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1. 基于小样本无梯度学习的卷积结构预训练模型性能优化方法

李亚鸣, 邢凯, 邓洪武, 王志勇, 胡璇

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (2): 365-374. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020230

摘要（402）

HTML （46）

PDF （841KB）（342）

针对卷积结构的深度学习模型在小样本学习场景中泛化性能较差的问题，以AlexNet和ResNet为例，提出一种基于小样本无梯度学习的卷积结构预训练模型的性能优化方法。首先基于因果干预对样本数据进行调制，由非时序数据生成序列数据，并基于协整检验从数据分布平稳性的角度对预训练模型进行定向修剪；然后基于资本资产定价模型（CAPM）以及最优传输理论，在预训练模型中间输出过程中进行无需梯度传播的正向学习并构建一种全新的结构，从而生成在分布空间中具有明确类间区分性的表征向量；最后基于自注意力机制对生成的有效特征进行自适应加权处理，并在全连接层对特征进行聚合，从而生成具有弱相关性的embedding向量。实验结果表明所提出的方法能够使AlexNet和ResNet卷积结构预训练模型在ImageNet 2012数据集的100类图片上的Top-1准确率分别从58.82%、78.51%提升到68.50%、85.72%，可见所提方法能够基于小样本训练数据有效提高卷积结构预训练模型的性能。

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2. 基于地理社交网络的频繁位置隐私保护算法

宁雪莉, 罗永龙, 邢凯, 郑孝遥

计算机应用 2018, 38 (3): 688-692. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071686

摘要（470）

PDF （762KB）（426）

针对地理社交网络中以频繁位置为背景知识的攻击导致用户身份泄露的问题，提出一种基于地理社交网络的频繁位置隐私保护算法。首先，根据用户对位置访问的频次设置频繁位置并为每个用户建立频繁位置集合；然后按照背景知识的不同，将频繁位置的子集组成超边，把不满足匿名参数 k的超边以用户偏离和位置偏离最小值为优化目标进行超边重组；最后，通过仿真实验表明，与（ k，m）-anonymity算法相比，在频繁位置为3的情况下，该算法在Gowalla数据集上用户偏离度以及位置偏离度分别平均降低了约19.1%和8.3%，在Brightkite数据集上分别平均降低了约22.2%和10.7%，因此所提算法能够有效保护频繁位置的同时降低用户和位置偏离度。

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3. 基于信息关联拓扑的互联网社交关系挖掘

刘锦文, 邢凯, 芮伟康, 张利萍, 周慧

计算机应用 2016, 36 (7): 1875-1880. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.07.1875

摘要（540）

PDF （1000KB）（419）

针对目前基于监督学习的关系抽取方法需要标注大量训练数据和预先定义关系类型，提出了一种基于词语共现信息构建关联网络并在关联网络上进行图聚类分析的人物关系提取方法。首先，从新闻标题数据获得关联度较高的500个人物对用于关系抽取研究；然后，抓取关联人物对所在新闻数据，对其进行预处理，并利用词频-逆向文档频率（TF-IDF）得到人物对共现句子中的关键词；其次，基于词语共现信息得到词语之间的关联，进而建立关键词关联网络；最后，利用对关联网络进行图聚类分析以获得人物关系。在关系抽取的实验中，与传统基于词语共现和模式匹配的中文实体关系提取方法相比，所提方法在准确率、召回率和平衡F分数（F-score）上分别提升了5.5，3.7和4.4个百分点。实验结果表明，所提算法能够在没有标注训练数据的条件下，有效地从新闻数据中抽取丰富且高质量的人物关系数据。

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