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面向非均匀分布数据的代价敏感标记分布学习

西南大学学报（自然科学版） 2024年第5期46卷 40-50页

作者：樊俊张恒汝余一帆闵帆西南石油大学计算机科学学院成都610500 西南石油大学机器学习研究中心成都610500

标记歧义近年来在机器学习和数据挖掘领域备受关注.标记分布学习(LDL)通过为样本分配概率标记来解决标记歧义问题.现有的LDL方法主要是为处理训练数据均匀分布的情况而设计的.然而,在实际应用中,训练数据往往呈现非均匀分布.因此,提出... 详细信息

标记歧义近年来在机器学习和数据挖掘领域备受关注.标记分布学习(LDL)通过为样本分配概率标记来解决标记歧义问题.现有的LDL方法主要是为处理训练数据均匀分布的情况而设计的.然而,在实际应用中,训练数据往往呈现非均匀分布.因此,提出了一种代价敏感的标记分布学习方法(CSLDL),用以处理这种非均匀分布的数据.通过充分利用样本的密度信息,设计了一种新的损失函数.首先,将描述度集平均划分为多个区间,并统计这些区间中的样本个数,从而推导出每个类别标记的经验密度向量.其次,为了确保不同区间之间的连续性,利用邻居来对目标区间的经验密度进行修正.将经验密度向量与对称核进行卷积,以使每个区间不仅考虑当前区间,还考虑附近区间.最后,利用修正后的密度向量构建代价矩阵,并结合Kullback-Leibler(K-L)散度来处理非均匀分布的训练数据.CSLDL在10个真实世界的数据集上与6种最先进的算法进行了对比实验.实验结果充分验证了提出的方法的有效性和优越性.

关键词：标记分布学习标记歧义非均匀分布数据代价敏感样本密度

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基于信任传递机制的三支推荐

模式识别与人工智能 2020年第7期33卷 600-609页

作者：秦琴张恒汝西南石油大学计算机科学学院成都610500

为了解决社交网络直接信任关系稀疏性问题,并降低协同过滤算法的推荐成本,文中提出基于信任传递机制的三支推荐算法.首先构建信任传递机制,获取用户的间接信任关系,扩展用户的社交网络,并使用二部图网络结构计算用户间双向影响因子.然后... 详细信息

为了解决社交网络直接信任关系稀疏性问题,并降低协同过滤算法的推荐成本,文中提出基于信任传递机制的三支推荐算法.首先构建信任传递机制,获取用户的间接信任关系,扩展用户的社交网络,并使用二部图网络结构计算用户间双向影响因子.然后,将双向影响因子作为约束项,设计目标函数进行矩阵分解.最后引入三支决策思想,考虑推荐过程中的误分类代价与推广代价,构建基于目标函数的三支推荐算法.在Filmtrust、Epinions数据集上的实验表明,文中算法性能较优.

关键词：三支推荐信任传递机制间接信任关系二部图矩阵分解

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防止缓冲区溢出漏洞的入侵检测系统

计算机应用 2002年第4期22卷 56-57页

作者：张恒汝电子科技大学电子机械系四川成都610054

缓冲区溢出漏洞攻击是通过非法执行系统中的系统调用来完成的 ,而众多对系统破坏性极强的攻击也是通过恶意调用操作系统的系统调用来实现的 ,文中介绍了一种入侵检测系统 ,可以对这些系统调用建立认证功能。

关键词：缓冲区溢出认证系统调用入侵检测系统漏洞防火墙计算机网络

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Java十大经典案例 4

2005年

作者：张恒汝

本书以Java的十个经典案例为主线，通过案例驱动的方式介绍Java语言的基本概念。包括：基本数据类型与控制结构、面向对象、方法、类、继承、重载、重定义、多态性、接口、异常处理等内容。

ISBN: (数字)703014788X

ISBN: (纸本)703014788X

关键词： JAVA语言程序设计

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状态检测防火墙研究与设计

状态检测防火墙研究与设计

作者：张恒汝电子科技大学

学位级别：硕士

正文：网络信息安全问题不仅越来越受到生活在网络信息社会中的个人与公司的重视，而且已涉及到社会生活的方方面面。为了建立安全可靠的信息网络，进行安全技术的研究与设计应用是必要与迫切的。嵌入式Linux源代码的公开性以及它方便... 详细信息

正文：网络信息安全问题不仅越来越受到生活在网络信息社会中的个人与公司的重视，而且已涉及到社会生活的方方面面。为了建立安全可靠的信息网络，进行安全技术的研究与设计应用是必要与迫切的。嵌入式Linux源代码的公开性以及它方便的可用性大大推动了基于嵌入式Linux的安全技术的研究及其相关安全产品的开发。本论文将研究基于嵌入式Linux平台的状态检测机制以及如何利用该机制实现动态NAT防火墙技术。由于传统防火墙如包过滤防火墙、应用网关防火墙逐渐不能适应新的网络安全需求。因此，一种基于状态检测的防火墙成为网络安全的研究热点。对于某一通信连接，通信状态(以前的通信信息)和应用状态(其他的应用信息)是对该连接做出控制决定的关键因素。因此，为了保证高层的安全，防火墙必须能够访问、分析和利用以下四种信息：所有应用层的数据包信息;以前的通信状态信息;其它应用的状态信息;基于上述三种信息的、灵活的、表达式的估算信息。本论文首先结合Linux源代码分析了状态检测的基本原理和所实现的功能，详细地讨论了Linux中基于Ipv4所定义的数据包之间的连接状态、获取这些状态的方法、这些状态的相互影响以及这些状态的相互变迁以及这些连接的状态是如何记录到相应的表结构中，然后利用Linux所实现的状态检测机制实现了源地址NAT和目的地址NAT以及包速率限制等防火墙功能。本项目是基于Ipv4进行研究和设计的，在分析状态检测机制以及设计NAT时本文将协议划分为TCP、UDP、ICMP三种协议进行讨论，充分利用Linux的模块机制进行分析和设计，所以该套软件具有高度模块化、可扩展性好的特点。

