检索结果-南通市图书馆

时变需求下基于部分预付策略的易腐品库存控制

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系统工程 2016年第3期34卷 19-24页

作者：彭扬陈金叶傅培华浙江工商大学计算机与信息工程学院浙江杭州310018

经典的经济订货批量模型都是基于以下两个假设:缺货完全延迟或者完全损失以及订货的到达与购买资金的投入是同时的。在垄断行业中,供应商会要求零售商在一定期间内提前支付部分购买资金并且分批支付,然后在订货到达时支付剩余费用。构... 详细信息

经典的经济订货批量模型都是基于以下两个假设:缺货完全延迟或者完全损失以及订货的到达与购买资金的投入是同时的。在垄断行业中,供应商会要求零售商在一定期间内提前支付部分购买资金并且分批支付,然后在订货到达时支付剩余费用。构建基于部分预付策略,不允许缺货、部分短缺、完全短缺三种情况下的的易腐品库存控制模型,给出零售商最优订货周期和最优订购批量的求解算法;结合运作管理实践,通过数值算例和灵敏度分析,从管理角度给出决策建议。

关键词：部分预付易腐品订货批量库存控制

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基于分割点改进孤立森林的网络入侵检测方法

计算机工程 2024年第6期50卷 148-156页

作者：余长宏许孔豪张泽高明浙江工商大学信息与电子工程学院浙江杭州310000

随着网络攻击的不断增多和日益复杂化,传统基于监督的网络入侵检测算法不能准确识别没有类别标记或特征不明显的网络访问链接,而对于无监督的网络入侵检测算法,也存在检测效率和准确率低等问题。针对如何进一步提升网络入侵检测性能,提... 详细信息

随着网络攻击的不断增多和日益复杂化,传统基于监督的网络入侵检测算法不能准确识别没有类别标记或特征不明显的网络访问链接,而对于无监督的网络入侵检测算法,也存在检测效率和准确率低等问题。针对如何进一步提升网络入侵检测性能,提出使用自编码器(AE)与分割点改进孤立森林模型对网络入侵进行检测。首先,对无监督自编码器进行L1正则化,以增强自编码器的稀疏性,通过学习数据内在结构,自适应地提取具有判别性的特征,完成入侵攻击的特征提取;然后,使用改进的孤立森林分离异常点,即使用最大化均值与标准差之商来确定分割点划分最佳超平面来构建隔离树,使隔离树在相关子空间中具有更强隔离异常值的能力,并通过遍历所有隔离树中数据点的平均路径长度得到异常得分来判定异常流量。在KDDCUP99和UNSW-NB15数据集上的实验结果表明,与6种传统无监督方法相比,该方法较传统孤立森林准确率和召回率均提升约20%,F1值和曲线下面积(AUC)值均提升约10%,较其他无监督方法相比大幅降低了误码率。

关键词：网络入侵检测稀疏自编码器孤立森林无监督学习隔离树

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主观性句子情感倾向性分析方法的研究

情报学报 2011年第5期30卷 522-529页

作者：施寒潇厉小军浙江工商大学计算机与信息工程学院杭州310018

随着电子商务的飞速发展,用户评论信息对潜在顾客、商家和商品生产商的影响越来越大。由于在线的评论信息十分海量,所以很难通过人工浏览方式进行全面获取。评论句子往往具有很强的主观性,本文提出了整体方案帮助解决评论信息的获取、... 详细信息

随着电子商务的飞速发展,用户评论信息对潜在顾客、商家和商品生产商的影响越来越大。由于在线的评论信息十分海量,所以很难通过人工浏览方式进行全面获取。评论句子往往具有很强的主观性,本文提出了整体方案帮助解决评论信息的获取、处理和可视化显示。通过利用词语的相似性计算方法和字的情感倾向分布概率计算方法,实现了极性词典的倾向值量化计算和极性词典的自动扩展。通过利用语义角色标注实现对评论句子的浅层语义分析,并利用统计结果设计出计算句子细粒度情感倾向值的方法。实验结果证明,基于语义角色标注方法比基于词性标注方法在句子细粒度情感倾向值计算中更有效。

关键词：情感倾向分析意见挖掘语义角色标注

基于kNN-Smote-LSTM的消费金融风险检测模型——以信用卡欺诈检测为例

维普期刊数据库评论

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维普期刊数据库

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系统科学与数学 2021年第2期41卷 481-498页

作者：琚春华陈冠宇鲍福光浙江工商大学现代商贸研究中心杭州310018 浙江工商大学管理工程与电子商务学院杭州310018 浙江工商大学计算机与信息工程学院杭州310018

