期刊名称：网络新媒体技术 原刊名称：微计算机应用 创刊时间：1980年 主管部门：中国科学院 主办单位：中国科学院声学研究所 刊期： 双月刊 电话： 010-82547906 Email：xmt@dsp.ac.cn 国内统一刊号(CN)： 10-1055/TP 国际标准刊号(ISSN)：2095-347X
我国超过9.97亿网民通过输入文字方式进行信息检索，约94.1%的用户表示文本信息检索返回的结果中包含用户不期望的信息，约28.5%用户表示对文本信息检索返回的结果不信任。本文首先对国内外关于文本信息检索质量评估技术研究现状进行分析，现有的文本信息检索结果评价研究主要基于假设查询词是用户搜索需求的映射，采用多样化的检索结果技术尽可能地满足不同用户的信息搜索需求。然后，针对用户个性化检索意图对检索结果的可信性判断问题，分别从提升信息检索质量评估精度、增强用户检索体验和加强用户隐私保护等3个维度，给出文本信息检索质量评估技术发展所面临的主要挑战。在此基础之上，提出面向用户体验增强的信息检索动态评估模型构建、基于卷积神经网络的信息质量评估方法和面向用户隐私保护的检索意图识别方法等3个主要方面的技术研究发展趋势及对未来的展望。
在信息中心网络中，名字解析系统负责标识与网络地址之间的映射关系的建立、维护和发布。信息中心网络中内容的多副本特性导致标识到地址的“一对多”的映射关系，带来选择适当解析地址的挑战。网内解析作为一种系统驱动的解析模式，将解析能力内生于可编程网络设备中，不可避免地需要进行选址操作。现有的选址方法不能同时提供网络和服务端负载均衡的保障，传统的直接选择、轮询等策略造成解析链路拥塞或服务端负载不均衡。为解决上述问题，本文提出一种自适应的地址选择方法，充分利用软件定义网络的网络感知和处理能力，综合网络状态信息和地址解析频率信息，同时实现服务端与网络链路的负载均衡。仿真结果证明该方法在负载均衡方面的优越性。提出的算法为未来的研究提供新的方向与思路。
夜间目标检测任务中，目标能见度低，难以对图像数据进行大量标注，导致使用监督方法进行大规模数据训练的困难，而当使用较小规模标注数据训练时监督方法容易产生过拟合，预测准确性差。针对这些问题，本文提出一种无监督域适应夜间目标检测模型，使用有标注白昼图像和无标注夜间图像训练。模型使用了昼夜图像增强方法，减小昼夜域间隙并提升夜间训练数据的复杂性以丰富特征学习；将多尺度通道注意力引入Faster-RCNN模型，提升感知多尺度特征的能力；使用类别对比学习方法获得具有鉴别性和域间不变性的类别特征。在城市交通数据集BDD100K和SODA10M上进行的实验表明，本文方法性能优于常用的域适应目标检测方法。
信息中心网络(ICN)是一种革新式网络架构，打破了传统TCP/IP网络端到端传输的限制，提升内容分发效率。ICN构建全网规模的缓存系统，在网络内采用多副本冗余的方式缓存数据内容，以便用户就近获取。与传统互联网缓存系统不同，ICN的缓存呈现泛在化的特点，工作设备是网络基础设施，导致服务资源的异构性普遍存在。在这种环境下，选择适当的副本节点成为重要研究问题。本文首先通过M/M/1排队模型对异构ICN节点进行抽象建模和分析，然后将异构副本节点的选择建模成多臂老虎机问题，继而引入UCB1算法来探索并学习最优决策。仿真实验结果表明，该算法在提高缓存服务可靠性和缩短内容获取时延方面具有明显优势，算法使服务可靠性达到99.15%,将内容获取的平均时延最大缩短8.63%。
针对传统稀疏自适应匹配追踪算法在水声信道估计中估计精度较低且鲁棒性差的问题，提出一种相关性约束-预估计压缩感知信道估计方法。在原子选择阶段利用相关性约束和预估计对稀疏自适应匹配追踪算法进行优化，避免选入相关干扰原子和错位原子，减少算法在迭代过程中的误差累积。在正交频分复用通信体制下，结合实测深海和浅海信道进行仿真分析，结果表明，相对于正交匹配追踪算法，本文改进的算法在深海实测信道和浅海实测信道中通信误码率性能分别提升4 dB和2 dB。
