张瑶
- 作品数：5 被引量：25H指数：3
- 供职机构：陕西师范大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 差分隐私保护BIRCH算法被引量：5
- 2017年
- 针对现有的层次聚类算法可能存在的隐私数据泄露问题,提出一个面向大规模数据集,且有效保护用户隐私的差分隐私BIRCH算法DP-BIRCH.DP-BIRCH算法依据差分隐私模型并借鉴概率分配思想,基于误差最小原则来调整隐私预算,采用异方差加噪方式,对待发布的CF树加入Laplace噪音.为进一步提高算法的查询精度及可用性,在DP-BIRCH算法的基础上,提出FP-BIRCH算法,同时采用线性回归及迭代运算等方法,解决了DP-BIRCH算法中存在的不一致约束性问题.实验采用两组真实数据集,在不同的隐私预算下,对DP-BIRCH算法和FP-BIRCH算法发布的DP-CF树与FP-CF树进行查询误差比较.实验结果表明,相比DP-BIRCH算法,所提出的FP-BIRCH算法有效可行,且查询精度更高.
- 张瑶李蜀瑜李泽堃
- 关键词：BIRCH算法
- 研究生培养质量的行业评估指标体系研究——以软件工程学科专业学位为例
- 软件工程学科的专业学位研究生培养质量评估体系普遍存在着评估主体单一、缺乏软件专业学位特色、缺乏完善的评估方法和手段等一系列问题,针对这些不足,提出一种基于AHP构建的较为完整的软件工程学科专业学位研究生培养质量行业评估指...
- 张瑶李蜀瑜李泽堃
- 关键词：AHP职业资格认证
- 文献传递
- 基于时间序列的音乐流行趋势预测研究被引量：6
- 2018年
- 在大数据环境下,对音乐及听众的历史数据进行分析,可以实现对音乐流行趋势较为准确的预测。在STL、Holt-Winters分解模型的基础上,提出TSMP算法。该算法从长期趋势和周期两方面进行分析,对长期趋势编码和分类并基于类别最优值选择法对音乐流行趋势进行预测。基于TSMP算法,进而提出E-TSMP算法,该算法基于子序列模式匹配法及对近期发布新专辑的附加处理,实现更精准的预测。在清华大学和阿里云天池大数据竞赛平台承办的"2016中国高校计算机大赛——大数据挑战赛之阿里音乐流行趋势预测"比赛中,参赛团队凭借提出的E-TSMP算法对2016年9月~10月艺人的播放量实现了较好的预测,并在此次比赛中夺得亚军。
- 郁伟生邓伟张瑶李蜀瑜
- 关键词：时间序列
- 大数据下的多源异构知识融合算法研究被引量：14
- 2017年
- 在大数据环境下,多源异构知识的融合为研究者从众多分散、异构的数据源和知识源中挖掘出隐含的、有价值的和尚未被发现的信息和知识提供了非常有效的手段和方法。针对目前知识融合方法的不足,在对大数据环境下的异构知识融合方法进行深入研究的基础上,将已有的数据融合算法合理地移植到知识融合中,设计并构造了大数据环境下的多源异构知识融合算法。为进一步提高获取知识的质量,依据知识源粒度的动态选择,提出了一种改进的知识源分解-合并算法,以获得合适粒度大小的知识源集合和尽可能真实可靠的知识。基于Hadoop和MapReduce框架所构建的实验平台对所提算法进行了实验验证。实验结果表明,所提出的多源异构知识融合算法有效可行,并能够有效显著地提高多源异构知识融合算法的性能。
- 张瑶李蜀瑜汤玥
- 关键词：大数据知识融合
- 差分隐私保护BIRCH算法
- 针对现有的层次聚类算法可能存在的隐私数据泄露问题,提出一个面向大规模数据集,且有效保护用户隐私的差分隐私BIRCH算法DP-BIRCH.DP-BIRCH算法依据差分隐私模型并借鉴概率分配思想,基于误差最小原则来调整隐私预...
- 张瑶李蜀瑜李泽堃
- 关键词：聚类算法
