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联邦忘却学习研究综述

计算机学报 2024年第2期47卷 396-422页

作者：王鹏飞魏宗正周东生宋威肖蕴明孙庚于硕张强大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室美国西北大学计算机科学系吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值，有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而，在数据使用过程中，隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此，如何在数据... 详细信息

数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值，有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而，在数据使用过程中，隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此，如何在数据流通和共享过程中保护数据隐私已成为研究热点.联邦忘却学习（Federated Unlearning）撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全.本文综述了联邦忘却学习的研究工作，首先简要阐述了联邦学习架构，并引出忘却学习和联邦忘却学习的概念和定义;其次，根据修正对象的不同将联邦忘却学习算法分为面向全局模型和面向局部模型两类，并详细分析各类算法的实现细节以及优缺点;然后，本文还详述联邦忘却学习中常用评价指标，将评价指标划分为模型表现指标、遗忘效果指标和隐私保护指标三类，并分析不同类型评价指标的优缺点;最后，本文对联邦忘却学习未来的研究方向进行展望.

关键词：联邦学习联邦忘却学习数字经济隐私保护边缘智能

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融合基数约束与单次入队的基于模型诊断方法

计算机研究与发展 2024年

作者：青杨欧阳丹彤周慧思张立明吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)

基于模型诊断(MBD)在不同的环境中有越来越多的用途，包括软件故障定位，电子表格的调试，Web服务和硬件设计，以及生物系统的分析等．受这些不同用途的启发，近年来MBD算法改进成效显著．然而，对体系庞大、结构复杂的系统，需要对现... 详细信息

基于模型诊断(MBD)在不同的环境中有越来越多的用途，包括软件故障定位，电子表格的调试，Web服务和硬件设计，以及生物系统的分析等．受这些不同用途的启发，近年来MBD算法改进成效显著．然而，对体系庞大、结构复杂的系统，需要对现有方法进一步改进．由于求解诊断解在计算上具有挑战性，因此相继提出了一些通过压缩模型的MBD算法来提高诊断效率，如基于统治的多观测压缩模型算法(dominated-basedcompactedmodelwithmultipleobservations，D-CMMO)．对于给定多个观测值且注入1个以上错误，需要大量时间的诊断问题，提出了一个新的诊断模型(cardinality-constrainedcompactedmodel，CCM)来解决．基于基数约束的压缩模型算法使用2种方法对求解过程进行优化：首先，利用系统观测的故障输出和故障组件数量之间的约束关系来限制目标解的范围；其次，通过对假设集采用单次入队方法，进而有效提升MaxSAT(maximumsatisfiability)求解器的性能．此外，在ISCAS85和ITC99基准测试用例上的实验结果表明，与目前最新的MBD求解方法D-CMMO相比，上述2种优化方法有效缩小了MBD问题的求解范围，降低 MaxSAT 求解器搜索目标解的难度，进而能在更短的时间内返回一个诊断解．在平均状况下，CCM方法相比D-CMMO方法在求解效率上分别提升64.5%和92.8%．

关键词：基于模型诊断压缩模型基于基数约束的算法顶层诊断解单次入队

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针对MUS求解问题的加强剪枝策略

软件学报 2024年第4期35卷 1964-1979页

作者：蒋璐宇欧阳丹彤董博文张立明吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学软件学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

极小不可满足子集(minimal unsatisfiable subsets,MUS)的求解是布尔可满足性问题中的一个重要子问题.对于一个给定的不可满足问题,其MUS的求解能够反映出问题中导致其不可满足的关键原因.然而,MUS的求解是一项极其耗时的任务,不同的剪... 详细信息

极小不可满足子集(minimal unsatisfiable subsets,MUS)的求解是布尔可满足性问题中的一个重要子问题.对于一个给定的不可满足问题,其MUS的求解能够反映出问题中导致其不可满足的关键原因.然而,MUS的求解是一项极其耗时的任务,不同的剪枝过程将直接影响到搜索空间的大小、算法的迭代次数,从而影响算法的求解效率.提出一种针对MUS求解的加强剪枝策略ABC(accelerating by critical MSS),依据MSS、MCS、MUS这3者之间的对偶性和碰集关系特点,提出cMSS和subMUS概念,并总结出4条性质,即每个MUS必是subMUS的超集,进而在避免对MCS的碰集进行求解的情况下有效利用MUS和MCS互为碰集的特征,有效避免求解碰集时的时间开销.当subMUS不可满足时,则subMUS是唯一的MUS,算法将提前结束执行;当subMUS可满足时,则剪枝掉此节点,进而有效避免对求解空间中的冗余空间进行搜索.同时,通过理论证明ABC策略的有效性,并将其应用于目前最高效的单一化模型算法MARCO和双模型算法MARCO-MAM,在标准测试用例下的实验结果表明,该策略可以有效地对搜索空间进行进一步剪枝,从而提高MUS的枚举效率.

