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1. 大宗商品防欺诈抗篡改线上交易机制
王亦涵, 唐晨, 张兰
《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (4): 1309-1317.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022040546
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大宗商品线上交易面临由交易欺诈、交接违规等问题带来的巨大风险。为实现更加可信的大宗商品交易,提出一套长期可追溯的线上交易机制,以实现信息的真实防篡改、流程的可信抗欺诈。首先,基于“申请?验证?记录”的思想,结合区块链提出线上交易框架,并利用智能合约实现对交易流程各阶段的多方监督和详细记录;其次,基于局部二值模式(LBP)算法对外观上具有纹理特征的大宗商品的商品外观指纹进行提取和核验,从而保障商品信息的真实性;最后,基于环境指纹,提出商品规范交接方法,以保证交接流程的可信性。上述交易框架、商品外观指纹提取及核验算法、商品规范交接方法共同构成了防欺诈抗篡改的线上交易机制。分析结果表明,该交易框架能够从用户选择和流程规范两个角度规避大部分的欺诈,且识别交易中发生的单方和两方欺诈行为;基于真实原木图像数据的实验结果表明,所提商品外观指纹提取及核验算法能够以94.00%的准确率判断同一商品的不同图像,并以78.30%的准确率区分不同商品的图像;系统性能测试表明,所提交易机制各阶段的时延均在可接受范围内,满足线上交易要求。

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2. 动态需求跟踪中多义关键词的语义判断方法
唐晨, 李勇华, 饶梦妮, 胡钢俊
计算机应用    2019, 39 (5): 1299-1304.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102150
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虽然与信息检索(IR)方法相比,基于本体的动态需求跟踪方法能提高跟踪链的精度,但构建一个合理、有效的本体特别是领域本体是一个相当复杂和繁琐的过程。为了减小构建领域本体带来的时间成本和人力成本,通过将修饰词和通用本体相结合,提出基于修饰词本体的关键词语义判断方法(MOKSJM)。首先,对关键词和修饰词的搭配关系进行分析;然后,采用修饰词本体结合规则的方式来确定关键词的语义,以避免关键词的多义性对动态需求跟踪结果造成的偏差;最后,根据上述分析的结果,对关键词语义作出调整,并通过相似度得分来体现其语义。修饰词在需求文档、设计文档等中数量较少,因此建立修饰词本体所带来的时间成本和人力成本相对较小。实验结果表明,MOKSJM与基于领域本体的动态跟踪方法在召回率相当时,精度差距更小;与向量空间模型(VSM)方法相比,MOKSJM能有效提高需求跟踪结果的精度。
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