【摘 要】
：
用户匹配的目的是检测来自不同社交网络的用户是否是同一个人.现有的研究主要集中在用户属性和网络嵌入上,而这些研究方法往往忽略了用户与好友间的亲密关系.因此,文中提出一种基于好友亲密度的用户匹配算法(FCUM).该算法是一种半监督、端到端的跨社交网络用户匹配算法,其中注意力机制被用于量化用户与好友之间的亲密度.好友亲密度的量化能够提高FCUM的泛化能力.通过在单一目标函数中对用户个体相似性和亲密好友相似性进行联合优化,能充分利用用户个体相似性和亲密好友相似性.文中还设计了一种双向匹配策略,用于解决人工标记匹配
【机 构】
：
南京信息工程大学计算机与软件学院 南京210044
论文部分内容阅读
用户匹配的目的是检测来自不同社交网络的用户是否是同一个人.现有的研究主要集中在用户属性和网络嵌入上,而这些研究方法往往忽略了用户与好友间的亲密关系.因此,文中提出一种基于好友亲密度的用户匹配算法(FCUM).该算法是一种半监督、端到端的跨社交网络用户匹配算法,其中注意力机制被用于量化用户与好友之间的亲密度.好友亲密度的量化能够提高FCUM的泛化能力.通过在单一目标函数中对用户个体相似性和亲密好友相似性进行联合优化,能充分利用用户个体相似性和亲密好友相似性.文中还设计了一种双向匹配策略,用于解决人工标记匹配用户代价较高的问题.在真实数据集上的实验表明,FCUM算法优于其他只考虑用户个体相似性的方法.在如今用户隐私保护限制愈发严格、难以获取用户其他完整属性信息的情形下,该算法具有实用和易于推广的特性.
其他文献
由于在建模关联信息方面具备天然优势,图数据已在社交网络、知识表示等方面被广泛运用.但是相较于传统的关系型数据库系统,图数据管理中的以子图匹配为代表的一系列基础操作仍有进一步优化的空间.在一个完善的图数据库系统中,为实现多个子图匹配任务的优化调度,往往需要对每个任务的代价,尤其是匹配结果的基数进行准确预估.然而,现有的子图匹配基数预估方法缺乏对图结构信息的充分考量,且在多结点匹配中存在严重的潜在累计误差.BoostCard方法通过对各结点的邻域信息进行表示,来聚合结点的局部结构特征,同时运用统计方法估计不同
现有的水印和加密方案大多难以确保水印和加密过程的交换性以及受保护图像的视觉质量,这些方案的水印嵌入和加密过程固定且对受保护图像的内容进行了或多或少的修改,很少有方案在不影响受保护图像内容质量的前提下完成水印和加密过程的交换.因此,提出了一种基于奇异值分解的同态可交换脆弱零水印方案.在发送端,内容所有者采取同态加密对原始图像内容进行加密,加密和水印生成两个阶段互不影响,可以分别从加密图像和原始宿主图像生成零水印信息.在接收端,合法接收者先进行图像解密,再在解密的图像内容上进行水印检测,通过提取的水印信息可以
大数据分析系统的用户希望任务的执行时间尽可能短.然而,在任务执行期间,网络与计算时刻都可能成为阻碍任务执行的资源瓶颈.通过对大数据分析系统的观察与分析,得出如下结论:1)根据当前资源瓶颈的不同,数据并行框架应当在多种工作模式之间切换;2)子任务的调度应当充分考虑将来可能到达的新任务,而不能仅考虑当前已经提交的任务.基于上述观察,设计并实现了全新的任务调度系统Duopoly,其由感知计算资源的网络调度器cans与感知网络资源的子任务调度器nats两部分组成.通过小规模物理集群与大规模仿真实验对Duopoly
在传统的密文策略属性基加密(Ciphertext-Policy Attribute-Based,CP-ABE)方案中,访问策略是显式存在的,这可能会泄露数据所有者的隐私,在医疗场景中会给数据所有者带来潜在的安全隐患,因此支持访问策略隐藏的方案被陆续提出.但是多数方案在实现解密测试的过程中需要生成冗余密文或密钥组件,增加了数据所有者的计算开销和数据用户的存储开销.同时,恶意用户可能会受利益驱使,泄露其解密密钥.为了解决以上问题,提出了一个支持访问策略隐藏和密钥追踪的轻量级医疗数据共享方案.首先,采用SGX(
