内.

    区块链数据交易电商联盟可信执行环境共识机制

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    人工智能赋能新质生产力发展:现状解析与未来展望

    项晓岚张圣宇吴飞
    281-283页
    查看更多>>摘要：对中国计算机大会(CNCC 2024)论坛《"人工智能+"赋能新质生产力:新、质与力的道与术》中专家发言观点进行思考,分析了新质生产力中"新""质"和"力"的内涵,讨论了人工智能这一通用目的技术正成为新质生产力的重要引擎,重塑社会经济发展和科学研究范式变革,推动人类社会迈向"人工智能+"时代.最后,结合中国"2030教育强国、科技强国、人才强国"的战略目标,对人工智能与新质发展力的融合发展提出若干未来展望.
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