关键词：状态检测机制动态NAT 嵌入式Linux 模块机制包速率限制

精通Eclipse整合Web开发 Struts+Spring+Hibernate+JBPM 1

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丛书名：精通系列

2008年

作者：张恒汝虞晓东

本书细致而全面地讲解了Eclipse Web开发技术，共分5篇20章，内容包括Eclipse开发环境的搭建；利用Eclipse开发Java程序；Eclipse下SWT、Junit、Ant的使用方法以及Web应用开发：Eclipse下Sta'uts、CVS的应用以及数据库构建和WcbScrvic... 详细信息

ISBN: (纸本)9787115182067

本书细致而全面地讲解了Eclipse Web开发技术，共分5篇20章，内容包括Eclipse开发环境的搭建；利用Eclipse开发Java程序；Eclipse下SWT、Junit、Ant的使用方法以及Web应用开发：Eclipse下Sta'uts、CVS的应用以及数据库构建和WcbScrvice应用开发；Eclipse下的Hibernate、Spring及其他插件的应用和开发；电子商务系统、管理信息系统、文件审批系统的Web开发。本书内容循序渐进，实例丰富，操作及开发步骤讲解详细，配书光盘包含整个项目的源代码，方便读者提高学习的效率。

关键词：软件工具程序设计

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抽油机井参数优化的粒计算方法

西南石油大学学报（自然科学版） 2020年第6期42卷 115-123页

作者：张恒汝朱科霖徐媛媛谯英西南石油大学计算机科学学院四川成都610500

针对油气生产中的抽油机井参数优化问题,开展了一种基于抽油机井生产调控、维护措施数据的抽油机井生产参数优化的粒计算方法研究,研究中采用了粒计算、代价敏感粗糙集及推荐系统等机器学习方法。首先,利用决策树建立基于时间、空间及... 详细信息

针对油气生产中的抽油机井参数优化问题,开展了一种基于抽油机井生产调控、维护措施数据的抽油机井生产参数优化的粒计算方法研究,研究中采用了粒计算、代价敏感粗糙集及推荐系统等机器学习方法。首先,利用决策树建立基于时间、空间及业务层次等抽油机井数据的多粒度融合模型;然后,利用代价敏感粗糙集定义与抽油机井业务相适应的代价敏感评价模型;最后,在代价约束条件下,设计基于域感知因子分解机的抽油机井生产核心参数及维护措施推荐模型。在实际的油气生产数据上进行不同粒度的对比实验,可以发现由粗粒度到细粒度调整抽油机井的生产参数,其生产核心参数优化的推荐准确度先是逐渐增加,后逐渐下降。说明在参数优化中,需要进行合适的粒度选择。

关键词：抽油机井参数优化机器学习多粒度融合代价敏感粗糙集推荐系统

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三角距离相关性的标签分布学习

智能系统学报 2021年第3期16卷 449-458页

作者：黄雨婷徐媛媛张恒汝闵帆西南石油大学计算机科学学院四川成都610500

针对标签相关性的表征问题,提出一种基于三角距离相关性的标签分布学习算法。首先,构建距离映射矩阵,描述标签分布和特征矩阵之间的映射关系。其次,设计新的三角距离,以表征标签之间的相关性。最后,结合标签相关性,设计基于Kullback-Lei... 详细信息

针对标签相关性的表征问题,提出一种基于三角距离相关性的标签分布学习算法。首先,构建距离映射矩阵,描述标签分布和特征矩阵之间的映射关系。其次,设计新的三角距离,以表征标签之间的相关性。最后,结合标签相关性,设计基于Kullback-Leibler散度的目标函数。在8个数据集上的实验结果表明,与8种主流算法相比,本文提出的算法在6个准确性指标上占优势。

关键词：标签分布学习标签相关性三角距离距离映射矩阵多标签学习最大熵模型 Kullback-Leibler散度 L-BFGS方法

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一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法

南京大学学报（自然科学版） 2022年第1期58卷 135-142页

作者：吕亚兰徐媛媛张恒汝西南石油大学计算机科学学院成都610500

可解释性矩阵分解解决了概率矩阵分解缺乏可解释性的问题,然而概率矩阵分解假设评分数据是服从正态分布的,这与实际场景有一定的偏差.针对该问题,提出一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法.首先采用一种新型的变换函数使原始评分近似服从... 详细信息

可解释性矩阵分解解决了概率矩阵分解缺乏可解释性的问题,然而概率矩阵分解假设评分数据是服从正态分布的,这与实际场景有一定的偏差.针对该问题,提出一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法.首先采用一种新型的变换函数使原始评分近似服从正态分布,然后通过可解释性矩阵分解获得预测评分,最后利用对应的逆变换函数将预测评分映射回原始评分区间.在三个数据集上进行实验,结果表明,与多个主流矩阵分解算法相比,提出的算法在多个评价指标上占优.

关键词：推荐系统可解释性矩阵分解变换函数正态分布