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摘要:分布式系统安全是多域协作场景下的重要研究领域,近年来得到大力发展.在大多数实际的多域协作过程中,无论开发者还是管理者都不想完全摈弃已有的权限管理和访问控制体系,希望在授权开放性和系统改造代价间保持平衡和兼顾.域间授权互操作正是在这一背景下逐渐成为该领域具有代表性的研究方法.着力对域间互操作理论和技术的整体进展与演化进行细致梳理与剖析,从多维视角下对其进行归类比较,例如:根据域间协作架构划分,可分为松耦合协作模式和联邦式协作模式;根据安全检测实施方式划分,可分为基于协调中心的检测模式和无协调中心模式;根据互操作建模方式划分,主要包括基于管理行为的预前建立模式和基于请求驱动的实时建立模式;根据建立互操作采用的辅助技术划分,主要涉及基于信任、基于风险和基于语义等;根据策略整合所处的层面划分,可分为面向授权管理的策略集成和面向资源聚合的策略集成.针对若干典型方案,阐述其基本原理、适用场景,对技术特点和局限性给出较为深入的对比分析,在大量现有研究工作的基础上综述授权互操作发展的基本特点,归结展望了今后可能的研究趋势.
摘要:在基于Map的/订购系统中,典型的事件匹配算法大都针对用户的每个事件寻找相匹配的订购,由于同一属性在不同事件中重复出现是一种普遍现象,当用户的事件数量较大时,相同的属性会与订购中的约束条件重复匹配,事件匹配存在着冗余.针对这种重复匹配问题,提出一种基于重复属性判定的事件匹配算法,该算法通过判定属性的重复关系,合并事件集合去除重复属性,并将订购集合组织为约束的多级索引结构以减少不必要的匹配,从而提高算法的匹配效率和可维护性.实验表明,当事件数量和订购数量较大时,该算法与同类算法相比具有更高的匹配效率.
摘要:码率平滑通过降低发送码流的突发性成为提高网络带宽利用率的一种有效手段.为提高平滑性能和降低资源需求,利用原始码流在平均码率线上的波动形式,提出了一种对视频数据进行自适应分段的码率平滑算法t-PCRTT.该算法在相同分段数下能够有效降低客户端缓冲区需求,分析函数上的平滑结果显示它的缓冲区需求不足PCRTT算法的50%.在采用MPEG4和H.264两类编码影片的性能评估实验中,t-PCRTT的最小缓冲区需求明显降低,在不同缓冲区下的码率变化次数接近于最优值,能够更好地支持VCR-Window模式下的VCR操作.
摘要:丹麦哥本哈根大学尼尔斯·玻尔研究所的天体物理学家施特恩·汉森及其他研究人员,针对大范围不同类型的暗物质晕建立了一个计算机模型.暗物质晕环绕在星系,大多数的星系包括银河系都镶嵌在这种暗物质晕当中.奇怪的是,除了经由重力的作用之外,其似乎与星系内的物质和能量没有任何的交互作用.拟建的模型表现出了完美的平衡感,在研究人员对模型周围能量做出调整,施以可改变暗物质结构的力后,所有的暗物质晕的状态都向同一形式发生改变,这与恒星模型所作出的反应截然不同.由此研究人员首次发现了暗物质具有一个“吸引区”——就是暗物质晕,
摘要:日前,谷歌推出新的功能“即时搜索”(Google Instant).谷歌在官方网站的功能介绍页面上称,新搜索技术可在用户输入词条时立即显示搜索结果.人们输入词条很慢,但阅读却很快.通常按一次键需要300毫秒,但浏览页面的其他部分只需30毫秒(1/10的时间).这意味着可以在输入时扫描结果.
摘要:日前,SAP和Sybase宣布了完成收购后的首期发展时间表,双方将在接下来的9个月里,结合相关技术,为企业用户打造移动平台.该平台将基于开放的标准、可以在所有主要的移动操作系统上运行,能够管理并支持所有主要类型的移动设备.