针对目前攻击图模型不能实时反映网络攻击事件的问题,提出了前向更新风险概率计算方法,以及前向、后向更新相结合的动态风险概率算法.所提算法能够即时、准确地动态评估和分析网络环境变化问题,对网络攻击事件进行动态实时分析.首先对图中各个节点的不确定性进行具体量化分析,在贝叶斯网络中计算它们的静态概率,之后根据实时发生的网络安全事件沿前向和后向路径更新图中各个节点的动态概率,实时量化和反映外界条件的变化,评估网络各处的实时危险程度.实验结果表明,所提方法可以根据实际情况校准和调整攻击图中各节点的概率,进而帮助网络管
现有的联邦学习模型同步方法大多基于单层的参数服务器架构,难以适应当前异构无线网络场景,同时存在单点通信负载过重、系统延展性差等问题.针对这些问题,文中提出了一种面向边缘混合无线网络的联邦学习高效模型同步方法.在混合无线网络环境中,边缘移动终端将本地模型传输给附近的小型基站,小型基站收到边缘移动终端模型后执行聚合算法,并将聚合后的模型发送给宏基站完成全局模型更新.考虑到信道性能的异构性和数据传输在无线信道上的竞争关系,文中提出了一种新型的分组异步模型同步方法,并设计了基于传输速率感知的信道分配算法.在真实的
深度学习在各种实际应用中取得了巨大成功,如何有效提高各种复杂的深度学习模型在硬件设备上的执行效率是该领域重要的研究内容之一.深度学习框架通常将深度学习模型表达为由基础算子构成的计算图,为了提高计算图的执行效率,传统的深度学习系统通常基于一些专家设计的子图替换规则,采用启发式搜索算法来优化计算图.它们的不足主要有:1)搜索空间大,效率低下;2)缺乏可拓展性;3)难以利用历史优化结果.为了解决上述问题,文中提出了GSO,即一个基于图神经网络的深度学习计算图子图替换优化框架.该框架将计算图的子图优化建模成经典的
以太坊Solidity智能合约基于区块链技术,作为一种旨在以信息化方式传播、验证或执行的计算机协议,为各类分布式应用服务提供了基础.虽然落地还不足6年,但因其安全漏洞事件频繁爆发,且造成了巨大的经济损失,使得其安全性检查方面的研究备受关注.首先基于以太坊相关技术对智能合约的一些特殊机制和运行原理进行介绍,并根据智能合约的自身特性对一些出现频率较高的智能合约漏洞进行分析,然后从符号执行、模糊测试、形式化验证和污点分析等方面分类阐述了传统的主流智能合约漏洞检测工具.此外,为了应对层出不穷的新型漏洞以及提高漏洞
网格生成是计算流体力学中非常重要的一环,大规模数值模拟过程中对网格精度要求的提高会导致网格生成所耗的时间增加.文中基于OpenFoam开源软件中的网格生成算法,主要研究多面体网格的并行生成,并提出OpenMP和MPI混合并行的多面体网格生成方法.通过理论分析得到,使用混合并行方法生成相同质量的网格时,混合并行方法生成网格的时间消耗随着线程数量和网格单元数量的增加而减少.3组使用不同求解器的数值模拟实验结果表明,该混合并行方法不但可以保证生成网格的质量——可以正常进行数值计算模拟且模拟结果与原方法相比几乎没
利用深度强化学习技术实现无信号灯交叉路口车辆控制是智能交通领域的研究热点.现有研究存在无法适应自动驾驶车辆数量动态变化、训练收敛慢、训练结果只能达到局部最优等问题.文中研究在无信号灯交叉路口,自动驾驶车辆如何利用分布式深度强化方法来提升路口的通行效率.首先,提出了一种高效的奖励函数,将分布式强化学习算法应用到无信号灯交叉路口场景中,使得车辆即使无法获取整个交叉路口的状态信息,只依赖局部信息也能有效提升交叉路口的通行效率.然后,针对开放交叉路口场景中强化学习方法训练效率低的问题,使用了迁移学习的方法,将封闭