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肖成龙: 作品数：31 被引量：100H指数：6; 供职机构：辽宁工程技术大学软件学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目辽宁省科技厅博士启动基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文学语言文字电子电信更多>>

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News Translation and Intercultural Communication: 2014年; Challenges in translation can be approached from the perspective of intercultural communication, and translation also plays a major role in communication between cultures. The translators of news should be culture conscious and adopt flexible strategies in dealing with cultural differences. In news translation, the readability of the target language text counts the most.; 肖成龙; 关键词：NEWS TRANSLATION INTERCULTURAL COMMUNICATION TRANS

融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法被引量：5: 2019年; 为解决传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动以及推荐结果缺乏多样性等问题,提出一种融合社交网络与关键用户的协同过滤推荐算法。该算法在用户—项目评分矩阵基础上,融合用户社交网络信息得出社交信任矩阵,融合关键用户信息得出关键用户评分矩阵。利用三大评分矩阵,分配不同的权重比例,共同来预测用户对于目标项目评分。针对海量数据问题,采用Spark分布式集群实现该算法的计算并行化。实验结果表明,该算法能够有效缓解数据稀疏问题,提高处理速度和推荐准确度。; 肖成龙王宁王永贵; 关键词：社交网络并行化关键用户协同过滤电影推荐

基于Spark无线城市社团发现算法的研究被引量：1: 2018年; 针对已有的社团发现算法存在时间复杂度较高、运行过程会产生大量重复团等问题,引入二叉树的存储结构、权重排序、深度优先遍历的概念,与Spark基于内存计算的特点相结合,提出一种改进的并行化S-T-CS算法。通过搭建Spark大数据平台实现该算法,并与传统团搜索CS算法和基于Hadoop的MR-T-CS算法进行性能对比。实验结果表明,S-T-CS算法解决了生成结果冗余的问题,降低了时间代价,提升了社团发现算法的运行速度和对海量数据的处理能力。; 王永贵徐山珊肖成龙; 关键词：社团发现深度优先遍历 SPARK

改进ADASYN-SDA的入侵检测模型研究被引量：5: 2020年; 针对传统入侵检测模型在高维数据且数据不均衡环境下检测性能较差的问题,提出了一种自适应过采样算法(ADASYN)与改进堆叠式降噪自编码器(SDA)结合的入侵检测模型。使用ADASYN算法进行数据过采样处理。使用Adam优化算法,以及Dropout正则化对SDA深度学习模型进行改进,提取出低维数、高鲁棒性的集成特征。在softmax分类器中进行入侵检测识别。实验结果表明,ADASYN-SDA模型相较于SDA、AE-DNN和MSVM模型,在平均准确率、检测率和误判率上均有一定程度的提高。; 陈虹赵建智肖成龙陈建虎肖越; 关键词：入侵检测

基于SOA和云计算的高校教务平台设计: 2017年; SOA即面向服务的架构是一个组件模型,它是将应用程序不同功能的组件（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。云计算是一种基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,它通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。在学习和研究SOA和云计算技术后,将它们引入到校园的数字化建设中,对教务管理系统进行分析研究,以便更好的整合现有的硬件设施,最大的实现资源共享,提高效率,节约维护信息的人力和财力。; 赵悦肖成龙董静

基于改进聚类和矩阵分解的协同过滤推荐算法被引量：27: 2018年; 大数据背景下,对于传统的协同过滤推荐算法在电子商务系统中的数据稀疏性、准确性不高、实时性不足等问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。该算法首先通过矩阵分解实现对原始数据的降维及其数据填充,并引入了时间衰减函数预处理用户评分,用项目的属性向量来表征项目,用用户的兴趣向量来表征用户,通过k-means聚类算法对用户和项目分别进行聚类;然后使用改进相似性度量方法在簇中查找用户的最近邻和项目推荐候选集,产生推荐。实验结果表明,该算法不仅可以有效解决数据稀疏和新项目带来的冷启动问题,而且还可以在多维度下反映用户的兴趣变化,推荐算法的准确度明显提升。; 王永贵宋真真肖成龙; 关键词：协同过滤聚类兴趣向量矩阵分解

可证安全的无对运算的无证书签密方案被引量：7: 2019年; 无证书签密体制继承了基于身份签密体制无须使用公钥证书的特点,又对其密钥托管问题进行了改进,具有一定优越性。针对已有的无证书签密方案计算效率低、安全性差等缺点,基于一种安全的签名方案,提出一类新的无对运算的无证书签密方案。采用将哈希函数与用户身份绑定以及公钥与私钥相结合生成新密钥的方法进行构造。在随机预言模型下基于计算椭圆曲线上的离散对数困难问题证明了方案的机密性和不可伪造性。与已往方案进行对比,在保证安全性的同时,该方案不使用双线性对和指数运算,效率较高。; 陈虹赵悦肖成龙肖振久宋好; 关键词：无证书签密不可伪造性随机预言模型

基于ParetoHeu和实例化失败统计的关联启发式方法: 2020年; 变量排序启发式是约束规划求解约束满足问题中的一项关键技术,对求解效率有着重要影响。为进一步提高基于关联的变量排序启发式方法CRBS对问题求解的效率和能力,提出了一种基于ParetoHeu和实例化失败统计的关联启发式PICRBS。PICRBS采用源于帕累托最优的启发式组合方式ParetoHeu,将CRBS与经典的通用启发式dom/wdeg进行结合,同时加入基于实例化失败次数的权值统计方法,为问题求解选择最有可能导致搜索发生回溯的变量。实验结果显示,针对多个问题实例,该方法在问题求解效率上高于CRBS和主流变量排序启发式。; 肖成龙聂紫阳王珊珊; 关键词：帕累托最优约束满足问题

基于DBN-XGBDT的入侵检测模型研究被引量：7: 2020年; 在分布均匀的海量数据情况下,现有的入侵检测模型均具备良好的检测性能。但网络中产生的海量入侵数据的分布通常具有不均衡特点,而大多数检测模型针对罕见攻击类型的检测率低。针对上述问题,提出了一种深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)融合极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)基于决策树算法(Decision Tree,DT)的入侵检测模型(DBN-XGBDT)。该模型将预处理后的数据集输入深度信念网络中,实现对入侵检测数据的降维处理,将得到的特征数据根据攻击类别任两类为一组,通过XGBoost算法逐一构建梯度提升树并细化为二分类;最后运用控制变量法和XGBoost内置的交叉验证进行调参,择优调整模型参数,对未知网络攻击实现有效检测。基于NSL-KDD数据集对DBN-XGBDT模型与XGBoost、DBN-BP、DBN-MSVM等优越模型进行了检测实验。实验结果表明,DBN-XGBDT模型较上述3个单一、混合分类模型的正确率分别提升2.07个百分点、1.14个百分点,对U2R的检测率提升至75.37%,平均误报率降至56.23%,为入侵检测处理不均衡数据且提高对罕见攻击的检测性能提供了新方法。; 陈虹王闰婷肖成龙郭鹏飞黄洁陈红霖; 关键词：不均衡数据入侵检测

读者认同视角下的旅游类外宣翻译策略探讨——以《中国2010年上海世博会官方导览手册》的英译为例: 2013年; 随着翻译从以经典文学为主向其他各领域扩展,翻译已成为跨文化交流越来越重要的一环。现代译学理论认为,文本中心应逐渐让位于译文读者认同。旅游类资料作为面向大众的读物,翻译时更应该采取灵活的译写策略,满足读者的需求,以取得最佳外宣效果。; 肖成龙; 关键词：跨文化交流外宣翻译

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