检索结果-南通市图书馆

基于多层图关系驱动和强化学习的策略教学研究

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计算机工程 2024年

作者：李思源钟兴宇李凯茵徐清振华南师范大学计算机学院

教育信息化的发展为促进教学内容多样化提供了更多方案，为了丰富程序化交易课堂的内涵，对量化策略的探讨研究提出了新的案例教学方法。由于在股票趋势预测的任务中，公司股票的预测会受到相关联公司及多方面的隐形层面高管关系的影响... 详细信息

教育信息化的发展为促进教学内容多样化提供了更多方案，为了丰富程序化交易课堂的内涵，对量化策略的探讨研究提出了新的案例教学方法。由于在股票趋势预测的任务中，公司股票的预测会受到相关联公司及多方面的隐形层面高管关系的影响。为了有效应对股票市场波动中的动量溢出效应，本文就高管因素的影响提出一个基于GRU多层图卷积的股票趋势预测及智能量化交易的模型，将其应用于实际课堂教学中充实课堂实例教学任务。该模型首先结合股票历史数据和市场媒体信息，然后用多层图卷积提取融合股票之间包含的显性公司间关系、高管间隐性关系等信息图的交叉效应进行趋势预测，最后通过强化学习进行策略训练。该模型不仅有效提高股票趋势预测的准确性，而且有效促进投资组合优化获益。在CSI100E和CSI300E数据集上实验，本文的模型与现有先进的方法进行了对比和分析。本文的模型分别得到61.09%和60.19%的准确率，而GCN分别得到52.18%和59.36%的准确率。通过分析得出本文模型的股票趋势预测有更准确的效果，加入了该预测值的智能投资决策也更有效。本研究的方法和实验结果为金融技术课程提供了实际案例，帮助学生理解复杂市场动态和量化交易策略。

关键词：图神经网络深度强化学习股票趋势预测量化投资教学案例

SAP-AKA二次认证协议的形式化验证与改进

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计算机工程 2024年

作者：彭程炜杨晋吉杨光华南师范大学计算机学院

SAP-AKA协议是3GPP标准定义的基于EAP框架为垂直用户提供密钥服务安全的二次认证协议，在5G实际环境中，认证与密钥协商协议受到各种网络攻击导致非法访问、无法认证以及身份信息泄露等问题，在巨大安全挑战下SAP-AKA协议的安全属性能... 详细信息

SAP-AKA协议是3GPP标准定义的基于EAP框架为垂直用户提供密钥服务安全的二次认证协议，在5G实际环境中，认证与密钥协商协议受到各种网络攻击导致非法访问、无法认证以及身份信息泄露等问题，在巨大安全挑战下SAP-AKA协议的安全属性能否满足要求仍未可知。本文研究了基于概率模型检测的SAP-AKA协议与安全属性的形式化模型，在交互状态迁移中引入攻击率，并利用概率模型检测工具PRISM对协议的安全属性进行定量形式化分析。实验结果表明：SAP-AKA协议的时延性、认证性和完整性受各实体间攻击率不同程度的影响，随着攻击率变大协议的安全属性不再满足要求。最后根据实验结果分析造成安全缺陷的原因，提出了改进方案并进行形式化验证，协议的安全属性均得到有效提升。

关键词：概率模型检测认证协议 SAP-AKA 形式化验证 PRISM

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基于二部图对比学习的特征增强推荐算法

计算机工程 2024年

作者：余鹏杨佳琦陈欣然贺超波华南师范大学计算机学院

信息过载已成为大数据时代面临一个普遍问题，推荐算法是解决该问题的有效手段。现有的推荐算法具有不同程度的有效性，但仍面临着如何学习更高质量的项目和用户特征以提升推荐性能的挑战。为此提出了一种基于二部图对比学习的特征增强... 详细信息

信息过载已成为大数据时代面临一个普遍问题，推荐算法是解决该问题的有效手段。现有的推荐算法具有不同程度的有效性，但仍面临着如何学习更高质量的项目和用户特征以提升推荐性能的挑战。为此提出了一种基于二部图对比学习的特征增强推荐算法FRBGCL，该算法设计了一个项目特征初始化模块，可以利用图卷积网络进行各类项目关系二部图的表示学习，并使用基于注意力机制的特征融合策略获取项目初始特征。此外，FRBGCL在构建用户-项目二部图的基础上，设计图对比学习模块进一步增强项目和用户特征，进而提升推荐算法性能。在XuetangX、Last.fm和Yelp2018三个数据集上的实验结果表明，在选择最优参数的情况下，FRBGCL在Top-20推荐结果上，Recall分别提升2.1%、6.8%和11.6%，NDCG分别提升1.8%、6.1%和13.1%，HR分别提升1.7%、7.8%和8.4%。