关键词：极小不可满足子集极大可满足子集 MUS枚举幂集探索不可行分析

一种基于自适应进化算法的软件产品线抽样方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：欧阳丹彤袁哲张立明吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

枚举大型软件产品线（SPL）的有效配置十分困难，因此需要从配置中抽取有效样本。当前性能最优的多样化抽样方法是PaD-NSbS算法。为了进一步提高样本集的多样性，本文提出了DDHNSbS算法，其中，多样化变异策略（DMS）不仅能保留初始种... 详细信息

枚举大型软件产品线（SPL）的有效配置十分困难，因此需要从配置中抽取有效样本。当前性能最优的多样化抽样方法是PaD-NSbS算法。为了进一步提高样本集的多样性，本文提出了DDHNSbS算法，其中，多样化变异策略（DMS）不仅能保留初始种群的多样性，还能优化传统遗传算子的效果。同时，为弥补新颖性搜索的局限性，提出多样性检测（DD）以一定概率对特征的赋值进行检验并翻转。本文还用Halton数列实现概率感知多样化（Halton-PaD），提高初始配置的均匀性。实验在39个公共SPL上进行，结果表明，与PaD-NSbS算法相比，DDHNSbS在42.1%的小型SPL中表现求解性能显著更优，在其它SPL上性能相当。

关键词：软件产品线多样化采样自适应新颖性搜索概率感知多样化进化算法

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基于本体指导的矿产预测知识图谱构建研究

地学前缘 2024年第4期31卷 16-25页

作者：叶育鑫刘家文曾婉馨叶水盛吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学综合信息矿产预测研究所吉林长春130026

在基于数据驱动范式的科学研究中,构建知识图谱已被证明是获取和表征知识的有效手段之一。然而,目前已构建的矿产资源预测领域知识图谱仍然存在诸多挑战和局限性,有待进一步解决和完善。首先,针对矿产预测的本体构建问题研究相对较少,... 详细信息

在基于数据驱动范式的科学研究中,构建知识图谱已被证明是获取和表征知识的有效手段之一。然而,目前已构建的矿产资源预测领域知识图谱仍然存在诸多挑战和局限性,有待进一步解决和完善。首先,针对矿产预测的本体构建问题研究相对较少,尤其是该领域现有知识图谱的本体层普遍缺乏时空语义,限制了对于矿产资源时空特征的有效表示与分析。其次,现有图谱构建方法主要为面向数据层面的文本抽取,而缺乏对于复杂逻辑关系的本体层建设,以及本体层与数据层之间的有效关联。以上问题会导致构建的地学知识图谱缺乏深层次的语义信息,难以满足矿产资源预测对表达复杂地学概念和关系的需求。针对上述问题,本研究以综合信息矿产预测理论为指导,旨在构建可应用于矿产预测任务的复杂语义知识图谱。具体而言,首先通过对矿产预测的理论和方法进行解析构建初始化领域本体,然后选择成熟的地质时间本体和地理空间本体对初始本体进行本体融合和扩展,通过嵌入时空语义有效表达地矿产资源的时空特征。此外,重点关注了本体层与数据层之间的关联建设,通过建立丰富的语义关系,实现知识图谱中各个节点之间的有效连接与信息共享。实验结果表明,采用本文所提出的方法构建的图谱在知识丰度和置信度等指标上均优于其他现有方法。这一研究为矿产预测领域提供了更为深入和全面的数据资源建设的方法支撑,有助于推动该领域的进一步发展和应用。

关键词：矿产资源知识图谱本体工程综合信息矿产预测理论

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联合时空注意力的视频显著性预测

吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1767-1776页

作者：孙铭会薛浩金玉波曲卫东秦贵和吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 上海爱思博特管理咨询有限公司上海200050 光电对抗测试评估技术重点实验室河南洛阳471000

