检索结果-南通市图书馆

融合用户传播倾向信息的超图网络谣言检测模型

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数据分析与知识发现 2024年第6期 82-94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

【目的】构造融合用户传播倾向信息的推文交互超图谣言检测模型，提高谣言检测准确率。【方法】提出一种名为UPBI＿HGRD的谣言检测模型。该模型在获取推文节点嵌入表示时融合了用户传播倾向信息，并根据用户ID构造超边，形成能够反映推... 详细信息

【目的】构造融合用户传播倾向信息的推文交互超图谣言检测模型，提高谣言检测准确率。【方法】提出一种名为UPBI＿HGRD的谣言检测模型。该模型在获取推文节点嵌入表示时融合了用户传播倾向信息，并根据用户ID构造超边，形成能够反映推文交互关系的超图。此外，提出推文节点-用户超边级多层双级多头注意力机制关注重要的推文关系，从而有效学习节点的嵌入表示，最后将其输入分类器中判断是否是谣言。【结果】在三个公开数据集上的实验结果表明，所提模型的准确率分别达到了94.57%、97.82%和94.76%，优于基线模型，并具有优秀的谣言早期检测性能，证明了模型的有效性。【局限】获取融合用户传播倾向信息的推文嵌入表示以及构建超图的过程有一定时间开销，未来将从提高模型的时间效率等方面开展进一步研究。【结论】UPBI＿HGRD模型可以有效提高谣言检测的准确率，为网络谣言的识别提供了新思路。

关键词：谣言检测节点嵌入用户传播倾向信息超图多层双级多头注意力机制

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

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

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

[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：网络谣言谣言检测推文传播模式信息跨模态特征融合双向标签图注意力机制

街区尺度下县城绿色低碳建设水平评价指标体系构建——以成都市金堂县毗河南岸片区为例

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工业建筑 2022年第7期52卷 32-39页

作者：张赫陈思嘉王睿张建勋彭竞仪天津大学建筑学院天津300072

县城作为县域经济社会发展的中心,对推进城乡绿色发展实现碳减排目标具有重要意义,然而,县城缺乏街区尺度的绿色低碳建设水平评价指标体系。通过对目前大城市研究的分析,结合县城特殊性,选取居住型、商业服务型、工业型及混合型四种典... 详细信息

县城作为县域经济社会发展的中心,对推进城乡绿色发展实现碳减排目标具有重要意义,然而,县城缺乏街区尺度的绿色低碳建设水平评价指标体系。通过对目前大城市研究的分析,结合县城特殊性,选取居住型、商业服务型、工业型及混合型四种典型街区类型,从空间、交通、效率、设施和绿化五个方面构建县城街区尺度下低碳建设水平评价指标体系。最后以金堂县毗河南岸片区为例,应用该评价体系对所选取的街区进行评价,识别街区控碳薄弱环节,提出低碳建设导则,为县城低碳规划和建设提供重要反馈和修正依据。

关键词：县城街区尺度低碳建设水平评价指标体系

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中国非农就业群体的极化问题研究

农业经济 2024年第2期 78-80页

作者：彭竞何毓桃徐宇航吉林大学生物与农业工程学院吉林长春130022

随着社会的发展、科学技术水平的不断提高,劳动力市场中出现了劳动力逐步被高新科技所替代的就业极化现象。受就业极化的影响,我国非农就业群体逐渐成了最大的潜在受损者。本文首先对非农就业群体的极化现象进行描述,并从受教育程度、... 详细信息

随着社会的发展、科学技术水平的不断提高,劳动力市场中出现了劳动力逐步被高新科技所替代的就业极化现象。受就业极化的影响,我国非农就业群体逐渐成了最大的潜在受损者。本文首先对非农就业群体的极化现象进行描述,并从受教育程度、技能培训、性别、年龄等角度分析了该群体出现就业极化现象的原因。最后提出需要逐步提高非农就业群体的受教育程度、推广“职业教育+职业培训”全通道模式和提高非农就业群体女性的技能培训参与度来缓解该群体的就业极化问题。

关键词：非农就业群体就业极化教育技能培训

运用机器学习方法提取Sentinel-2影像烃微渗漏异常——以Marsel探区为例

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地球物理学报 2024年第4期67卷 1330-1341页

作者：伍仪霖周子勇中国石油大学(北京)地球科学学院油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司国际勘探事业部河北涿州072700

