基于Petri网的并发事件流程模型修复分析

目前,流程模型可以从大量的事件日志中挖掘出来,以重放大多数的日志.但是,少数偏离流程模型的日志亦是有效的,为了使事件日志与流程模型更加拟合,模型修复是一个很好的方法.提出了基于Petri网的并发事件流程模型修复分析方法.首先,找到事件日志与流程模型的最优对齐,筛选出用于修复的并发事件;其次,利用提出的重构子流程的修复方法,对筛选得到的并发事件进行重构;最后,根据算法嵌入到原始模型中以实现模型修复,并通过一个具体实例说明了该方法的合理有效性.修复后的模型可以完全重放给定的事件日志,并且能够避免因循环造成的多余行为的发生,同时也在最大程度上保留了原始模型的使用价值.     

基于FPGA硬件的单粒子翻转模拟技术

由于航空航天活动越发复杂,深空通信和姿态控制等航空航天电子系统大量采用集成电路芯片以提高各方面性能。随着集成电路工艺节点的进一步缩小,电路受到单粒子效应而发生错误的概率越来越大。评估集成电路对单粒子翻转（Single event upset, SEU）的敏感性对航空航天的发展具有重要意义。电路规模的增加和系统功能集成度的提高给评估速度带来了严峻挑战。本文提出了一种能适用于超大规模集成电路（Very large scale integration, VLSI）的快速故障注入方法。该方法可通过脚本自动分析电路,并修改逻辑使电路具备故障注入功能。实验结果表明,该方法实现的故障注入速度可以达到纳秒级,可大幅缓解电路规模和评估时间之间的矛盾,从而满足VLSI的评估需求。     

标注Petri网中的最小初始标识估计

为获得制造系统初始化时的最小资源以实现最优资源分配,利用标注Petri网对系统进行建模,并研究标注Petri网的最小初始标识估计问题。给定一个标注Petri网,在不可观测变迁组成无环子网的情况下,基于动态规划提出一种新的最小初始标识估计算法。在观察到给定的标注序列后,放宽不可观测变迁发生个数的限制,并根据该算法构建节点的演化过程。当出现相同的发生数向量时,仅保留当前极小的初始标识估计,并通过节点的演化过程对极小初始标识估计的托肯总数进行对比。为验证算法的有效性,给出一个制造系统的标注Petri网模型实例,最终得到的最小初始标识为［1000］^T,且对应的变迁发生序列为t₁t₃t₄t₆,满足给定标注Petri网的结构要求。实验结果表明,与传统基于动态规划的算法相比,该算法获得的最小初始标识估计具有更小的托肯总数。     

一种无监督的窃密攻击及时发现方法

近年来,窃密攻击成为了最严重的网络安全威胁之一.除了恶意软件,人也可以成为窃密攻击的实施主体,尤其是组织或企业的内部人员.由人实施的窃密很少留下明显的异常痕迹,给真实场景中攻击的及时发现和窃密操作的分析还原带来了挑战.提出了一个方法,将每个用户视为独立的主体,通过对比用户当前行为事件与其历史正常行为的偏差检测异常,以会话为单元的检测实现了攻击发现的及时性,采用无监督算法避免了对大量带标签数据的依赖,更能适用于真实场景.对算法检测为异常的会话,进一步提出事件链构建方法,一方面还原具体窃密操作,另一方面通过与窃密攻击模式对比,更精确地判断攻击.在卡内基梅隆大学的CERT内部威胁数据集上进行了实验,结果达到99%以上的准确率,且可以做到无漏报、低误报,证明了方法的有效性和优越性.     

基于图卷积网络的微博新闻故事线抽取方法

微博作为人们获取和传播新闻事件的主要平台,隐藏着丰富的事件信息。从微博数据中抽取故事线能为用户提供一种直观的方式来准确理解事件演化,然而微博数据稀疏和上下文缺乏的特点为故事线抽取带来了挑战。因此,通过两个连续的任务从微博数据中自动抽取故事线：1）基于微博传播影响力对事件进行建模,并提取出首要事件;2）基于事件特征建立异构事件图,提出事件图卷积网络（E-GCN）模型来提升对事件间隐式关系的学习能力,从而实现事件的故事分支预测并链接事件。在真实数据集上从故事分支和故事线两个角度进行评测,结果表明所提方法在故事分支生成测评中,相较于贝叶斯模型、斯坦纳树和故事森林在F1值上,在Dataset1上分别高出28个百分点、20个百分点和27个百分点,在Dataset2上分别高出19个百分点、12个百分点和22个百分点;而在故事线抽取评测中,相较于故事时间线、斯坦纳树和故事森林在正确的边准确率上,在Dataset1上分别高出33个百分点、23个百分点和17个百分点,在Dataset2上分别高出12个百分点、3个百分点和9个百分点。     

