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GPPR:跨域分布式个性化PageRank算法

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软件学报 2024年第3期35卷 1090-1106页

作者：陈子俊马德龙王一舒袁野东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 北京理工大学计算机学院北京100081

个性化PageRank作为大图分析中的基本算法,在搜索引擎、社交推荐、社区检测等领域具有广泛的应用,一直是研究者们关注的热点问题.现有的分布式个性化PageRank算法均假设所有数据位于同一地理位置,且数据所在的计算节点之间具有相同的网... 详细信息

个性化PageRank作为大图分析中的基本算法,在搜索引擎、社交推荐、社区检测等领域具有广泛的应用,一直是研究者们关注的热点问题.现有的分布式个性化PageRank算法均假设所有数据位于同一地理位置,且数据所在的计算节点之间具有相同的网络环境.然而在现实世界中,这些数据可能分布在跨洲的多个数据中心中,这些跨域分布(cross-geo-distributed)的数据中心之间通过广域网连接,存在网络带宽异构、硬件差异巨大、通信费用高昂等特点.分布式个性化PageRank算法需要多轮迭代,并在全局图上进行随机游走.因此,现有的分布式个性化PageRank算法不适用于跨域环境.针对此问题,提出了GPPR(cross-geo-distributed personalized PageRank)算法.该算法首先对跨域环境中的大图数据进行预处理,采用启发式算法映射图数据,以降低网络带宽异构对算法迭代速度的影响;其次,GPPR改进了随机游走方式,提出了基于概率的Push算法,通过减少工作节点之间传输数据的带宽负载,进一步减少算法所需的迭代次数.基于Spark框架实现了GPPR算法,并在阿里云中构建真实的跨域环境,在8个开源大图数据上,与现有的多个代表性分布式个性化PageRank算法进行了对比实验.结果显示,GPPR的通信数据量在跨域环境中比其他算法平均减少30%.在算法运行效率方面,GPPR比其他算法平均提升了2.5倍.

关键词：跨域分布式个性化PageRank 近似计算

基于双参考帧的多源着色结果融合的视频着色方法

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第1期54卷 183-191页

作者：孟桦唐金辉代龙泉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

对黑白视频着色时,为了更好地利用参考帧信息,提出一种基于双参考帧的多源着色结果融合的着色方法.首先,采用硬注意力融合子模块融合双参考帧提供的颜色信息,以防止双帧语义匹配模块着色时不合理参考信息导致的颜色模糊问题.然后,使用... 详细信息

对黑白视频着色时,为了更好地利用参考帧信息,提出一种基于双参考帧的多源着色结果融合的着色方法.首先,采用硬注意力融合子模块融合双参考帧提供的颜色信息,以防止双帧语义匹配模块着色时不合理参考信息导致的颜色模糊问题.然后,使用多源着色结果融合模块融合通过双帧光流传播模块、双帧语义匹配模块以及遮挡信息得到的着色结果,进而产生更优质的着色结果.实验结果表明,该方法在Davis30测试集上的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和颜色分布一致性指数(CDC)分别为37.36 dB、0.980 5、0.003 748,说明该方法能够通过多种融合方式充分利用双参考帧的信息为灰度帧着色,并生成美观且具有较好时间一致性的着色结果.

关键词：融合双参考帧视频着色遮挡

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基于区块链构建安全去中心化的联邦学习方案

中国科学：信息科学 2024年第2期54卷 316-334页

作者：王恺祺洪睿琦毛云龙仲盛南京大学计算机科学与技术系南京210023

联邦学习甫一问世便得到了广泛的关注,被认为是一种具有广阔前景的分布式机器学习范式.然而,传统联邦学习方案基于中央服务器的集中式设计,在效率和可扩展性上存在不足.此外,集中式设计需要有可信的中央节点协调参与者完成训练,可能导... 详细信息