由于移动网络应用与电子支付业务量不断增长,信用卡欺诈的情况也呈现快速增长的趋势,由此给金融机构和运营商带来了巨大的挑战.欺诈检测问题本质上是不平衡的序列二分类问题,这类问题数据样本规模大,计算复杂度高,数据分布极不平衡,数... 详细信息

由于移动网络应用与电子支付业务量不断增长,信用卡欺诈的情况也呈现快速增长的趋势,由此给金融机构和运营商带来了巨大的挑战.欺诈检测问题本质上是不平衡的序列二分类问题,这类问题数据样本规模大,计算复杂度高,数据分布极不平衡,数据与数据之间会存在序列关系.文章使用长短期记忆网络(long short term memory networks,LSTM)结合历史交易序列,并针对交易数据不平衡的特性,整合了合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,Smote)算法和k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)分类算法设计并构建了一个基于kNN-Smote-LSTM的信用卡欺诈检测网络模型,它可以通过kNN判别分类器来不断筛选出安全生成样本来提升模型的性能,克服了Smote算法在生成新样本时的盲目性和局限性,实证表明通过kNN-Smote-LSTM模型结构化的融合可以大大改善模型组合时对多数类的误分类问题,展现了优越的风险检测性能.

关键词：信用卡欺诈检测序列分类长短期记忆网络(LSTM) SMOTE算法

基于关系圈与个体交互习惯的用户关系强度计算方法

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情报学报 2019年第9期38卷 974-987页

作者：琚春华陶婉琼马希骜浙江工商大学管理工程与电子商务学院杭州310018 浙江工商大学工商管理学院杭州310018 浙江工商大学计算机与信息工程学院杭州310018

目前对用户关系强度的研究多从用户个人信息和交互活动两方面进行,忽略了社交网络中的关系圈及个体交互习惯对交互行为的影响。本文提出了一种基于关系圈与个体交互习惯的用户关系强度计算方法(IRC-IH)。该方法首先采用基于完全子图的... 详细信息

目前对用户关系强度的研究多从用户个人信息和交互活动两方面进行,忽略了社交网络中的关系圈及个体交互习惯对交互行为的影响。本文提出了一种基于关系圈与个体交互习惯的用户关系强度计算方法(IRC-IH)。该方法首先采用基于完全子图的关系圈划分算法将用户划分到不同的关系圈,然后以划分好的关系圈为单位,利用标准化谷歌距离计算关系圈与主题领域间的相关度,为每个关系圈分配主题领域。其次,将交互习惯和交互频率融入交互活动强度的计算中。在此基础上,通过融合关系圈重叠率、关系圈相似度、交互活动强度以及公众账号相似度四个维度计算用户关系强度。在强关系社交网络(微信)和弱关系社交网络(微博)中的实验结果表明,本文提出的方法能够有效提高关系强度计算的准确性,且在强关系社交网络中的计算效果会更好。

关键词：关系圈交互习惯主题领域关系强度

移动agent系统安全问题的动态信任计算模型

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控制与决策 2022年第2期37卷 499-505页

作者：蒋伟进吕斯健湖南工商大学计算机与信息工程学院长沙410205

在移动云计算中,数据存储和数据处理是在云端以远程方式进行的,因而信任是移动云计算安全中一个非常重要的因素.针对移动云计算环境中移动agent系统安全和信任管理问题,借鉴人类信任机制(human trust mechanism, HTM),研究主观信任形成... 详细信息

在移动云计算中,数据存储和数据处理是在云端以远程方式进行的,因而信任是移动云计算安全中一个非常重要的因素.针对移动云计算环境中移动agent系统安全和信任管理问题,借鉴人类信任机制(human trust mechanism, HTM),研究主观信任形成、信任传播与信任进化规律,提出主观信任动态管理算法(MASTM);基于移动agent与执行主机的交互经历以及第三方推荐信息收集基础信任数据,给出公信主机选择算法;孤立恶意主机算法和综合信任度计算算法,实现选择信任机群,孤立恶意主机的功能,以增强移动agent与主机的安全交互效果.对所提出的算法均进行模拟实验,验证了其可行性和有效性.