关键词：深度学习推荐算法二部图对比学习图卷积网络

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基于知识注入提示学习的专利短语相似度计算

计算机工程 2024年第4期50卷 294-302页

作者：邓远飞李加伟蒋运承华南师范大学计算机学院广东广州510631 华南师范大学人工智能学院广东佛山528225

专利是授予发明者在一定时期内保护其发明的法定权利,在当今的社会活动中发挥着重要作用。然而现有研究并未针对专利相似度数据进行适配优化,导致其应用在专利短语相似度匹配任务中效果不佳。已有研究表明,在低资源的场景下,提示学习将... 详细信息

专利是授予发明者在一定时期内保护其发明的法定权利,在当今的社会活动中发挥着重要作用。然而现有研究并未针对专利相似度数据进行适配优化,导致其应用在专利短语相似度匹配任务中效果不佳。已有研究表明,在低资源的场景下,提示学习将文本片段(模板)作为输入,将分类问题转换为掩码语言建模问题,其关键的一步是在标签空间和标签词空间之间构造一个投影。提出一种基于知识注入的提示学习方法,将其应用于专利短语相似度匹配计算任务。为解决专利短语信息不足的问题,利用专利短语中的相似度标签信息,使用知识增强专利短语与标签信息。首先通过实体链接技术建立专利短语与外部知识的关联关系;然后设计一种基于实体影响度的邻域信息过滤机制,用于缓解专利短语信息不足的问题;最后考虑不同外部知识对专利短语相似度计算的影响,设计应用于专利短语的多种增强提示文本。实验结果表明,该方法的Pеarson相关系数(PCC)和Spеarman相关系数(SRC)相较次优对比方法分别提升6.8%和5.7%。

关键词：专利短语相似度计算知识注入提示学习提示文本

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可解释性逻辑推理数据集的构建和研究

计算机工程与应用 2024年

作者：肖宇肖菁林桂锦倪荣森冼嘉荣袁基保华南师范大学人工智能学院华南师范大学计算机学院

逻辑推理能力对于机器和人类理解自然语言具有重要的意义。逻辑推理问题的解释是对逻辑推理过程的阐述和说明。但在已有的测试机器逻辑推理能力的数据集中缺乏这种解释信息。针对该问题，创建了一个可解释性逻辑推理的中英文数据集（Exp... 详细信息

逻辑推理能力对于机器和人类理解自然语言具有重要的意义。逻辑推理问题的解释是对逻辑推理过程的阐述和说明。但在已有的测试机器逻辑推理能力的数据集中缺乏这种解释信息。针对该问题，创建了一个可解释性逻辑推理的中英文数据集（Explainable Logical Reasoning， Ex-LoR），该数据集包含3411个逻辑推理问题与解释数据，并按照推理方法将这些问题分为6类。该文共设计两个任务：①逻辑推理问答任务；②解释生成任务。随后，利用多个语言模型在该数据集上进行实验与分析。结果表明，现有语言模型尚不能很好的对逻辑推理问题进行解答并生成合理的解释。因此，让机器掌握逻辑推理能力具有一定的挑战性。该文提出的逻辑推理数据集与实验结果可作为后续研究的基准。

关键词：逻辑推理中英文数据集可解释性自然语言处理

基于用户权威度和多特征融合的微博谣言检测模型

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计算机工程与科学 2024年第4期46卷 752-760页

作者：许莉芬曹霑懋郑明杰肖博健华南师范大学计算机学院广东广州510631 华南师范大学人工智能学院广东佛山528200

网络谣言的广泛传播及其对社会的负面影响急切需要高效的谣言检测模型。由于数据集的文本缺乏语义信息和严格的句法结构,结合用户特征和语境特征来丰富语义信息显得很有意义。对此,提出一种基于用户权威度和多特征融合的微博谣言检测模... 详细信息

网络谣言的广泛传播及其对社会的负面影响急切需要高效的谣言检测模型。由于数据集的文本缺乏语义信息和严格的句法结构,结合用户特征和语境特征来丰富语义信息显得很有意义。对此,提出一种基于用户权威度和多特征融合的微博谣言检测模型MRUAMF。首先,抽取出用户信息完整度、用户活跃度、用户交际广度和用户平台认证指数4项指标构建用户权威度定量计算模型,通过级联用户权威度及其构成指标,并使用2层全连接网络融合特征,有效量化用户特征。其次,考虑到语境对谣言理解的有效性,提取相关语境特征。最后,使用BERT预训练模型提取文本特征,并结合多模态适应门MAG融合用户特征、语境特征与文本特征。在微博数据集上进行的实验表明,相比基线模型,MRUAMF模型的检测性能更优,准确率达0.941。