摘要:日前苹果宣布,将放宽对应用开发者为iPhone手机和iPad平板电脑编写应用的限制.此前,开发者一直抱怨苹果应用商店AppStore的应用审批程序缺乏透明度且反复无常,以至于一些程序无法进入该商店.与苹果应用商店AppStore此前严格的审批程序相比,
摘要:非视距传输造成测距严重有偏,从而使得位置估计误差显著增加.将定位问题嵌入到机器学习框架,并通过引入博弈理论对位置估计进行平滑来实现移动位置跟踪.由于将观测作为射频特征,而不是实际距离的度量,因此能够大大减轻非视距传输对位置估计性能的影响,同时在平滑过程中,将噪声建模为估计子的对手,通过微分博弈理论来实现平滑,并与卡尔曼滤波平滑进行了比较.仿真实验表明,方法具有更好的位置估计性能,特别是在非视距环境下其效果更为明显.
摘要:由于网络安全攻防双方的目标对立性和策略依存性,使得最优防御策略选取问题十分复杂.形式化定义了网络安全防御策略选取问题.提出了一种刻画网络安全攻防矛盾,解决防御策略选取问题的攻防随机博弈模型.该模型是矩阵型攻防博弈模型和Markov决策过程的扩展,是多人、多状态的动态攻防推演模型.将攻击者在网络实体上的特权状态作为攻防随机博弈模型的元素,建模网络攻防状态的动态变化,并预测攻击行为和决策最优防御策略.给出了基于上述模型的防御策略选取算法.用一个网络实例分析了该模型和算法在攻击策略预测和防御策略决策方面的有效性.
摘要:第9届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会(SEWM2011)由中国计算机学会主办,河北大学承办.该系列会议每年举行一次,现已成为国内海量网络信息处理与应用领域最主要的学术活动之一.此次会议将为网络信息搜索与挖掘领域的学者交流最新研究成果、进行广泛的学术讨论提供便利,并且将邀请国内外该领域的著名学者做精彩报告,同时将保持SEWM会议的传统,组织搜索和挖掘相关技术的评测.会议还将评出优秀学生论文,颁发证书并给予奖励.
摘要:提出了从服务、主机和网络自下到上的层次化在线风险评估模型,实时地评估一个正在发生的入侵进程在这3个层面所产生的风险情况.在服务层面,使用了证据理论来融合报警线程中多个能够反映风险变化情况的变量来计算风险指数,通过风险指数反映入侵风险的客观情况,同时结合主观安全意识所反映出的目标风险分布,综合评估目标的风险状态.在主机层面提出了基于木桶原理的风险评估方法,在网络层面提出了安全依赖网络概念,利用了改进的风险传播算法,完成了网络层面的风险评估.提出的评估算法将报警验证、聚合与关联,以及报警置信度学习这些报警处理过程同风险评估紧密结合起来,很好地处理了风险评估中主观性、模糊性和不确定性等问题.实验表明对各种入侵进程进行的层次化在线风险评估结果与攻击实际特点相符合,为响应决策提供了有利的支持.
摘要:科学出版社期刊出版中心是专业化科技期刊出版服务机构,致力于打造中国科技期刊的集团军,做大做强科技期刊产业.现因阂业务发展需要,招聘以下岗位:
摘要:吸引子传播算法(affinity propagation,AP)是一种新的高效聚类算法.由于AP算法简单易用,它已被广泛应用到数据挖掘的各个领域.在AP算法中,相似性度量具有重要作用.另一方面,传统的文本挖掘常采用向量空间模型和满足欧氏空间的相似性度量.这种方法的优点是简单且易于实现,但随着数据规模的膨胀,向量空间将变得高维稀疏并将导致计算复杂度快速增长.为解决此问题,给出了相似特征集、排斥特征集和仲裁特征集的概念,在这些概念的基础上提出了一种能够包含文本结构信息的非欧空间相似性度量方法.并提出了一种新的聚类算法,称之为权吸引子传播算法(weight affinity propagation,WAP).为检验提出算法的聚类效果,选用标准数据集Reuters-21578进行了验证.实验结果表明WAP明显优于k-means聚类算法、具备非线性特征的SOFM聚类算法和采用经典相似性度量的吸引子传播算法等3种经典聚类算法.