联邦学习甫一问世便得到了广泛的关注,被认为是一种具有广阔前景的分布式机器学习范式.然而,传统联邦学习方案基于中央服务器的集中式设计,在效率和可扩展性上存在不足.此外,集中式设计需要有可信的中央节点协调参与者完成训练,可能导致信任和可靠性的问题,例如中央服务器被操控或是出现单点故障.为了解决上述问题,相关领域的研究人员提出了基于区块链的去中心化联邦学习方案.去中心化联邦学习修补了传统集中式联邦学习的缺陷,但与此同时也引入了全新的攻击面.具体而言,由于区块链将网络中节点发起的全部事务保存在一个公开共享的数字账本,所有区块链节点都可以获取联邦学习参与者每轮的本地训练模型副本.这一现象严重地侵害了参与者的数据隐私和自身利益.在上述困境的驱动下,本文提出了一种安全去中心化联邦学习的可行方案,能够同时解决联邦学习参与者的数据机密性问题和学习公平性问题.区别于此前的研究工作,还提出了一种基于区块链的联邦学习的生产–消费模型,用于在模型安全聚合过程中审查参与者的本地行为,防止出现参与者不劳而获或是虚假训练的情况,在此基础上本文提出APoS共识机制,提供一种激励与审查机制,确保参与者在联邦学习的过程中倾向于选择诚实的训练.

关键词：联邦学习安全去中心化网络区块链数据消费激励机制

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Navi:基于自然语言交互的数据分析系统

软件学报 2024年第3期35卷 1194-1206页

作者：谢宇鹏骆昱宇冯建华青海大学计算机技术与应用系青海西宁810016 香港科技大学(广州) 广东广州511400 清华大学计算机科学与技术系北京100084

随着大数据时代的到来,数据分析的作用日益显著.它能够从海量数据中发现有价值的信息,从而更有效地指导用户决策.然而,数据分析流程中存在三大挑战:分析流程高耦合、交互接口种类多和探索分析高耗时.为了应对上述挑战,提出了基于自然语... 详细信息

随着大数据时代的到来,数据分析的作用日益显著.它能够从海量数据中发现有价值的信息,从而更有效地指导用户决策.然而,数据分析流程中存在三大挑战:分析流程高耦合、交互接口种类多和探索分析高耗时.为了应对上述挑战,提出了基于自然语言交互的数据分析系统Navi.该系统采用模块化的设计原则,抽象出主流数据分析流程的3个核心功能模块:数据查询、可视化生成和可视化探索模块,从而降低系统设计的耦合度.同时,Navi以自然语言作为统一的交互接口,并通过一个任务调度器实现了各功能模块的有效协同.此外,为了解决可视化探索中搜索空间指数级和用户意图不明确的问题,提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的可视化自动探索方法,并设计了基于可视化领域知识的剪枝算法和复合奖励函数,提高了搜索效率和结果质量.最后,通过量化实验和用户实验验证了Navi的有效性.

关键词：数据分析数据查询可视化自然语言蒙特卡洛树搜索

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基于特征选择的风机检修流程预测性监控方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2745-2755页

作者：郭娜刘聪李彩虹刘文娟王雷曾庆田山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255000 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题,应用业务流程预测性监控方法,预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间,以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先,针对不同预测任务,提出一种基于优先级的特征自选取策... 详细信息

针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题,应用业务流程预测性监控方法,预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间,以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先,针对不同预测任务,提出一种基于优先级的特征自选取策略,并使用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法作为特征选择策略的依托预测模型,得到对预测结果有积极影响的输入特征;然后,针对不同预测任务分别采用LightGBM算法和LSTM(Long Short Term Memory)神经网络构建预测模型;最后,经实验评估和分析,在风机检修业务流程中,特征选择策略能够为不同的预测任务提供有效特征,确保预测的准确率,具有实际应用价值。对于不同预测任务而言,LightGBM算法更适用于下一事件任务预测,LSTM模型更适用于时间方面的任务预测。

关键词：流程预测性监控风机检修特征选择下一事件剩余时间

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基于UML-NuSMV的并发系统建模与验证

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 90-95页

作者：马占有郭昊李召恺李健祥北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750030

为解决直接建立系统NuSMV(符号模型检测器)模型的困难,提出一种从UML(统一建模语言)模型转换到NuSMV模型的方法,实现了UML与NuSMV结合的形式化验证.首先,使用UML中的视图对系统进行描述,建立系统的UML模型;然后,设计转换规则并给出转换... 详细信息

为解决直接建立系统NuSMV(符号模型检测器)模型的困难,提出一种从UML(统一建模语言)模型转换到NuSMV模型的方法,实现了UML与NuSMV结合的形式化验证.首先,使用UML中的视图对系统进行描述,建立系统的UML模型;然后,设计转换规则并给出转换算法,实现从UML模型到NuSMV模型的自动转换;最后,使用计算树逻辑对系统的属性进行描述,并通过NuSMV完成对系统的形式化验证.以一个双按键并发电梯系统为例,说明了基于UML-NuSMV的并发系统建模与验证过程.

