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Measuring web page complexity by analyzing TCP flows and HTTP headers

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The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2017年第6期24卷 1-13页

作者： cheng weiqing Hu Yangyang Yin Qiaofeng Chen Jiajia School of Computer Science Nanjing University of Posts and Telecommunications Key Laboratory of Computer Network and Information Integration Southeast University Jiangsu Education Information Center Jiangsu Provincial Department of Education

To understand website complexity deeply, a web page complexity measurement system is developed. The system measures the complexity of a web page at two levels： transport-level and content-level, using a packet trace-based approach rather than server or client logs. Packet traces surpass others in the amount of information contained. Quantitative analyses show that different categories of web pages have different complexity characteristics. Experimental results show that a news web page usually loads much more elements at more accessing levels from much more web servers within diverse administrative domains over much more concurrent transmission control protocol （TCP） flows. About more than half of education pages each only involve a few logical servers, where most of elements of a web page are fetched only from one or two logical servers. The number of content types for web game traffic after login is usually least. The system can help web page designers to design more efficient web pages, and help researchers or Internet users to know communication details.

关键词： hyper text transfer protocol concurrent TCP flows world wide web web page complexity

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二进制指数退避的Gossip算法研究

电子与信息学报 2021年第12期43卷 3486-3495页

作者：成卫青张蕾南京邮电大学计算机学院南京210023 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

为减少Gossip算法进行信息传播的通信开销,该文提出一个将二进制指数退避算法与经典Gossip算法相结合的二进制指数退避的Gossip算法(BEBG),其信息传播策略是一个节点收到同一信息的次数越多,继续传播该信息的概率就越低。理论分析与仿... 详细信息

为减少Gossip算法进行信息传播的通信开销,该文提出一个将二进制指数退避算法与经典Gossip算法相结合的二进制指数退避的Gossip算法(BEBG),其信息传播策略是一个节点收到同一信息的次数越多,继续传播该信息的概率就越低。理论分析与仿真实验表明,BEBG能够有效减少信息传播冗余,网络中有104个节点时比经典Gossip算法减少了约61%网络负载。为解决BEBG存在的边缘节点问题,进一步提出了两个BEBG改进算法,引入Pull的PBEBG和引入向邻居节点Push的NBEBG。实验结果表明,两个算法能够消除边缘节点,当网络中有104个节点时,它们与相应的分别引入相同Pull和Push的经典Gossip算法相比,分别减少了约34%和37%的网络负载。

关键词：分布式系统信息传播 Gossip算法

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基于特征融合和机器学习的恶意网页识别研究

南京邮电大学学报（自然科学版） 2019年第5期39卷 95-104页

作者：魏旭成卫青南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京211189

互联网高速发展的同时催生了众多恶意网页。恶意网页是指侵犯用户安全,包括个人隐私和财产等安全的网页。文中基于对若干恶意网页的传统网页特征:网页URL、JavaScript代码和HTML代码的分析,定义了若干特征用于恶意网页识别;提出了若干基... 详细信息

互联网高速发展的同时催生了众多恶意网页。恶意网页是指侵犯用户安全,包括个人隐私和财产等安全的网页。文中基于对若干恶意网页的传统网页特征:网页URL、JavaScript代码和HTML代码的分析,定义了若干特征用于恶意网页识别;提出了若干基于HTTP请求信息的特征;并提出了一个基于特征融合和机器学习的恶意网页识别方法,将HTTP请求特征与传统网页特征相融合,再利用机器学习分类算法构建网页分类模型区分正常和恶意网页。从Alexa选取500个正常网页,从PhishTank和Malwaredomains中共选取500个网页作为恶意网页构建数据集,训练网页分类模型。通过实验验证了基于URL特征、网页代码特征和HTTP请求特征的方法优于不使用HTTP请求特征的方法,并且发现随机森林分类算法更适用于恶意网页识别。

关键词：恶意网页网页安全网页特征 HTTP请求机器学习

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基于图神经网络和改进自注意网络的会话推荐

南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第5期42卷 91-100页

作者：盛强成卫青南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

基于会话推荐旨在根据用户当前会话和历史会话预测用户的下一次点击。现有的会话推荐系统大多数基于当前会话建立局部偏好来预测用户行为,而低估了会话全局序列蕴含的信息。同时多数推荐系统忽略了会话交互序列的相对位置关系。针对这... 详细信息

