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融合动态传播和社区结构的社交媒体谣言检测模型

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 198-207页

作者：强子珊顾益军中国人民公安大学信息网络安全学院北京100032

为解决现有谣言检测模型对时间信息利用不充分的问题,同时验证利用谣言传播的社区结构特征可以提高谣言检测模型的性能,提出一种融合动态传播和社区结构的社交媒体谣言检测模型Dy_PCRD(rumor detection model based on dynamic propagat... 详细信息

为解决现有谣言检测模型对时间信息利用不充分的问题,同时验证利用谣言传播的社区结构特征可以提高谣言检测模型的性能,提出一种融合动态传播和社区结构的社交媒体谣言检测模型Dy_PCRD(rumor detection model based on dynamic propagation and community structure),一方面使用图卷积网络提取谣言传播的结构特征,另一方面先根据谣言内容和传播结构划分话题社区,再使用一种新型的注意力计算方法提取谣言的社区结构特征,将二者分别输入时间注意力单元对其动态变化规律进行建模,最后基于所获得的嵌入表示对谣言进行分类。三个公开数据集上的实验结果表明,在相同条件下,相较于基线模型,其准确率及其他各评价指标均有所提升,验证了社区结构特征、动态性特征以及相关注意力计算方法对提升谣言检测模型性能的有效性。

关键词：谣言检测动态图社区结构传播注意力机制

融合结构分析与远端节点表示的信贷欺诈检测图神经网络

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数据分析与知识发现 2024年

作者：张岚泽顾益军彭竞杰中国人民公安大学信息网络安全学院

[目的]引入拓扑结构分析，提高图神经网络在信贷欺诈检测准确性。[方法]提出融合先验结构信息的图深度欺诈检测模型PSI-GNN。通过结构信息编码将表征中心节点拓扑结构的属性信息嵌入于特征向量；其次，将消息传递分为近端与远端两个方... 详细信息

[目的]引入拓扑结构分析，提高图神经网络在信贷欺诈检测准确性。[方法]提出融合先验结构信息的图深度欺诈检测模型PSI-GNN。通过结构信息编码将表征中心节点拓扑结构的属性信息嵌入于特征向量；其次，将消息传递分为近端与远端两个方面，其一基于浅层GNN模型聚合近端节点信息，其二，以随机游走结构相似性为导向筛选并聚合远端同构性信息；最后，融合上述两节点嵌入结果并完成欺诈识别。[结果]与9个相关领域的图神经网络模型相比，在包含欺诈行为的信贷或交易网络DGraph-Fin和TFinance数据集上，PSI-GNN在F1-Macro和AUC分别具有2.62%、4.55%和4.67%、2.33%的提升；[局限]对结构信息预嵌入开销的降低是进一步研究的重点。[结论]充分利用信贷网络中实体的结构属性和同构性信息可有效完成欺诈检测任务。

关键词：电商信贷图神经网络欺诈检测同构性

基于空间-邻域自适应的图卷积神经网络信贷欺诈检测模型

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数据分析与知识发现 2024年第4期8卷 137-151页

作者：张岚泽赵晓亮刘津彤顾益军中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 北京市朝阳区人民法院北京100021

【目的】为信贷欺诈检测提供兼具空间和邻域自适应性的图卷积神经网络模型。【方法】提出双曲跳跃图卷积神经网络。在空间自适应方面,将节点属性表示为双曲空间可训练曲率,从而完成欺诈网络的低失真嵌入表示;在邻域自适应方面,定义双曲... 详细信息

【目的】为信贷欺诈检测提供兼具空间和邻域自适应性的图卷积神经网络模型。【方法】提出双曲跳跃图卷积神经网络。在空间自适应方面,将节点属性表示为双曲空间可训练曲率,从而完成欺诈网络的低失真嵌入表示;在邻域自适应方面,定义双曲跳跃连接框架(HJK-Net)框架,通过双曲层间聚合机制对邻域表示结果进行融合。从而为关系网络提供融合空间和邻域自适应性的图表示学习结果,进而完成信贷欺诈检测任务。【结果】通过在公开且来源于实际业务场景的大型社交网络中部署实验,所提模型的AUC指标达到0.8335,相比于以GraphSAGE(NS)为代表的基线模型提升0.0594。【局限】浅层社交网络对邻域自适应性的优势略有限制,所提模型在大型复杂深度网络结构中优势更加明显。【结论】空间自适应为节点属性相关性提供更准确描述,邻域自适应为图表示学习选择最优的邻域聚合范围;融合空间和邻域自适应的模型在大型欺诈关系网中具备更好的识别效果。

