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期刊论文 10

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2021 1

2020 1

2019 1

2018 1

2017 1

2016 1

2008 1

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关键词

主动学习；图片分类；弱监督学习 1

主观意图 1

人工智能 1

倒排索引；索引遍历；查询延迟；最大重要度优先查询；动态剪枝 1

功能性 1

动态贝叶斯网络 1

协同跟踪；意图估计；MDA-Voronoi图；多无人机；性能不占优 1

协议 1

合取查询 1

因果 1

多关系数据挖掘 1

抄袭检测；源检索；查询生成；机器学习；排序学习 1

效用 1

查询子主题挖掘；查询意图；分布式表示；语义组合 1

查询词自动推荐；基于同类用户的信息检索；主题模型 1

直觉物理 1

精简化模式 1

自动驾驶 1

计算机视觉 1

车辆轨迹预测 1

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检索范围：

排序：展示方式：

基于分布式表示语义组合的查询子主题挖掘 None

Wei SONG, Ying LIU, Li-zhen LIU, Han-shi WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第11期页码 1409-1419 doi: 10.1631/FITEE.1601476

摘要：推断查询意图对于信息检索具有重要意义。查询子主题挖掘旨在找到可能的子主题，用于表示给定查询的潜在意图。由于查询较短，子主题挖掘具有挑战性。学习词或句子分布式表示推动和影响了很多领域的发展。然而，没有清晰的结论表明该分布式表示是否有助于应对查询子主题挖掘面临的挑战。提出并比较利用分布式表示的语义组合进行查询子主题挖掘。探索了语义组合策略和数据类型对查询表示的影响。Testbeds and Community for Information Access Research，NTCIR）提供的公开数据集上的实验结果表明，与传统语义表示相比，分布式语义表示能获得更优查询子主题挖掘性能

关键词：查询子主题挖掘；查询意图；分布式表示；语义组合

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基于最大重要度优先查询的动态剪枝算法

Kun JIANG,Yue-xiang YANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第1期页码 1-14 doi: 10.1631/FITEE.1500190

摘要：

已经研究了反向索引遍历技术来解决Web搜索引擎的查询处理性能挑战，但是仍然有很多改进的余地。我们提出了另一种新颖的穷举索引遍历方案，称为最大分数优先（LSF）检索，其中首先在具有最大上限分数的重要查询词的发布列表中选择候选者，然后对其余查询词的贡献进行全面评分。该方案可以有效地减少现有的一次性词汇（TAAT）的内存消耗和现有的一次性文档（DAAT）检索的候选选择成本，但以重新访问其余查询词语的发布列表为代价。为了进一步减少需要重新审查的发布数量，我们提出了基于LSF的有效的排名安全动态修剪技术，包括两个重要的优化方法，分别称为列表省略（LSF_LO）和部分计分（LSF_PS），它们充分利用了查询字词的重要性最终，TREC GOV2集合的实验结果表明，我们的新索引遍历方法在WAND基线上将查询延迟减少了近27％，并且与MaxScore基线相比，产生了更好的结果，而返回的结果与详尽评估相同。 >

关键词：倒排索引；索引遍历；查询延迟；最大重要度优先查询；动态剪枝

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基于机器学习的抄袭源检索的查询生成方法 Article

Lei-lei KONG, Zhi-mao LU, Hao-liang QI, Zhong-yuan HAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1556-1572 doi: 10.1631/FITEE.1601344

摘要：使用从可疑文档提取的查询来检索抄袭源已成为抄袭源检索的标准方法。从可疑文档生成查询是源检索最重要的步骤。当前研究主要使用了基于启发式的查询生成方法。然而，每个启发式方法都有其优点，不同方法生成的查询可以获得不同的源检索结果，没有一种方法生成的查询的源检索性能可以在所有的文本片段上具有统计有效性地优于其他方法。这使得基于启发式的源检索查询生成方法的性能改善主要依赖专家经验。因此，很难开发一种可以克服现有启发式方法的新方法。本文提出使用统计机器学习方法解决源检索的查询生成问题，将源检索的查询生成形式化到一个排序学习的框架下，从备选查询中选择有利于提高源检索性能的查询，力争在每个可疑文档片段上获得最优的源检索性能。据我们所知，这是第一项应用机器学习方法解决源检索查询生成问题的工作。为了解决排序学习训练用例的缺失，提出了基于现有源检索语料构建查询生成语料的方法。

关键词：抄袭检测；源检索；查询生成；机器学习；排序学习

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基于同类用户的个性化查询词自动推荐方法 Regular Papers-Research Articles

Dan-yang JIANG, Hong-hui CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1246-1258 doi: 10.1631/FITEE.1800010

摘要：查询词自动推荐（query auto-completion，QAC）通过预测查询词前缀对应的完整补全查询词帮助用户构造查询词。大多互联网搜索引擎利用用户的行为信息为用户提供个性化的查询词自动推荐列表。为提高推荐成功率，个性化的QAC方法需获取大量关于用户搜索兴趣和搜索意图的上下文信息。因此，这些方法通常受制于用户数据的稀疏性问题。所提个性化QAC方法通过同类用户的上下文信息和查询词的频率对补全的查询词排序。在公开的AOL查询词数据集上进行大量实验，并与不采用同类用户上下文信息的方法进行排序性能对比。

关键词：查询词自动推荐；基于同类用户的信息检索；主题模型

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量子密码协议研究现状与未来发展

张雪,高飞,秦素娟,张平

《中国工程科学》 2022年第24卷第4期页码 145-155 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.04.015

摘要：本文聚焦量子密码近40年的发展历程，梳理了量子密钥分配、量子安全直接通信、量子秘密共享、量子身份认证、量子两方安全计算、量子保密查询等量子密码协议的研究进展和发展趋势，凝练发展过程中面临的技术与应用问题: justify;">（四）量子保密查询

在很多场景下，人们不仅需要保护传递的信息不被外部攻击者窃取，还需要保护通信双方的隐私不被对方获取。目前人们最为实际的做法是，将SPIR中的隐私要求放松到“欺骗敏感”的程度（即所有有效的欺骗行为都会有非零的概率被对方发现），这种协议通常被称作量子保密查询（QPQ） [查询量子态后，他将该操作作用到查询态上然后返回给Alice，Alice通过测量获取想要的数据库条目。魏春艳等提出窄移位叠加的技术，使得不仅能够用于大数据库查询，而且在不完美光源下依然保持了理想的数据库安全性和零失败概率 [

关键词：量子密码协议量子密钥分配量子数字签名量子保密查询