关键词：模型检测统一建模语言模型转换并发系统符号模型检测器

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不确定性感知的边缘计算任务调度算法

控制与决策 2024年第7期39卷 2405-2413页

作者：尹璐周俊龙孙晋吴泽彬南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务... 详细信息

任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务执行时长建模为随机变量并推导出任务完成时间的完整概率分布,引入关于任务截止时间的概率约束,以可调节的概率阈值保证任务按时完成.为求解该问题,进一步提出基于蝙蝠算法搜索策略的元启发式算法,包含两个关键的算法组件,映射算子实现蝙蝠空间与调度解空间的关联,评估算子实现候选解可行性的判定和优化目标值的计算.基于对比实验的仿真结果表明,所提出算法能够得到高质量的任务调度方案.

关键词：边缘计算任务调度不确定性概率约束随机优化蝙蝠算法

基于多方向自适应感知网络的高光谱遥感图像分类

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遥感学报 2024年第1期28卷 168-186页

作者：刘倩吴泽彬徐洋郑鹏郑尚东韦志辉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210014

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图... 详细信息

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法取得了优于传统方法的分类精度。然而,基于一定规则和固定方形窗口的卷积运算无法满足不同对象、不同分布的空谱特征提取需求,当像素位于类别边缘时该模式无法避免其他类别的无关信息,导致类别间的信息扩散以及跨类别像素的误分和错分。针对上述问题,本文提出了一种基于多方向自适应感知的高光谱图像空谱联合分类方法,并通过联合不同邻域范围的空谱上下文信息来改善模型的局部空谱建模能力。具体研究过程如下:首先,将常规卷积网络的全窗口滤波器拆分为不同方向的半窗滤波器,从而设计出侧窗卷积以捕捉具有方向性的空谱特征;然后,在此基础上进一步将不同方向的侧窗滤波核整合到统一的卷积架构中构造空谱分离多方向卷积,并设计方向自适应感知模块,以密集连接构建基于高光谱图像的多方向自适应感知分类网络,赋予模型自适应学习多种空谱结构特征的能力,弥补常规卷积和侧窗卷积只能建模单一方向空谱关系的不足,提升模型对复杂空谱结构的刻画能力。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的多方向自适应感知分类方法较常规卷积方法具有更优的分类性能,能增强边缘样本的表征准确性,改善分类中的边缘混淆现象。

关键词：遥感高光谱图像深度学习多方向自适应感知空谱结构建模空谱联合分类

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集成学习结合多源数据预测河南省冬小麦单产

农业工程学报 2024年第4期40卷 177-185页

作者：陈一凡李璇王绍雯杨姗姗张佳华张莎青岛大学计算机科学技术学院青岛266071

为探讨基于多源数据和集成学习算法预测冬小麦单产的可行性并确定冬小麦单产预测的最佳时间窗,该研究在河南省冬小麦生长季内划分28个不同的时间窗,使用8种不同的机器学习算法及基于Stacking的集成学习算法,利用2003—2018年的多种遥感... 详细信息

为探讨基于多源数据和集成学习算法预测冬小麦单产的可行性并确定冬小麦单产预测的最佳时间窗,该研究在河南省冬小麦生长季内划分28个不同的时间窗,使用8种不同的机器学习算法及基于Stacking的集成学习算法,利用2003—2018年的多种遥感指数数据、气象数据进行训练并预测2019—2021年单产。结果表明:引入日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)特征可以提升河南省冬小麦单产的预测效果;12月至次年5月为机器学习算法预测冬小麦单产的最佳时间窗;Stacking集成学习算法比其他单机器学习算法更适用于河南省县级尺度冬小麦单产预测,预测结果的决定系数为0.816,均方根误差和平均绝对误差分别为580.36和476.01 kg/hm^(2);河南省冬小麦实际单产的空间分布呈西低东高的趋势,预测的单产分布特征与实际单产分布特征相当。研究结果可为冬小麦单产预测提供一种新的方法,也为农作物单产预测模型构建提供新的思路。

关键词：机器学习遥感冬小麦 Stacking集成学习单产预测最佳时间窗

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