多媒体社会事件分析综述

由于网络技术的飞速发展,自媒体、微博、论坛等基于互联网的多种交流渠道日渐完善,人们能够方便地在线生成和共享丰富的社会多媒体内容。社会事件数据具有跨平台、多模态、大规模、噪声大等特点,基于多媒体社会事件的分析研究非常具有挑战性。因此,如何对社会媒体数据进行处理,研究社会事件分析方法、设计有效的社会事件分析模型成为社会事件分析研究的关键问题。文中对近年来多媒体社会事件分析的相关研究展开了综述,重点回顾了多媒体社会事件表示方法及其在虚假新闻检测、多媒体热点事件检测跟踪及演化分析、社交媒体危机事件响应等领域的应用,并对不同应用涉及的数据集进行了详细介绍。最后对多媒体社会事件分析方面未来可能的研究课题进行了展望。     

基于命名实体敏感的分层新闻故事线生成方法

社会网络中海量、无序且碎片化的新闻数据,使得人们无法从细粒度感知新闻事件,更无法多视角把握事件发展脉络。为了解决这个问题,该文提出基于命名实体敏感的分层新闻故事线生成方法,在无监督的情况下,充分利用新闻信息构造层次化、多视点的事件脉络。该方法主要通过以下3个步骤实现:(1)基于事件主题信息与隐式语义信息相结合的方法检测事件;(2)基于多维语义信息的社区检测算法划分主题事件的子事件;(3)基于多视点信息构造事件发展的脉络。在真实数据集上的实验结果表明,该方法在三个步骤比基线方法均有提高,其中在构造事件发展脉络阶段,该方法在理解性、概括性和准确性指标上分别高出0.44、0.11和0.50。     

上市公司文本信息披露智能分析研究综述

对上市公司发布的文本信息披露进行分析是投资者了解公司经营状况、做出投资决策的重要途径,然而人工阅读和分析的方法存在效率低、成本高等问题。人工智能技术的发展则为文本信息的智能分析提供了契机,能够从海量企业文本数据中挖掘有价值的信息,充分发挥数据驱动的优势,大幅度提高分析效率,成为近些年的研究热点。对近十年关于上市公司文本信息披露智能分析的研究工作进行了总结,分别从文本信息披露的事件类型的研究现状、智能分析方法和应用场景三个方面进行了归纳,分析了该领域当前面临的挑战,最后根据现有方法的不足指出了未来可能的研究方向。     

面向政治领域的事理图谱构建

事理图谱是一种描述事件之间顺承、因果等关系的事理演化逻辑有向图,它蕴含了丰富的事件间关系,在各领域都具有重要的研究意义和应用价值。当前研究主要集中于公开域的事件抽取上,而在特定领域,如政治领域,因其事件类型和事件内容较为复杂,相关研究十分有限。该文旨在构建面向政治领域的事理图谱,针对政治事件抽取中存在的语料匮乏、标准缺失等问题,制定了一套面向政治领域的事件分类标准,构建了一套政治领域的事件语料库。同时,该文分别提出了一种融合注意力机制的字嵌入修正神经网络的Pipeline模型和一种基于BERT+BiLSTM的Joint模型进行事件触发词和论元抽取,并在该语料库上进行实验。实验结果表明,两种模型在事件触发词与论元抽取任务中,F₁指标较基线模型均有较大提升。     

面向临床科研的医疗事件模型与开放数据集合构建

基于电子病历观察性数据的真实世界研究成为目前临床科研的热点。然而关系数据模型无法直接支撑起科研应用中医疗事件的时序关系表示以及知识融合的查询需求。针对上述问题,该文提出了一种新的基于RDF的医疗观察性数据表示模型,该模型可以清晰地表示临床检查、诊断、治疗等多种事件类型以及事件的时序关系。对来源于医院的电子病历数据,经过数据预处理、数据模式转换、时序关系构建以及知识融合4个步骤建立事件图谱。具体地,使用三家上海三甲医院的电子病历数据,构建了包括3个专科、173 395个医疗事件以及501 335个事件时序关系的医疗数据集,并融合了5 313个中文医疗知识库概念。基于临床文献与医生科研需求,该文根据公共卫生流行病学的病因研究、治疗研究等类型,分别提供了针对本数据集的40个问题示例,并将其中的部分问题与传统关系数据库在查询的构建与执行方面进行了实验比对,论证了该事件图谱的优越性。该数据集遵循开放链接标准,在OpenKG上发布并提供了在线访问的SPARQL站点,链接为 https://peg.ecustnlplab.com/dataset.html。