为了解决视频显著性预测任务中时间与空间特征联合建模的问题,提出联合时空注意力机制(COStA),共同提取时间和空间维度的注意信息,突出特定时间和区域的特征供模型来感知。基于该机制,进一步提出视频显著性预测模型TASED-COStA,对比实... 详细信息

为了解决视频显著性预测任务中时间与空间特征联合建模的问题,提出联合时空注意力机制(COStA),共同提取时间和空间维度的注意信息,突出特定时间和区域的特征供模型来感知。基于该机制,进一步提出视频显著性预测模型TASED-COStA,对比实验表明:COStA机制能为神经网络模型在CC、NSS与SIM三个评价指标上获得大于8%的性能提升,TASED-COStA模型能有效地建模视频信息中的时间与空间关系,并给出准确的预测结果。

关键词：计算机应用深度学习计算机视觉卷积神经网络视频显著性预测联合时空注意力机制

基于特征图网络和多种生物信息预测关键蛋白质的深度学习框架

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吉林大学学报（理学版） 2024年第3期62卷 593-605页

作者：刘桂霞曹心恬赵贺吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对生物实验识别关键蛋白质费时费力,使用计算方法预测关键蛋白质无法有效整合生物信息的问题,提出一个深度学习框架.首先利用网络拓扑结构、基因表达数据和GO(gene ontology)注释数据构建加权蛋白质相互作用网络;然后分别使用特征图... 详细信息

针对生物实验识别关键蛋白质费时费力,使用计算方法预测关键蛋白质无法有效整合生物信息的问题,提出一个深度学习框架.首先利用网络拓扑结构、基因表达数据和GO(gene ontology)注释数据构建加权蛋白质相互作用网络;然后分别使用特征图网络和双向长短期记忆细胞从亚细胞定位数据、蛋白质复合物数据和基因表达数据中提取特征向量;最后将这些特征向量输入到任务学习层预测关键蛋白质.实验结果表明,相比于现有的计算方法,该方法预测性能更好.

关键词：关键蛋白质特征图网络亚细胞定位基因表达 GO注释蛋白质复合物

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基于贡献度和数据有效性检验的共识机制

东北大学学报（自然科学版） 2024年第2期45卷 160-169,178页

作者：时小虎姚鑫孙延风马德印吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学商学院吉林长春130012 长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春130012

将区块链技术引入到分布式数据维护系统,旨在解决基于传统中心化数据库的分布式系统存在的数据维护不透明、数据易被篡改、历史记录不可追溯等问题,提出一种基于贡献度和数据有效性检验的共识机制.该算法提出一种贡献度优先的随机可验... 详细信息

将区块链技术引入到分布式数据维护系统,旨在解决基于传统中心化数据库的分布式系统存在的数据维护不透明、数据易被篡改、历史记录不可追溯等问题,提出一种基于贡献度和数据有效性检验的共识机制.该算法提出一种贡献度优先的随机可验证领导者选举机制,保证记账权分配的随机性及可验证性.进一步引入密度峰值算法对交易数据有效性进行校验,对打包区块的正确性达成共识.最后将所提出的共识机制应用于梅花鹿分布式养殖场场景,结果验证了密度峰值算法在交易数据有效性检测任务中的准确性和高效性.出块时延分析和安全性分析表明,所提出的共识机制能够满足数据有效性验证的实时性需求,能耗较小,具有很强的灾备能力.

关键词：区块链共识机制离群点检测分布式数据维护溯源

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自适应特征融合的迭代实体对齐方法

吉林大学学报（理学版） 2024年第3期62卷 629-635页

作者：李婷婷邵斐温天晓董飒吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对知识图谱实体对齐任务中缺乏训练数据以及长尾实体对齐准确率较低的问题,提出一种基于自适应特征融合策略的迭代实体对齐方法,并设计一种迭代策略自动扩充训练数据的规模.该方法使用知识图谱的结构信息,并利用关系、属性和实体名称... 详细信息

针对知识图谱实体对齐任务中缺乏训练数据以及长尾实体对齐准确率较低的问题,提出一种基于自适应特征融合策略的迭代实体对齐方法,并设计一种迭代策略自动扩充训练数据的规模.该方法使用知识图谱的结构信息,并利用关系、属性和实体名称信息作为语义信息辅助对齐,从而提升对齐效果.在数据集上的实验结果表明,该模型在知识图谱实体对齐任务中效果良好.

关键词：知识图谱实体对齐迭代策略自适应特征融合

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