摘要：针对析取回答集程序的结构化测试基础理论匮乏的问题,系统化地提出析取回答集程序结构化测试覆盖的概念。首先,定义针对析取回答集程序的测试用例,确立析取回答集程序的主要测试实体为程序中的逻辑规则;其次,通过对规则的头、规则的体、规则的集合等不同测试目标构建了规则覆盖、定义覆盖、环覆盖等基本概念来模拟结构化测试中的语句覆盖、分支覆盖等概念;最后,提出了析取回答集程序的测试覆盖率计算公式,并举例说明各种覆盖下的覆盖率计算方法,并讨论了析取回答集程序的部分特殊性质和关键指标。

摘要：特征交互的建模对于推荐系统中预测用户的点击率至关重要。设计了增强型高阶注意力因子分解机模型EHAFM(enhanced high-order attentive factorization machine),其主要由Embedding层、显式特征交互层、输出层构成。在每个显式特征交互层中,通过聚合其他特征的表示来更新特征的表示,并针对无用特征交互对预测产生干扰的问题,提出了增强型元素级注意力机制,利用投影矩阵拓展特征表示空间,以增强注意力矩阵的学习能力。通过融合多个增强型元素级注意力头的信息,以解决模型泛化能力不足问题。通过堆叠显式特征交互层可以将特征表示更新到任意高阶,将高阶特征交互部分与一阶线性部分结合进行点击率预测。EHAFM模型在Criteo、Movielens-1M两个数据集上进行实验,结果表明相较基准模型在两个数据集上分别有0.21%和0.92%的AUC提升。

摘要：针对传统的推荐模型无法挖掘用户细粒度兴趣偏好的问题,提出了一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型(TAIP)。在TAIP模型中,将用户交互的时间间隔信息作为辅助信息引入到序列嵌入矩阵中,并设计多尺度时序卷积网络与通道和空间注意力机制精准地提取细粒度短期偏好,同时采用Transformer编码器挖掘目标项目与用户兴趣之间的长期偏好,最后利用全连接网络实现全局特征融合提供推荐。在公开数据集MovieLens-1M和YELP上进行实验,实验结果表明TAIP模型在HR、NDCG和MRR评价指标上相较于其他模型至少提升了4.84%和1.38%,具有更佳的推荐性能,验证了TAIP模型的有效性。

摘要：命名实体识别(NER)被视为自然语言处理中的一项基础性研究任务。受计算机视觉中单阶段(one-stage)目标检测算法启发,借鉴其算法思想并引入回归运算,提出有效识别嵌套命名实体的端到端方法。基于多目标学习框架,利用深度神经网络将句子转换为文本特征图以回归预测嵌套实体边界,设计中心度方法抑制低质量边界。与多种方法在ACE2005中文数据集上进行对比实验。实验结果表明,该方法有效识别文本中的嵌套命名实体,且计算机视觉算法思想和边界回归机制在自然语言处理任务中取得理想的效果。

摘要：函数加密作为一种多功能的新型公钥加密原语,因其能实现细粒度的密文计算,在云存储中有着广阔的应用前景,受到研究者们的广泛研究.因此,将数据的访问权限控制有机地融合到加解密算法中,实现“部分加解密可控、按需安全计算”是一个非常有意义的探索方向.但现有函数加密方案无法精细控制发送者权限且使用了较复杂的理论工具(如不可区分性混淆、多线性映射等),难以满足一些特定应用场合需求.面对量子攻击挑战,如何设计抗量子攻击的特殊、高效的函数加密方案成为一个研究热点.内积函数加密是函数加密的特殊形式,不仅能够实现更复杂的访问控制策略和策略隐藏,而且可以有效地控制数据的“部分访问”,提供更细粒度的查询,在满足数据机密性的同时提高隐私保护.针对更加灵活可控按需安全计算的难点,该文基于格上Learning with errors困难问题提出一种基于身份的细粒度访问控制内积函数加密方案.该方案首先将内积函数与通过原像抽样算法产生的向量相关联,生成函数私钥以此控制接收方的计算能力.其次,引入一个第三方(访问控制中心)充当访问控制功能实施者,通过剩余哈希引理及矩阵的秩检验密文的随机性,完成对密文的重随机化以实现控制发送者权限的目的.最后,接收者将转换后的密文通过内积函数私钥解密,仅计算得到关于原始消息的内积值.理论分析与实验评估表明,所提方案在性能上有明显优势,不仅可以抵御量子攻击,而且能够控制接收者的计算权限与发送者的发送权限,在保护用户数据机密性的同时,有效实现开放环境下数据可用不可见、数据可算不可识的细粒度权限可控密文计算的目标.

