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Improved IAMB with Expanded Markov Blanket for High-Dimensional Time Series Prediction

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Chinese Journal of Electronics 2016年第2期25卷 264-269页

作者： YANG Xianglin tong yunhai YANG Jianjun YAN Hong WANG Hongbo TAN Shaohua Key Laboratory of Machine Perception (Ministry of Education) School of Electronics Engineering and Computer SciencePeking University State Key Laboratory of Space Medicine Fundamentals and Application China Astronaut Research and Training Center

The classic regression model for multivariate time series prediction suffers from the curse of dimensionality because the least squares estimates become unreliable when the predictors of the time series are large and the number of samples is limited. The classic methods such as ridge regression, lasso regression, principal component regression are researched to solve the problem above. The ridge regression and principal component regression can not give the clear interpretation features for prediction,and lasso regression does not work well under collinearity, also the selections given by lasso regression are unstable and very sensitive to minor perturbations of the data.A practical method based on improved Incremental association Markov blanket(IAMB) with Expanded Markov blanket(EMB) was proposed for high-dimensional time series prediction. The EMB was constructed with simultaneous predictors and past predictors for time series. Since the faithfulness condition and reliable conditional independence test are not satisfied for high-dimensional time series with limited samples in practical applications. The symmetry of Markov blanket(MB) and the partial correlation coefficient criterion for conditional independent test were employed to learn the EMB, on which the regression was used for prediction. Empirical results show that our method based on EMB for macroeconomic prediction has less mean-square forecast error than other classic methods,especially when predicting the value with sharp fluctuation.

关键词： Expanded Markov blanket(EMB) High-dimensional time series Incremental association Markov blanket(IAMB) Prediction Regression

高校图书馆面向主题的电子资源服务系统建设的思考--以电子教学参考资源服务系统建设为例

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大学图书馆学报 2020年第4期38卷 20-25页

作者：童云海北京大学图书馆北京100871

随着高校图书馆电子资源比例的不断增加、数字化加工进程的加快,面向主题的电子资源服务也将成为图书馆信息服务发展的重要方向。电子教参系统是高校图书馆开展面向主题的电子资源服务的一个典型案例。文章从电子教参系统入手,剖析了面... 详细信息

随着高校图书馆电子资源比例的不断增加、数字化加工进程的加快,面向主题的电子资源服务也将成为图书馆信息服务发展的重要方向。电子教参系统是高校图书馆开展面向主题的电子资源服务的一个典型案例。文章从电子教参系统入手,剖析了面向主题电子资源服务的服务模式和特性,分析了电子教参系统的组成。放眼未来,高校图书馆面向主题的电子资源服务,既需要深入挖掘高校教学、科研和管理等领域的实际需求,更需要攻克面向主题的电子资源收集、整理和组织,以及电子资源版权保护、电子资源服务评价等一系列关键技术。

关键词：电子教参系统面向主题电子资源高校图书馆

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隐私保护频繁项集挖掘中的分组随机化模型

华侨大学学报（自然科学版） 2020年第2期41卷 230-236页

作者：郭宇红童云海国际关系学院信息科技学院北京100091 北京大学智能科学系北京100871

通过对隐私保护频繁项集挖掘问题的研究,发现现有的单参数随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,导致无法实现精细化、差异化的隐私保护的问题.在沃纳模型、单参数等随机化模型的基础上,提出个体分组多参随机化PN/g模型,给出其在隐... 详细信息

通过对隐私保护频繁项集挖掘问题的研究,发现现有的单参数随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,导致无法实现精细化、差异化的隐私保护的问题.在沃纳模型、单参数等随机化模型的基础上,提出个体分组多参随机化PN/g模型,给出其在隐私保护频繁项集挖掘中的支持度重构方法.研究结果表明:该模型面向多样化、差异化的隐私保护需求,将N个不同个体分为若干组,每组设置不同的随机化参数,可实现差异化的隐私保护效果.实例分析表明:结合所提出的支持度重构方法,可实现基于分组随机化的隐私保护频繁项集挖掘,在保护不同群体隐私的同时,挖掘到有效的频繁项集与关联规则.