关键词：图卷积神经网络图表示学习双曲空间空间-邻域自适应性信贷欺诈检测

融合动态传播和神经霍克斯过程的网络谣言检测模型

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数据分析与知识发现 2024年

作者：彭竞杰夏天顾益军张岚泽中国人民公安大学信息网络安全学院中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室中国人民大学信息资源管理学院

[目的]提高社交媒体网络谣言检测准确率，减少网络谣言对于社会稳定的潜在威胁。[方法]提出一种融合动态传播和神经霍克斯过程的谣言检测模型。按照推文传播时间线划分传播子图并构建子图嵌入，将嵌入序列输入全局动态演化编码模块，叠... 详细信息

[目的]提高社交媒体网络谣言检测准确率，减少网络谣言对于社会稳定的潜在威胁。[方法]提出一种融合动态传播和神经霍克斯过程的谣言检测模型。按照推文传播时间线划分传播子图并构建子图嵌入，将嵌入序列输入全局动态演化编码模块，叠加时间编码后形成加权序列，进而输入神经霍克斯过程模块计算连续条件强度函数，以描述传播自激励现象，同时经平均池化后输入前馈神经网络进行谣言检测。此外，采用多任务学习模块计算两类输出的整体损失，指导模型训练。[结果]模型在公开数据集Twitter15和Twitter16上的准确率分别达到了85.6%和86.6%，优于其他主流基线模型，并具有较好的谣言早期检测性能。[局限]仅使用文本数据和时间属性信息，后续可加入推文图片、用户属性等特征，进一步提升模型的准确率。[结论]编码推文传播的动态性信息和自激励现象有利于提升谣言检测效果。

关键词：谣言检测动态图神经网络传播自激励现象神经霍克斯过程

面向异构社交网络的空-频域自适应图神经网络

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计算机科学与探索 2024年

作者：张岚泽顾益军彭竞杰中国人民公安大学信息网络安全学院

传统GNNs基于同构性假设对近邻节点实现低通滤波功能完成邻域相似信息的聚合嵌入。但在异构图中分属不同类别的节点彼此多建立联系，而相同类别的节点在图拓扑位置上距离较远。这一特点给注重近端邻域信息聚合的传统GNNs带来“远端节点... 详细信息

传统GNNs基于同构性假设对近邻节点实现低通滤波功能完成邻域相似信息的聚合嵌入。但在异构图中分属不同类别的节点彼此多建立联系，而相同类别的节点在图拓扑位置上距离较远。这一特点给注重近端邻域信息聚合的传统GNNs带来“远端节点信息聚合缺失”与“同构性假设失灵”的问题。因此设计融合空域与频域自适应嵌入机制的异构图神经网络(Spatial-Frequency domain Adaptive Heterophilic Graph Neural Networks， DA-HGNN)以解决上述问题。针对问题一，设计“远端空域嵌入模块”，旨在通过高阶随机游走迁移概率筛选并聚合远端相似节点，补充“消息传递的跨邻域自适应性”；针对问题二，设计“近端频域嵌入模块”，构建滤波器分离节点高频与低频信号，并设计频域导向型注意力机制对上述信息进行频域偏好的自适应融合，从而减少“同构性假设失灵”所引入的噪声。在4个公开异构图数据集中取得最优实验结果，准确率上平均提高6.41%。在灵敏度分析和消融实验中阐述了超参数的选择机制和各模块的实际性能，并验证了在异构网络中“节点结构相似性”、“节点属性向量相似性”以及“节点同构性”三者之间仍呈现正相关关系这一结论，最后在异构真实数据集中验证了欺诈检测效果，于AUC指标提升4.4%。

关键词：异构图图神经网络图表示学习同构性假设失灵

基于推文传播模式与跨模态特征的网络谣言检测研究

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情报杂志 2024年第8期43卷 124-134,58页

作者：彭竞杰顾益军张岚泽中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

[研究目的]为了有效治理网络谣言,减少网络谣言对社会稳定带来的威胁,提出充分整合帖子的多模态信息和传播模式信息对谣言进行精准识别。[研究方法]提出融合推文传播模式信息与跨模态特征的网络谣言检测模型(PPCMRD)。在推文传播特征挖... 详细信息