关键词：移动云计算移动agent系统主观信任客观信任移动互联网动态信任计算

群智感知中移动用户招募的防贪婪激励机制研究

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控制与决策 2022年第1期37卷 28-36页

作者：蒋伟进刘晓亮湖南工商大学计算机与信息工程学院长沙410205

随着群智感知的普及,以合理的成本招募最佳感知信息提供者的问题变得更加重要,但移动用户追求高回报的贪婪特性会使得招募成本偏高.为此,提出一种针对团体的群智感知招募的激励机制.首先,通过移动用户的属性和任务详细信息来迭代所有可... 详细信息

随着群智感知的普及,以合理的成本招募最佳感知信息提供者的问题变得更加重要,但移动用户追求高回报的贪婪特性会使得招募成本偏高.为此,提出一种针对团体的群智感知招募的激励机制.首先,通过移动用户的属性和任务详细信息来迭代所有可能团体;然后,评估生成的随机初始团体,删除其中违反任务约束的团体,并计算其余团体的信息质量QoI(the quality of information,QoI)比率,团体将经过轮盘赌程序从当前团体中选择候选人进行进化程序,选定的团体经过交叉,在团体之间随机交换成员;最后,进行突变,该过程随机替换团体的成员,从解决方案集中选择具有最佳QoI比率的团体,解决了移动用户对数据进行过高定价以提高利润的倾向.提出的激励机制包括选择和支付机制,避免了移动用户选择过程中的贪婪特性.通过与现有的团队招募框架方法的对比,以及实验数据集与原始模型进行的比较,表明了该激励机制的有效性.

关键词：群智感知激励机制信息质量用户招募移动用户遗传算法

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面向视频冷启动问题的点击率预估

软件学报 2022年第12期33卷 4838-4850页

作者：章磊敏董建锋包翠竹纪守领王勋浙江工商大学计算机与信息工程学院浙江杭州310014 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027

视频的点击率预估是视频推荐系统中的重要任务之一,推荐系统可以根据点击率的预估调整视频推荐顺序以提升视频推荐的效果.近年来,随着视频数量的爆炸式增长,视频推荐的冷启动问题也变得愈发严重.针对这个问题,提出了一个新的视频点击率... 详细信息

视频的点击率预估是视频推荐系统中的重要任务之一,推荐系统可以根据点击率的预估调整视频推荐顺序以提升视频推荐的效果.近年来,随着视频数量的爆炸式增长,视频推荐的冷启动问题也变得愈发严重.针对这个问题,提出了一个新的视频点击率预估模型,通过使用视频的内容特征以及上下文特征来加强视频点击率预估的效果;同时,通过对冷启动场景的模拟训练和基于近邻的替代方法提升模型应对新视频点击率预估的能力.提出的模型可以同时对旧视频和新视频进行点击率预估.在两个真实的电视剧(Track_1_series)和电影(Track_2_movies)点击率预估数据集上的实验表明:提出的模型可以显著改善对旧视频的点击率预估性能,并在两个数据集上均超过了现有的模型;对于新视频,相比于不考虑冷启动问题的模型只能获得0.57左右的AUC性能,该模型在两个数据集上分别获得0.645和0.615的性能,表现出针对冷启动问题更好的鲁棒性.

关键词：视频推荐点击率预估冷启动问题内容特征上下文特征

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智能合约安全漏洞检测技术研究综述

软件学报 2022年第8期33卷 3059-3085页

作者：钱鹏刘振广何钦铭黄步添田端正王勋浙江工商大学计算机与信息工程学院浙江杭州310018 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310058

智能合约是区块链技术最成功的应用之一,为实现各式各样的区块链现实应用提供了基础,在区块链生态系统中处于至关重要的地位.然而,频发的智能合约安全事件不仅造成了巨大的经济损失,而且破坏了基于区块链的信用体系,智能合约的安全性和... 详细信息

智能合约是区块链技术最成功的应用之一,为实现各式各样的区块链现实应用提供了基础,在区块链生态系统中处于至关重要的地位.然而,频发的智能合约安全事件不仅造成了巨大的经济损失,而且破坏了基于区块链的信用体系,智能合约的安全性和可靠性成为国内外研究的新关注点.首先从Solidity代码层、EVM执行层、区块链系统层这3个层面介绍了智能合约常见的漏洞类型和典型案例;继而,从形式化验证法、符号执行法、模糊测试法、中间表示法、深度学习法这5类方法综述了智能合约漏洞检测技术的研究进展,针对现有漏洞检测方法的可检测漏洞类型、准确率、时间消耗等方面进行了详细的对比分析,并讨论了它们的局限性和改进思路;最后,根据对现有研究工作的总结,探讨了智能合约漏洞检测领域面临的挑战,并结合深度学习技术展望了未来的研究方向.

关键词：区块链智能合约以太坊漏洞检测自动化工具