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文... 详细信息

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文以哈萨克斯坦Marsel探区为研究对象,提出了一种基于机器学习的遥感影像烃微渗漏异常提取方法.首先以研究区地表微生物检测结果为基础制作训练样本,为了对比不同样本学习结果,分别制作了斑块样本(patch sample)数据集和像元样本(pixel sample)数据集,在此基础上采用逻辑回归、支持向量机、随机森林、LeNet、AlexNet、GoogLeNet、ResNet算法构建两类数据集的学习模型.结果表明,对于经典机器学习算法,斑块样本最高准确率达0.833,像元样本最高达0.771;对于深度学习算法,斑块样本最高达0.782,像元样本最高达0.914.最后把这准确率最高的四种算法模型应用于哈萨克斯坦Marsel探区,并与地质地震资料进行对比,发现ResNet-18-1D对像元样本的预测结果与地震地质分析资料的对应性最佳,且准确率达0.914,Kappa系数达0.892.

关键词：烃微渗漏图像分类机器学习卷积神经网络

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生态环境水质监测质控措施探析

中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2024年第2期 4-7页

作者：彭竞涵江西博能检测技术有限公司江西南昌330000

近年来,随着工业化和城市化的快速发展,水污染成为一个严峻的环境问题,工业废水、农业面源污染、城市排水等导致水质恶化,对水生态系统和人类健康造成威胁。许多地区都制定了相关的水质监测法规和标准,要求对水体进行定期监测,这些法规... 详细信息

近年来,随着工业化和城市化的快速发展,水污染成为一个严峻的环境问题,工业废水、农业面源污染、城市排水等导致水质恶化,对水生态系统和人类健康造成威胁。许多地区都制定了相关的水质监测法规和标准,要求对水体进行定期监测,这些法规和标准通常包括对水体中各种污染物的测定、监测频率和监测点的要求。水质监测技术不断创新,新型传感器、遥感技术、分析化学方法等的引入,使得水质监测更加高效、精准、实时化。全球气候变化引起的温度升高、降水模式变化等,也对水体质量产生影响,水体生态系统和水资源管理需要更灵活的监测手段来适应变化的环境。在这一研究背景下,对于建立科学的生态环境水质监测质控体系,提高监测数据的可信度和应用价值,具有重要的理论和实践意义。

关键词：生态环境水质监测质量控制

大兴安岭林草交错带植被NDVI时空演变及定量归因

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环境科学 2024年第1期45卷 248-261页

作者：石淞李文曲琛杨子仪东北林业大学园林学院哈尔滨150040

探究植被动态变化并识别其驱动因素对区域生态环境恢复与可持续发展具有重要意义.基于2000~2020年MODIS NDVI数据与同期气象、DEM和土地利用类型等数据,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析与Hurst指数法,深入解析大兴安岭林草交错带植被时空... 详细信息

探究植被动态变化并识别其驱动因素对区域生态环境恢复与可持续发展具有重要意义.基于2000~2020年MODIS NDVI数据与同期气象、DEM和土地利用类型等数据,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析与Hurst指数法,深入解析大兴安岭林草交错带植被时空变化特征,预测其未来演变规律,并引入地理探测器模型,定量揭示全域及不同自然地理分区尺度下,各探测因子及其交互作用对植被空间分异的影响程度和作用机制.结果表明:(1)时空演变上,2000~2020年大兴安岭林草交错带NDVI时空异质性明显,时间上以0.002 a^(-1)(P<0.05)的速率波动增长并于2011年发生上升突变;空间上呈“自西南向东北递增”分布格局,21年间NDVI等级转移以“中植被覆盖→中高植被覆盖”为主,植被改善区域面积远大于退化区域面积.(2)趋势预测上,大兴安岭林草交错带NDVI未来变化趋势主要为持续改善,占比37%,但以弱持续居多.(3)驱动机制上,风速、蒸发和相对湿度对全域NDVI空间分异的影响最为显著,21年间自然因素的影响呈削减态势,而人为因素的影响愈发增强,在不同植被区、气候区、土壤区和地貌区中,NDVI空间分异的主控驱动因子差异性较大;不同空间尺度下各因子间协同效应均表现为双因子增强或非线性增强关系,较单因子作用有明显提升.研究有助于明晰北方寒区林草交错带生态脆弱成因,为不同环境条件下制定植被资源差异化保护与管理方案提供科学支撑.

关键词：林草交错带归一化植被指数(NDVI) 时空演变驱动因子地理探测器