高级持续性威胁(APT)正日益成为针对政府和企业重要资产的不可忽视的网络空间重大威胁.由于APT攻击往往具有明确的攻击意图,并且其攻击手段具备极高的隐蔽性和潜伏性,传统的网络检测手段通常无法有效对其进行检测.近年来,APT攻击的检测和防御技术逐渐引起各国政府和网络安全研究者的关注.本文首先对发达国家APT相关研究进行了梳理,从战略.法规和具体的技术模型层面阐述了美国在网络空间战略和APT攻击检测及追踪方面的一些变化和取得的标志性成果:其次基于自身的研究,提出了一套结合知识图谱进行APT组织追踪的…

论文:推荐系统评价指标综述 发表时间:2012 发表作者:朱郁筱,吕琳媛 论文链接:论文链接 本文对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾,总结了推荐系统评价指标的最新研究进展,从准确度. 多样性.新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述,并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析.特别讨论了基于排序加权的指标,强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响.最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论,并指出了一些可能的发展方向. 目前的推荐算法主要包括协同过滤算法.基于内容的推荐算法.谱分析.基于…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

一.人工智能之自然语言处理 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP),是人工智能的分支科学,意图是使计算机具备处理人类语言的能力. “处理人类语言的能力”要达到什么效果呢?举个例子!班主任问路班长:“你能把粉笔递过来么?”.这句话有两层意思,第一层:你能不能把粉笔递过来:第二层:把粉笔递过来.Get到第一层,班长回答“能”,Get到第二层意思,班长递上粉笔.倘若班长仅回答了“能”,情景略尴尬. 对于人类来说,Get到两层意思没什么问题,但是要计算机Get到…

本文主要通过python实例讲解基于RDF和SPARQL的KBQA系统的构建.该项目可在python2和python3上运行通过. 注:KBQA即是我们通常所说的基于知识图谱的问答系统.这里简单构建的EasyKBQA,数据来源于网络,源码地址看下面补充说明. 目录: -流程原理 -实际过程 -程序运行 -补充说明 流程原理: 该问答系统可以解析输入的自然语言问句,主要运用REFO库的"对象正则表达式"匹配得到结果, 进而生成对应 SPARQL 查询语句,再通过API请求后台基于TDB知…

将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,近几年有很多研究人员在做相关的工作.目前,将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习.联合学习.以及交替学习. 依次学习(one-by-one learning).首先使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量,然后将这些低维向量引入推荐系统,学习得到用户向量和物品向量: 联合学习(joint learning).将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合,使用端到端(end-to-en…

本文作者:杨昆霖,2015级本科生,目前研究方向为知识图谱,推荐系统,来自中国人民大学大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室. 引言 经常上购物网站时,注意力会被首页上的推荐吸引过去,往往本来只想买一件小商品,但却被推荐商品耗费不少时间与金钱.有时候会在想,虽然推荐商品挺吸引人的,但是它究竟为什么给出这些推荐,背后的原因却往往不得而知.本文将介绍的这篇SIGIR 2018论文提出了新的序列化推荐模型KSR(Knowledge-enhanced Sequential Recommender),利…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/102805399近日,一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱,其中数据是以(实体.属性.值),(实体.关系.实体)混合的形式组织,数据格式采用 csv 格式. 到目前为止,OwnThink 项目开放了对话机器人.…

转载 作者:StuQ 文章收藏自微信:InfoQ   时隔近5个月,StuQ的小伙伴们再次出品了IT职业技能图谱更新版.这回除更新之前版本外,还添加了架构师.HTML 5.DBA等新的职业技能图谱.正确打开姿势:先收藏,再转发,最后看! 注:点击图片查看高清大图   架构师 HTML 5   移动性能优化   DBA   ios开发工程师   移动无线测试工程师   以上为本次IT职业技能图谱更新部分,更多未涉及的工种技能图谱正在加紧赶制,敬请期待!下附旧版11张高清图谱   程序语言开发综述…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…