基于会话推荐旨在根据用户当前会话和历史会话预测用户的下一次点击。现有的会话推荐系统大多数基于当前会话建立局部偏好来预测用户行为,而低估了会话全局序列蕴含的信息。同时多数推荐系统忽略了会话交互序列的相对位置关系。针对这些问题,提出了一种基于图神经网络与改进自注意力网络融合的会话推荐模型(GNN-SAP)。GNN-SAP通过GNN与注意力机制来提取当前会话节点的局部偏好,通过改进自注意网络来捕获会话节点的全局偏好;同时在会话节点中加入可学习的位置嵌入,来更好地把握用户兴趣变化的过程。最终,通过线性融合全局偏好和局部偏好的方式来预测行为。通过大量的实验验证了GNN-SAP模型在常用的稀疏、密集数据集和不同评价指标上都优于现有的会话推荐方法,并且通过对GNN-SAP不同组件的消融实验验证了通过将基于GNN短期偏好和基于改进自注意力的全局偏好融合的有效性。

关键词：基于会话推荐图神经网络自注意力机制可学习的位置嵌入

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基于BERT和标签混淆的文本分类模型

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第3期44卷 100-108页

作者：韩博成卫青南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

目前,文本分类的研究主要集中在通过优化文本分类器来增强分类性能。然而,标签和文本之间的联系并没有得到很好的利用。尽管BERT对文本特征的处理表现出了非常好的效果,但对文本和标签的特征提取还有一定的提升空间。文中通过结合标签... 详细信息

目前,文本分类的研究主要集中在通过优化文本分类器来增强分类性能。然而,标签和文本之间的联系并没有得到很好的利用。尽管BERT对文本特征的处理表现出了非常好的效果,但对文本和标签的特征提取还有一定的提升空间。文中通过结合标签混淆模型(Label Confusion Model,LCM),提出一种基于BERT和LCM的文本分类模型(Model Based on BERT and Label Confusion,BLC),对文本和标签的特征进一步做了处理。充分利用BERT每一层的句向量和最后一层的词向量,结合双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)得到文本表示,来替代BERT原始的文本特征表示。标签在进入LCM之前,使用自注意力网络和Bi-LSTM提高标签之间相互依赖关系,从而提高最终的分类性能。在4个文本分类基准数据集上的实验结果证明了所提模型的有效性。

关键词：文本分类 BERT 标签混淆模型双向长短时记忆网络自注意力网络

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一种基于优先级的DCF退避机制

南京邮电大学学报（自然科学版） 2015年第3期35卷 106-112页

作者：成卫青齐龙南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对当前IEEE 802.11 DCF(分布式协调功能)机制站点无优先级与有些站点需要实时性和高质量服务保证之间的矛盾,提出了一种兼顾优先级、吞吐量、时延的用于DCF的退避机制。该机制将优先级作为退避时隙选择的一个参考因素,将退避窗口分成... 详细信息

针对当前IEEE 802.11 DCF(分布式协调功能)机制站点无优先级与有些站点需要实时性和高质量服务保证之间的矛盾,提出了一种兼顾优先级、吞吐量、时延的用于DCF的退避机制。该机制将优先级作为退避时隙选择的一个参考因素,将退避窗口分成数个无重叠、连续的子窗口,使不同优先级站点处于同阶退避时有不同的时隙选择范围,从而提升高优先级站点的吞吐量并降低其时延。该机制摒弃了很多复杂概念比IEEE 802.11e简单。采用二维马尔科夫链模型进行数学分析,并用NS2仿真工具加以验证,通过实验证明,采用该机制时,高优先级站点在吞吐量、时延上均能获得良好的服务质量保证。

关键词：无线局域网优先级分布式协调功能退避机制 QoS

Regrowth-free AlGaInAs MQW polarization controller integrated with a sidewall grating DFB laser

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Photonics Research 2023年第4期11卷 622-630页

作者： XIAO SUN SONG LIANG weiqing cheng SHENGWEI YE YIMING SUN YONGGUANG HUANG RUIKANG ZHANG JICHUAN XIONG XUEFENG LIU JOHN HMARSH LIANPING HOU James Watt School of Engineering University of GlasgowGlasgow G128QQUK Institute of Semiconductors Chinese Academy of SciencesBeijing 100083China School of Electronic and Optical Engineering Nanjing University of Science and TechnologyNanjing 210094China

