张建朋
- 作品数：23 被引量：53H指数：3
- 供职机构：中国人民解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 改进的基于奇异值分解的图卷积网络防御方法被引量：2
- 2023年
- 图神经网络(GNN)容易受到对抗性攻击而导致性能下降,影响节点分类、链路预测和社区检测等下游任务,因此GNN的防御方法具有重要研究价值。针对GNN在面对对抗性攻击时鲁棒性差的问题,以图卷积网络(GCN)为模型,提出一种改进的基于奇异值分解(SVD)的投毒攻击防御方法ISVDatt。在投毒攻击场景下,该方法可对扰动图进行净化处理。GCN遭受投毒攻击后,首先筛选并删除特征差异较大的连边使图保持特征光滑性;然后进行SVD和低秩近似操作使扰动图保持低秩性,并完成对它的净化处理;最后将净化后的扰动图用于GCN模型训练,从而实现对投毒攻击的有效防御。在开源的Citeseer、Cora和Pubmed数据集上针对Metattack和DICE(Delete Internally,Connect Externally)攻击进行实验,并与基于SVD、Pro_GNN和鲁棒图卷积网络(RGCN)的防御方法进行了对比,结果显示ISVDatt的防御效果相对较优,虽然分类准确率比Pro_GNN低,但复杂度低,时间开销可以忽略不计。实验结果表明ISVDatt能有效抵御投毒攻击,兼顾算法的复杂度和通用性,具有较高的实用价值。
- 金柯君于洪涛吴翼腾李邵梅张建朋郑洪浩
- 关键词：奇异值分解
- 一种基于图注意力网络的异质信息网络表示学习框架被引量：9
- 2021年
- 常用的异质信息网络有知识图谱和具有简单模式层的异质信息网络,它们的表示学习通常遵循不同的方法。该文总结了知识图谱和具有简单模式层的异质信息网络之间的异同,提出了一个通用的异质信息网络表示学习框架。该文提出的框架可以分为3个部分:基础向量模型,基于图注意力网络的传播模型以及任务模型。基础向量模型用于学习基础的网络向量;传播模型通过堆叠注意力层学习网络的高阶邻居特征;可更换的任务模型适用于不同的应用场景。与基准模型相比,该文所提框架在知识图谱的链接预测任务和异质信息网络的节点分类任务中都取得了相对不错的效果。
- 康世泽吉立新张建朋
- 关键词：知识图谱
- PWFT-BERT:一种融合排序学习与预训练模型的检索排序方法被引量：2
- 2022年
- 信息检索是从文档集合或互联网中找出用户所需信息的过程,细化为召回和排序两个阶段。针对排序阶段中相关文档的重排序,提出一种称为融合排序学习与预训练模型的检索排序方法(Pair-Wise FineTuned Bidirectional Encoder Representation from Transformers,PWFTBERT)。通过对候选论文数据集使用BM25等算法召回出与查询相关的小范围文档后,可应用PWFT-BERT对召回得到的文档集合进行排序。为构造pair-wise形式的训练数据,提出一种伪负例生成算法生成训练数据,并使用排序学习方法微调预训练模型使其适配排序任务。对比IT-IDF和BM25基线方法,PWFT-BERT在WSDM-DiggSci 2020数据集上的检索结果提升了240%和74%,证明了所提方法的有效性。
- 苏珂黄瑞阳黄瑞阳张建朋余诗媛
- 关键词：自然语言处理信息检索
- 基于重要性筛选与语义聚类的本体摘要技术
- 2021年
- 本体是知识图谱的上层结构,为了帮助用户快速、灵活地理解和使用本体,本体摘要技术应运而生。针对现有的本体摘要技术中对语义信息利用不充分以及易向长文本倾斜的不足,提出基于重要性初筛和语义聚类的两级本体摘要方法。首先,基于预定义的重要性度量指标筛选候选本体概念集;其次,采用BERT将每个候选本体概念转化为对应的本体概念向量;最后,使用K-means++聚类对这些本体概念向量进行聚类,获得具有代表性的重要概念,完成本体摘要。实验结果表明,相对于已有方法,提出的方法可以挑选出更具代表性的本体概念。
- 吴子仪李邵梅张建朋姜梦函
- 关键词：知识图谱
- 多模态特征融合的中文谣言检测
- 2022年
- 相较于纯文本的网络谣言,图文并茂的网络谣言形式更容易取得信任,同时也增加了谣言检测的难度。针对此类谣言形式,提出了一种融合多模态特征的中文谣言检测方法。首先,通过深度学习模型分别提取待检测信息中的文本词特征、文本的句子特征、文本的情感倾向特征、图像视觉特征和视觉特征语义向量;然后,通过注意力机制融合文本的词特征和视觉特征语义向量得到语义一致性特征;最后,将文本的句子特征、文本的情感倾向特征、图像视觉特征和语义一致性特征拼接起来得到多模态特征用于谣言检测。实验结果表明,本文提出的方法在微博多模态数据集上的准确率和F1值分别达到了89.9%和89.8%,提高了谣言检测的效果。
- 姜梦函李邵梅吴子仪张建朋
- 关键词：多模态
- 确定关联非标准VOIP数据流的方法、装置及电子设备
- 本发明实施例提供一种确定关联非标准VOIP数据流的方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取网络数据包，确定网络数据包中的VOIP数据流；选取一标准VOIP数据流，确定标准VOIP数据流的传输起止时间信息；确定出与传输起止...
- 卫红权张建朋于岩常振超陈旭昶刘力雄黄海陈福才于洪涛周俊刘宗海
- 文献传递
- 基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
- 2024年
- 随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。
- 胡斌皓张建朋陈鸿昶
- VoIP网关检测方法及多核处理设备
- 本申请提供了一种VoIP网关检测方法，基于多核处理设备，所述多核处理设备具备并发处理百万级数据流的处理能力，所述方法包括：针对多核处理设备的处理能力及当前检测任务，构建多核处理设备中每个内核处理单元各自对应的哈希链表，哈...
- 卫红权常振超张建朋于岩陈鸿昶刘力雄黄海陈福才吉立新
- 文献传递
- 确定关联非标准VOIP数据流的方法、装置及电子设备
- 本发明实施例提供一种确定关联非标准VOIP数据流的方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取网络数据包，确定网络数据包中的VOIP数据流；选取一标准VOIP数据流，确定标准VOIP数据流的传输起止时间信息；确定出与传输起止...
- 卫红权张建朋于岩常振超陈旭昶刘力雄黄海陈福才于洪涛周俊刘宗海
- 基于注意力机制的图卷积网络防御方法
- 2023年
- 图神经网络(Graph Neural Network, GNN)作为深度神经网络在图数据上的延伸,在许多与图相关的任务上取得重大突破,但容易遭受对抗性攻击。既有研究针对图对抗性攻击提出许多防御方法,但多数方法存在牺牲原模型性能以提升鲁棒性的缺点。以图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)为模型,提出一种基于注意力机制的图防御方法GA-GCN。在GCN遭受投毒攻击后,首先通过结构相似性和特征相似性筛选出对抗边,然后在GCN中引入注意力机制,为对抗边分配较低的注意力系数,减少污染数据在模型中的传播,从而实现有效防御。在Cora、Citeseer和Pubmed数据集上进行实验,遭受Metattack攻击10%的连边后的GCN采用该方法后,节点分类准确率分别提升了7.2、3.6、3.1个百分点,结果显示该方法能有效提高模型抵御投毒攻击的鲁棒性。
- 金柯君于洪涛李邵梅张建朋