[研究目的]为了有效治理网络谣言,减少网络谣言对社会稳定带来的威胁,提出充分整合帖子的多模态信息和传播模式信息对谣言进行精准识别。[研究方法]提出融合推文传播模式信息与跨模态特征的网络谣言检测模型(PPCMRD)。在推文传播特征挖掘方面,首先通过推断潜在连接补全推文传播图,接着采用双向标签图注意力模块编码推文的多个传播模式,然后通过传播模式信息融合模块捕获模式特征间的互补信息,得到帖子的传播特征;在整合多模态特征方面,该模型将帖子的文本、图像和推文传播特征集成在一起,采用跨模态共同注意力机制捕捉不同模态信息间的互补关系,得到帖子的最终嵌入表示,判断是否是谣言。[研究结论]在两个公开数据集上的实验结果表明,PPCMRD模型能够有效地检测谣言,并优于当前的基线模型。

关键词：网络谣言谣言检测网络谣言检测模型推文传播模式信息跨模态特征融合

坚守、唯实、整全——宜兴市荆溪小学“五育并举,融合育人”的校本实践探索

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江苏教育研究 2024年第6期 38-42页

作者：顾益军蒋皎宜兴市荆溪小学宜兴市荆溪小学教科室

宜兴市荆溪小学依托江苏省前瞻性教学改革实验项目“‘五育并举,融合育人’的校本实践探索”,多年来进行了五育的渗透融合、共生发展的实践探索。学校坚守传统办学特色,坚持五育均衡发展,在机制优化中传承“五育并举”办学理念。在文化... 详细信息

宜兴市荆溪小学依托江苏省前瞻性教学改革实验项目“‘五育并举,融合育人’的校本实践探索”,多年来进行了五育的渗透融合、共生发展的实践探索。学校坚守传统办学特色,坚持五育均衡发展,在机制优化中传承“五育并举”办学理念。在文化传承中建构“五育并举”育人体系,力求特色项目普及化,课程管理均衡化,社团活动自主化,环境建设整全化。在积极探索中奔赴“五育并举”美好样态,培养淳朴、厚实、矫健、典雅、勤快的荆小少年,塑造更有情怀、更专业、更自觉的教师,建设更有特色、更有自信、更有期许的学校,初步形成了融合育人、共生成长的新局面。

关键词：坚守唯实整全五育并举融合育人

基于Stackelberg策略的多Agent强化学习警力巡逻路径规划

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北京理工大学学报 2017年第1期37卷 93-99页

作者：解易顾益军中国人民公安大学网络安全保卫学院北京100038

为解决现有的巡逻路径规划算法仅仅能够处理双人博弈和忽略攻击者存在的问题,提出一种新的基于多agent的强化学习算法.在给定攻击目标分布的情况下,规划任意多防御者和攻击者条件下的最优巡逻路径.考虑到防御者与攻击者选择策略的非同时... 详细信息

为解决现有的巡逻路径规划算法仅仅能够处理双人博弈和忽略攻击者存在的问题,提出一种新的基于多agent的强化学习算法.在给定攻击目标分布的情况下,规划任意多防御者和攻击者条件下的最优巡逻路径.考虑到防御者与攻击者选择策略的非同时性,采用了Stackelberg强均衡策略作为每个agent选择策略的依据.为了验证算法,在多个巡逻任务中进行了测试.定量和定性的实验结果证明了算法的收敛性和有效性.

关键词：巡逻路线规划 Stackelberg强均衡策略多agent 强化学习

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基于概念分析的主题爬虫设计

北京理工大学学报 2004年第10期24卷 890-893页

作者：汪涛樊孝忠顾益军刘林北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系

研究改进主题爬虫设计的方法,用高效的主题爬虫取代传统搜索引擎中的普通爬虫,以更高的精度完成定向信息采集.在成功实现基于关键词的主题爬虫的基础上,提出了基于概念的主题相关度分析算法,给出了基于概念分析的主题爬虫的实现方案.比... 详细信息

研究改进主题爬虫设计的方法,用高效的主题爬虫取代传统搜索引擎中的普通爬虫,以更高的精度完成定向信息采集.在成功实现基于关键词的主题爬虫的基础上,提出了基于概念的主题相关度分析算法,给出了基于概念分析的主题爬虫的实现方案.比较两种主题爬虫工作的实验结果,显示爬虫的性能得到了提高,论证了该设计的可行性与可操作性,为实现准确的定向信息采集奠定了良好的基础.

关键词：搜索引擎主题爬虫概念分析相关度信息采集