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期刊论文 4

年份

2022 1

2018 1

2010 1

关键词

ABS 1

APP 1

BDP 1

SiO2 1

实时交通信息 1

应用程序评论；新兴主题识别；主题模型；自然语言处理 1

智能体建模 1

烟 1

环境效益 1

移动终端 1

阻燃 1

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排序：展示方式：

Large-scale App privacy governance

《工程管理前沿（英文）》页码 640-652 doi: 10.1007/s42524-022-0228-y

摘要： Recently, the problem of mobile applications (Apps) leaking users’ private information has aroused wide concern. As the number of Apps continuously increases, effective large-scale App governance is a major challenge. Currently, the government mainly filters out Apps with potential privacy problems manually. Such approach is inefficient with limited searching scope. In this regard, we propose a quantitative method to filter out problematic Apps on a large scale. We introduce Privacy Level (P-Level) to measure an App’s probability of leaking privacy. P-Level is calculated on the basis of Permission-based Privacy Value (P-Privacy) and Usage-based Privacy Value (U-Privacy). The former considers App permission setting, whereas the latter considers App usage. We first illustrate the privacy value model and computation results of both values based on real-world dataset. Subsequently, we introduce the P-Level computing model. We also define the P-Level computed on our dataset as the PL standard. We analyze the distribution of average usage and number of Apps under the levels given in the PL standard, which may provoke insights into the large-scale App governance. Through P-Privacy, U-Privacy, and P-Level, potentially problematic Apps can be filtered out efficiently, thereby making up for the shortcoming of being manual.

关键词： privacy risk Privacy Level quantification large-scale App governance

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新型磷系阻燃剂四苯基双酚A二磷酸酯阻燃ABS的应用研究

徐晓楠,卢林刚,陈南,殷全明,王大为

《中国工程科学》 2010年第12卷第2期页码 62-69

摘要： av-HRR和pkHRR分别下降了46.40 %和40.45 %，TTI延长30 s，FGI下降了50.75 %，6 min内的SEA上升了31.30 %，600 ℃时成炭率为7.19 %；采用BDP/NP /APP

关键词： BDP ABS APP SiO2 阻燃烟

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基于自适应在线双词主题模型的应用程序评论新兴主题识别 Research Article

周芄1,王勇1,2,高翠芸3,杨非4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第5期页码 678-691 doi: 10.1631/FITEE.2100465

摘要：应用程序评论中的新兴主题突出了用户在一定时期内关注的主题（如软件漏洞）。准确、及时地识别新兴主题能帮助开发者更有效地更新应用程序。已有文献基于主题模型或聚类方法识别应用程序评论中的新兴主题。然而，由于评论文本长度较短，提供的信息有限，新兴主题识别准确率较低。为解决该问题，提出一种改进的新兴主题识别方法（IETI）。首先采用自然语言处理技术减少评论文本中的噪音数据，然后使用自适应在线双词主题模型识别评论中的新兴主题。最后利用新兴主题中相关的短语和句子解释新兴主题的含义。采用官方更新日志作为新兴主题的评估标准，选择6个常见的应用程序对IETI进行评估。实验结果表明，IETI在识别新兴主题方面优于传统方法，短语标签F1值增量为0.126，句子标签F1值增量为0.061。我们在Github（https://github.com/wanizhou/IETI）上发布了IETI的代码。

关键词：应用程序评论；新兴主题识别；主题模型；自然语言处理

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出行者信息服务App对城市大气环境质量的效益评估 Article

黄文柯, 胡明伟

《工程（英文）》 2018年第4卷第2期页码 224-229 doi: 10.1016/j.eng.2018.03.003

摘要：本文研究了出行者信息服务App（尤其是导航类App）在改善整个交通网络运行效率的同时，是否能降低尾气排放。出行者信息服务App 提供的实时交通信息，不仅可以帮助出行者躲避拥堵，还会对出行者的出发时间、出行方式等造成影响。这种个体行为的变化，是否有利于提升城市的整体空气质量？我们试图揭示导航类App 提供的实时交通信息对城市空气质量的影响，研究成果可为城市交通政策和环境政策的制定提供参考。

关键词：实时交通信息移动终端环境效益智能体建模