摘要:实体属性值抽取是信息抽取的重要组成部分.针对数量型属性类型多样以及取值易变的问题,设计实现了一种基于元性质的数量型属性值自动抽取系统.对系统的结构、功能框架以及相关核心技术,包括提取文本的选择、候选值的提取及评估、结果的自动验证等进行了详细讨论.通过对百度百科的五大类9个子类实体数量型属性值的抽取,平均准确率和召回率分别达到71%和89%,高于基于简单搜索的方法和传统的基于词汇-句模的方法.该方法适用于开放领域的数量型属性值获取,易于获取单值属性的精确取值.
摘要:传统的K-Modes聚类算法采用简单的0-1匹配差异方法来计算同一分类属性下两个属性值之间的距离,没有充分考虑其相似性.对此,基于粗糙集理论,提出了一种新的距离度量.该距离度量在度量同一分类属性下两个属性值之间的差异时,克服了简单0-1匹配差异法的不足,既考虑了它们本身的异同,又考虑了其他相关分类属性对它们的区分性.并将提出的距离度量应用于传统K-Modes聚类算法中.通过与基于其他距离度量的K-Modes聚类算法进行实验比较,结果表明新的距离度量是更加有效的.
摘要:基于动作的编码方式是2006年国际规划竞赛中著名的最优规划系统SATPLAN2006采用的一种基于约简状态变元的命题规划编码方式.依据基于动作的编码方式,提出一种基于约简动作变元的自动命题规划编码方式:基于命题的编码方式.首先分析构造新编码方式的理论依据,提出基于命题的编码方式的编码组成,证明其有效性,并描述某些公理的具体实现细节,最后分析其与已有几种编码方式的不同之处.在SATPLAN2006中实现了基于命题的编码方式,利用国际规划竞赛选用的标准测试问题予以测试,并分析其与基于动作的编码方式等两种极端编码方式的求解特性.实验结果表明:对于顺序规划问题域,基于命题的编码方式更有效,而对于并发规划问题域,基于动作的编码方式更有效.
摘要:准确预测用户的地理位置可以有效地改善基于位置服务的质量.针对标准Markov模型预测能力不足,以及多阶Markov模型阶数难以确定的问题,提出了一种基于自适应多阶Markov模型的位置预测方法.该方法采用一种基于规则图形的方式对原始位置信息进行抽象化处理,并使用一种基于训练数据的启发式方式自动确定用于预测的模型阶数.最后,基于真实的位置数据,对自适应多阶Markov模型的预测性能进行了评测.结果表明自适应多阶Markov模型的预测精度和预测长度始终高于多阶Markov模型,平均预测精度提高将近20%,平均预测长度提高将近10个单位区域,且不易受训练数据质量影响.
摘要:考虑偏好top-k计算问题,提出一种整合网格索引和DG索引的GriddedDominantGraph(GDG)混合索引结构.首先,提出基于数据点逆支配点集性质的剪枝自由点方法,该方法大大减少了构建索引中的数据点及查询时可能访问的数据点.通过网格索引高效地计算逆支配点集,并得出网格中"k-最大运算区域"和"k-最大查找区域",分别在建立索引和top-k查询阶段近似地剪枝自由点.然后,分析了查询索引阶段层次式索引(如dominantgraph(DG))在同一层次中无序访问数据点的不足,通过增加网格索引而使访问有序.计算网格概要信息并将网格单元按函数分值排序,使层次内数据点依据网格单元顺序而访问有序.由于附加的网格索引增加计算和存储开销较少,同时性能有较大提升,所以GDG适用性强.理论分析和实验结果均验证了上述方法的有效性.