摘要：现有大多数跨域推荐(cross-domain recommendation,CDR)方法只是简单利用评分数据,对评论信息的挖掘不足。评论信息中往往包含用户的多个观点,如何充分利用评论信息中的细粒度观点挖掘其潜在价值以更好地解决跨域推荐冷启动和数据稀疏问题,成为当下跨域推荐的研究重点与难点。因此,设计了一种基于评论细粒度观点的跨域推荐模型(cross-domain recommendation model based on fine-grained opinion from review,FGOR-CDRM)。该模型主要由评论细粒度观点提取、辅助评论增强、跨域相关性学习三个模块组成。将文本卷积神经网络(text convolutional neural network,TextCNN)与门控机制结合,通过设置两个全局细粒度观点矩阵指导查询,有效提取评论信息的细粒度观点;在文本卷积之上增加一层卷积,利用相似非重叠用户的评论构建辅助文档,在增加训练数据多样性的同时有效缓解了数据稀疏;学习跨域细粒度观点之间的相关性,利用静态细粒度观点构建相关矩阵并进行语义匹配,实现目标域冷启动用户对项目的评分预测。在Amazon三个不同数据集(Book,Movies and TV,CDs and Vinyl)构成的三个领域对下进行实验,实验结果表明,FGOR-CDRM模型在三数据对下的表现均优于其他基准模型,以“电影-图书”数据对为例,FGOR-CDRM模型的(mean absolute error,MAE)比基线模型中ANR模型提高6.09%,比CDLFM模型提高3.58%。

摘要：针对传统的高压输电线路巡检方式成本高、难度大、及时性差等问题,设计了一种高压输电线路在线监测系统。系统具有监测高压输电线路中导线连接处温度以及高压输电塔工作状况功能,实现了高压输电线路工况的智能监测。数据采集节点采用STM32系列芯片作为主控芯片,基于LoRa通信距离远、功耗低的优点,结合TDMA方式控制采集节点的休眠与工作,通过温差发电技术进行电量补充,试验结果表明该系统具有低功耗、运行稳定等特点,满足设计的实际需求。

摘要：针对现有命名实体识别方法存在的语义信息获取不全面问题,提出基于Affix-Attention的命名实体识别语义补充方法。将句子和句子中每个单词对应的词缀输入到编码层,使用Bi-LSTM提取上下文特征。在编码层设计特征融合模块、建模文本特征与词缀特征的对应关系,使用Affix-Attention同时关注文本信息和词缀信息进行语义补充。解码层使用CRF层得到目标序列。在生物医学领域的JNLPBA-2004和BC2GM基准数据集上的试验结果综合评价指标F1达到81.73%、84.73%;在公共数据集CONLL-2003中试验结果综合评价指标F1达到91.35%。试验结果表明,本研究方法能够有效获取词的内部语义特征,融合文本信息和词缀信息,达到语义补充的效果,提升命名实体识别的性能。

摘要：刑期预测模型利用自然语言处理技术自动预测当前案件的建议刑期,对提高司法工作效率,维护司法审判的公平与公正,以及实现同案同判具有重要意义。现有的研究通常采用基于预训练语言模型的方法进行刑期预测建模,但由于存在裁判文书文本较长、专业性强及部分案由标注数据不足等问题,刑期预测任务依然具有较强的挑战性。针对上述问题,本文提出了基于带噪预训练的刑期预测方法。首先,根据刑期预测任务的特点,设计了融合罪名信息的刑期预测模型;其次,结合遮蔽语言模型(Masked Language Model,MLM)任务和自蒸馏策略减少刑期预测任务预训练数据中噪声的影响;最后,改进RoBERTa-wwm模型中的位置嵌入,增强模型的长文本建模能力。实验结果表明,本文提出的预训练方法能够极大地提升刑期预测任务的准确率,在小样本条件下也具有很好的表现。

摘要：为在全比较(ATAC)问题的分布式计算中达到较高的性能,提出一种基于任务驱动启发式的数据分发策略,充分考虑分布式环境中的存储使用、数据本地性和负载平衡。提出两个分发数据的启发式规则;根据相关约束条件和任务需求,所有的数据项均可在本地进行处理,使对于所有计算任务均具备良好的数据本地性。实验结果表明,对于64个节点的集群,所提策略实现了80%的存储节约量和100%的数据本地性,获得了理想化线性加速的89%。所提策略在ATAC问题的分布式计算中达到了较高性能。