关键词：谣言检测 BERT MAG 用户权威度层次分析法

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基于异质图嵌入和会话交互的课程推荐模型

计算机工程 2024年第4期50卷 95-103页

作者：吴正洋张广涛黄立汤庸华南师范大学计算机学院广东广州510631 琶洲实验室广东广州510330

大规模在线教育平台所形成的网络具有数据量大、实体类型丰富、关系复杂等特性。一方面,在线教育正在被大力普及,而另一方面,在线课程却面临低使用率、低完成度及高辍学率的问题。个性化的课程推荐有利于提高学习者的学习积极性,其中,... 详细信息

大规模在线教育平台所形成的网络具有数据量大、实体类型丰富、关系复杂等特性。一方面,在线教育正在被大力普及,而另一方面,在线课程却面临低使用率、低完成度及高辍学率的问题。个性化的课程推荐有利于提高学习者的学习积极性,其中,课程能否顺利合格完成是学习者在选课时所考虑的重要因素。鉴于此,提出一种基于学习完成度预测的个性化课程推荐模型。对学生的课程学习会话图进行建模,根据学生的课程学习顺序以及课程的完成情况,生成学生的学习状态表征;同时考虑在线学习环境因素对课程的影响,构建在线课程学习异质图,采用图神经网络生成异质图中课程节点的嵌入;然后通过交互机制融合学习状态表征和课程嵌入,预测学生下一门将学课程的完成度,根据完成度排序从而实现课程推荐。在CNPC、HMXPC和Scho1at3个大规模在线课程学习数据集上的实验结果表明,该模型能有效提升推荐的准确度,在归一化折损累计增益(NDCG)和平均倒数排名(MRR)2个指标上相较于基线模型最优结果均有显著提升,评估指标K值取5时,其NDCG@5指标在3个数据集上分别提升21.08%、17.73%和5.41%,MRR@5指标在3个数据集上分别提升25.66%、31.59%和26.96%。

关键词：异质图会话交互课程推荐图表征学习图神经网络

学习型社区赋能教育强国建设——基于在线学习者关系网络分析视角

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中国电化教育 2024年第6期 38-45页

作者：贺超波林晓凡程俊伟汤庸张倚诺华南师范大学计算机学院广东广州510631 华南师范大学教育信息技术学院广东广州510631

学习型社区建设有助于加快教育强国落地,社区中在线学习者的各种协作互动行为,促进了学习者关系网络的生成。对该网络进行深入分析,可以挖掘其中蕴含的社区学习的本质特征。该研究提出从社区发现角度对学习者关系网络进行分析,首先设计... 详细信息

学习型社区建设有助于加快教育强国落地,社区中在线学习者的各种协作互动行为,促进了学习者关系网络的生成。对该网络进行深入分析,可以挖掘其中蕴含的社区学习的本质特征。该研究提出从社区发现角度对学习者关系网络进行分析,首先设计基于图卷积网络和非负矩阵分解,并集成学习者关系网络信息和文本内容信息的新型学习型社区发现方法,提出四个社区特征度量指标,在真实的学习者关系网络中进行应用分析。结果表明,所提出的分析方法能有效挖掘学习者关系网络存在的学习兴趣主题社区,还可以对社区整体和社区成员个体进行特征分析,并且分析结果可为引导学习者的在线交互协作行为提供决策支持。最后,形成“构建可视化学习型社区—开展社区之间知识分享—促进各社区的互动合作—指标反馈下的反思迭代”的学习型社区赋能策略。通过策略赋能学习型社区高质量发展,以社区新质生产力组合助推教育强国建设。

关键词：学习者关系网络网络分析学习型社区社区发现教育强国

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联邦学习通信效率研究综述

计算机科学 2024年

作者：郑剑文刘波林伟伟谢家晨华南师范大学计算机学院华南理工大学计算机科学与工程学院鹏城实验室

作为一种分布式机器学习范式，联邦学习（FL，Federated Learning）旨在保护数据隐私的前提下，实现在多方数据上共同训练机器学习模型。在实际应用中，FL在每轮迭代中需要大量的通信来传输模型参数和梯度更新，从而提高通信效率，是FL... 详细信息

作为一种分布式机器学习范式，联邦学习（FL，Federated Learning）旨在保护数据隐私的前提下，实现在多方数据上共同训练机器学习模型。在实际应用中，FL在每轮迭代中需要大量的通信来传输模型参数和梯度更新，从而提高通信效率，是FL面临的一个重要挑战。文中主要介绍了在FL中通信效率的重要性，并依据不同的侧重点将现有FL通信效率的研究分为客户端选择、模型压缩、网络拓扑重构以及多种技术结合等方法。在现有的FL通信效率研究的基础上，归纳并总结出通信效率在FL发展中面临的困难与挑战，探索FL通信效率未来的研究方向。

关键词：联邦学习通信效率客户端选择模型压缩网络拓扑重构