闲置带宽资源广泛分布于不同互联网用户间，利用闲置带宽可以提高网络资源利用率，改善服务质量，有利于构建双赢的局面。用户贡献了自己的闲置资源，需要根据用户的实际贡献进行奖励分发，因此需要对用户的网络贡献度进行准确计量。目前一些网络贡献计量方法难以对节点的实际转发工作量生成可验证的证明，而生成相应证明的方法开销过于巨大。本文提出在信息中心网络(ICN)和区块链的融合架构下利用用户的闲置带宽进行报文转发，并基于协同验证的思想设计一种分布式网络贡献度计量方法。具体而言，通过网内可信设备建立/释放“计量会话”,基于传输路径元数据生成会话标签，区块链上运行的智能合约负责会话管理和贡献度计量。实验结果表明，相比于现有方法，该方法生成流量转发证明的同时显著降低了方法所需的加解密次数，额外的证明信息开销减少了33%。
为了提高馆藏图书的检索效率，提出基于用户特征的馆藏图书智能融合聚类推荐方法。首先，通过TF-IDF方法提取用户对图书资源的偏好特征，将时间系数融入衰减函数中分析用户在不同时间段的偏好特征变化情况，更新用户偏好特征；然后，采用K-means算法根据偏好特征对用户实施聚类处理，利用改进后的人工蜂群算法对聚类中心展开优化，完成用户聚类；最后，根据用户之间的偏好特征相似度获取目标用户的最近邻居，计算目标用户与最近邻居对图书资源的评分相似度。根据计算结果建立加权融合模型，基于预测用户对未阅读图书资源的评级，选择评级高的图书资源生成推荐列表，实现馆藏图书的智能融合聚类推荐。仿真实验结果表明，所提方法的聚类精度高、覆盖率高、推荐效果好、多样性好。
部署信息中心网络(ICN)协议转换网关是实现ICN与现有IP网络兼容演进的一种方式。为了提升网关在数据流量的处理与转发方面的效率，避免网关的数据处理瓶颈影响ICN提供的性能增益，本文提出一种基于F-Stack开发框架的高性能ICN网关设计方法。该网关系统利用DPDK用户态协议栈快速处理大量TCP连接与流量，并结合DPDK的共享内存与无锁环形队列机制实现进程间通信，不仅具备良好的性能，而且可以降低模块间的耦合性。实验结果表明，在8核CPU资源配置下，本文方法具有良好的性能优势：数据传输速率可达75%网卡线速，同时支持87万个以上的并发连接，且平均处理时延在45μs以下。
<正>2024年6月6日,“2024移动通信高质量发展论坛”在京举行。“第三届移动网络高质量发展论坛”以分论坛形式同期召开,主题为“推进信号升格,领航高质量发展”,旨在推进“信号升格”专项行动扎实落地。工业和信息化部信息通信发展司网络发展处处长梅杰、中国通信标准化协会理事长闻库、中国信息通信研究院(简称“中国信通院”)总工程师魏然、工业和信息化部新闻宣传中心副主任李昭博出席论坛并致辞。相关省(市)通信管理局有关负责同志、基础电信运营企业、行业内相关企业领导和专家300余人参加论坛,线上直播观看量突破5000人次。
<正>一、期刊简介《网络新媒体技术》期刊是经国家新闻出版总署批准,中国科学院主管,中国科学院声学研究所主办,依托国家网络新媒体工程技术研究中心公开发行的综合性中文学术期刊。本刊由中国科学院声学研究所主办的原《微计算机应用》更名而来。二、期刊宗旨《网络新媒体技术》致力于国内外高水平的网络新媒体技术及相关领域的交叉学科的学术、技术交流,推广网络新媒体技术的前沿创新成果,推动国内网络新媒体技术领域的产、学、研、用创新产业生态链环境的发展。其宗旨是“专注新媒体创新领域,倡导跨媒体融合理念,建立新媒体交流平台,推进产业链协作发展”。