Polarization control is at the heart of high-capacity data optical communication systems,such as polarizationdivision multiplexers and Stokes vector modulation *** passive polarization control being mature,the realization of monolithically integrated polarization controllers and single longitudinal mode light sources,such as distributed-feedback(DFB)lasers,is of *** this research,we report an AlGaInAs multiple-quantum-well photonic integrated circuit device which can control the state of polarization of the output light source,consisting of a polarization mode converter(PMC),a differential phase shifter(DPS),and a sidewall grating DFB *** demonstrate an asymmetrical stepped-height ridge waveguide PMC to realize TE to TM polarization conversion and a symmetrical straight waveguide DPS to enable polarization rotation from approximately counterclockwise circular polarization to linear *** on the identical epitaxial layer scheme,all the PMC,DPS,and DFB lasers can be integrated monolithically using only a single step of metalorganic vapor-phase epitaxy and two steps of III-V material dry *** the DFB-PMC device,a high TE to TM polarization conversion efficiency(98.4%)over a wide range of DFB injection currents is reported at 1555 nm *** the DFB-PMC-DPS device,a nearly 60°rotation of the Stokes vector on the Poincarésphere was obtained with a range of bias voltage from 0 to-3.0 V at a laser drive current of 170 mA.

关键词： polarization waveguide rotation

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基于记忆增强的对抗自编码器异常检测算法

南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第6期41卷 84-94页

作者：蔚焘成卫青南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023

深度自编码器是异常检测领域中被广泛使用的深度学习模型。记忆增强的自编码器模型(Memory⁃augmented Autoencoder Model,MemAE)通过记忆增强模块解决传统自编码器泛化能力过强的问题,并取得了良好的效果。针对自编码器对于训练数据的... 详细信息

深度自编码器是异常检测领域中被广泛使用的深度学习模型。记忆增强的自编码器模型(Memory⁃augmented Autoencoder Model,MemAE)通过记忆增强模块解决传统自编码器泛化能力过强的问题,并取得了良好的效果。针对自编码器对于训练数据的正常模式提取能力有限这个问题,通过融合对抗自编码器(Adversarial Autoencoder,AAE)的对抗学习过程,提出基于记忆增强的对抗自编码器模型(Memory⁃augmented Adversarial Autoencoder Model,MemAAE)。相比于原模型,增加判别器模块,将自编码器与记忆模块视为生成器,使生成器输出的聚合后验分布与先验分布相匹配,弥补了自编码器能力不足的缺点,提高了重构的效果,并在一定程度上避免了可能出现的模式崩溃问题。在多个文本数据集和MNIST图像数据集上的实验结果表明,改进之后的模型与已有的异常检测模型相比,文中提出的模型MemAAE总体性能更优。

关键词：异常检测记忆网络生成式对抗网络对抗自编码器

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融合用户兴趣度的基于自注意力的序列推荐模型

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第1期42卷 90-100页

作者：贝天石成卫青南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

序列推荐试图利用用户的连续行为、用户偏好、物品流行度以及用户和项目之间的交互动作进行建模,传统的马尔科夫链(MC)、递归神经网络(RNN)和基于自注意力的模型已被大量应用于序列推荐,但它们只是将交互历史假设成有序序列,忽略各个交... 详细信息

序列推荐试图利用用户的连续行为、用户偏好、物品流行度以及用户和项目之间的交互动作进行建模,传统的马尔科夫链(MC)、递归神经网络(RNN)和基于自注意力的模型已被大量应用于序列推荐,但它们只是将交互历史假设成有序序列,忽略各个交互之间的时间间隔,也不考虑序列中项目之间交互的可能性存在大小关系以及用户对项目的兴趣度可能随着时间推移而发生变化。文中对基于时间间隔感知自注意力的序列推荐模型TiSASRec进行优化,提出了考虑到用户对项目的兴趣度会发生变化的改进模型TiSeqRec,该模型基于TiSASRec,进一步捕获用户整体偏好和局部偏好,并使用一致性感知门控网络将两种偏好智能结合,预测下一项的内容。通过大量的实验验证了TiSeqRec模型在稀疏、密集数据集和不同的评价指标上都优于已有的最新的序列推荐模型。

关键词：序列推荐自注意力机制时间感知模型用户对项目的兴趣度