关键词：随机化回答隐私保护频繁项集支持度重构数据挖掘沃纳模型

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基于模式元素语义关系的模式合并方法研究

北京大学学报（自然科学版） 2007年第3期43卷 405-411页

作者：王宏鼎谭少华唐世渭杨冬青童云海中国联合通信有限公司技术部北京100032 视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京100871

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出... 详细信息

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出了基于模式元素语义关系的合并规则及合并算法。最后,通过对已有模式合并方法的比较分析,说明该模式合并方法的可用性和有效性更好。

关键词：模式元素语义关系模式合并

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一种实现OLAP数据隐私保护的方法

北京大学学报（自然科学版） 2008年第5期44卷 705-710页

作者：陶有东童云海谭少华唐世渭杨冬青视觉与听觉处理教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

提出一种对于联机分析处理(OLAP)数据的隐私保护方法。首先采用多项式回归的方法对查询数据进行初步模拟,在初步模拟基础上提出了两类有效的规则进行优化处理。该方法在隐私保护的同时保持了较好的信息有效性。同时利用Kullback-Leible... 详细信息

提出一种对于联机分析处理(OLAP)数据的隐私保护方法。首先采用多项式回归的方法对查询数据进行初步模拟,在初步模拟基础上提出了两类有效的规则进行优化处理。该方法在隐私保护的同时保持了较好的信息有效性。同时利用Kullback-Leibler信息量来描述OLAP模拟数据的信息有效性,解决了有效性难以评价的问题。实验表明该方法在隐私保护和信息有效性两个方面均取得了满意的结果。

关键词：隐私保护联机分析处理多项式回归

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基于多策略学习的模式分类方法

计算机工程与应用 2005年第22期41卷 5-7页

作者：于波胡煜谭少华童云海唐世渭北京大学信息科学技术学院北京100871 中国航天科技集团五院503所北京100080

模式分类在数据集成和信息检索领域中有着广泛的应用需求。该文介绍了一种基于多策略学习的模式分类方法,实验表明它有效地提高了模式分类的准确率,同时易于扩展。

关键词：模式分类多策略学习数据集成

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创新2.0与智慧生态城市

办公自动化 2014年第17期19卷 7-13页

作者：宋刚朱慧童云海北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 北京市城市管理综合行政执法局科技信息中心北京100045 北京大学信息科学技术学院北京100871

新一代信息技术的发展和知识社会的来临催生了创新2．0，创新2．0视野下的智慧城市正在成为这个时代城市发展的主题．钱学森先生前瞻性提出的大成智慧学理论对智慧城市建设具有重要的指导意义。本文从复杂性科学的视角分析了城市的复杂... 详细信息

新一代信息技术的发展和知识社会的来临催生了创新2．0，创新2．0视野下的智慧城市正在成为这个时代城市发展的主题．钱学森先生前瞻性提出的大成智慧学理论对智慧城市建设具有重要的指导意义。本文从复杂性科学的视角分析了城市的复杂巨系统特性，阐述新一代技术应用给智慧城市创新所带来的机遇，以及在新一代信息技术支撑下综合集成方法在智慧城市建设中的应用．创新2．0视野下智慧城市建设应抓住新一代信息技术的机遇并高度重视人的因素，营造有利于创新涌现的制度和生态，推动城市的可持续发展。

关键词：复杂性科学创新2.0 智慧城市大成智慧工程综合集成法

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从数字城管到智慧城管:平台实现与关键技术

城市发展研究 2017年第6期24卷 99-107页

作者：邬伦宋刚吴强华朱慧童云海安小米北京大学遥感与地理信息系统研究所北京数字政通科技股份有限公司北京时代凌宇科技有限公司北京大学信息科学技术学院中国人民大学信息资源管理学院中国人民大学智慧城市研究中心

为应对现代城市管理复杂性难题,需要充分利用新一代信息技术与知识社会创新2.0发展理念,解决城市运行复杂系统的信息模型及数字化流程再造、智能化升级和智慧化提升等问题。以网格化城市管理与运行服务平台构建为例,总结了从数字城管到... 详细信息

为应对现代城市管理复杂性难题,需要充分利用新一代信息技术与知识社会创新2.0发展理念,解决城市运行复杂系统的信息模型及数字化流程再造、智能化升级和智慧化提升等问题。以网格化城市管理与运行服务平台构建为例,总结了从数字城管到智慧城管提升的关键技术及探索实践。

关键词：智慧城市电子政务数字城管网格化城市运行五位一体

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隐私保护频繁项集挖掘中的细粒度随机化模型

软件工程 2019年第10期22卷 44-46,43页

作者：郭宇红童云海国际关系学院信息科技学院北京100091 北京大学智能科学系北京100871

已有的随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,对隐私数据的保护粒度缺乏灵活性,无法实现精细化、个性化、差异化的隐私保护。提出三类多参数随机化回答模型,包括行多参、复合多参、分组多参共11种随机化回答模型,给出了模型的分类框... 详细信息

已有的随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,对隐私数据的保护粒度缺乏灵活性,无法实现精细化、个性化、差异化的隐私保护。提出三类多参数随机化回答模型,包括行多参、复合多参、分组多参共11种随机化回答模型,给出了模型的分类框架和分类层次。细粒度多参数随机化模型可实现精细化、个性化、差异化的隐私保护效果。

关键词：随机化回答隐私保护频繁项集敏感问题调查