“數據分析與計算\"專欄主持人語

尊敬的讀者朋友，您好！在作者與編校團隊的共同努力下，本專欄再次與您見面了！本專欄聚焦人工智能與數據科學的前沿交叉領域。非常榮幸能作為本期的專欄主持人。本期\"數據分析與計算\"專欄共推出3篇文章。這些成果分別從工業質檢、網絡安全風險評估與智能化推薦3個維度切人，展現了技術驅動下多學科融合的實踐智慧，也為解決現實場景中的復雜問題提供了新視角。

第1篇是李建武團隊的《基于SURF特征改進的空調標簽缺陷檢測算法》，直面工業生產線上的標簽質量檢測難題，針對傳統方法特征點冗余及匹配偏移常導致誤判漏檢等問題，同時針對深度學習方法雖精度較高，卻受限于樣本需求與設備兼容性的實際應用瓶頸，研究團隊巧妙融合SURF特征提取與乘積量化理論，構建動態搜索樹優化特征匹配，并創新性地提出局部缺陷密度度量法，兼顧印刷缺陷、位置偏移與角度偏差的復合判定，顯著提升了特征點匹配的穩定性和檢測精度。實驗顯示，其算法在自建數據集上的準確率、召回率及F1分別達到了 98.67%.97.69% 和98.18% ，且單圖檢測耗時僅1.18 s，為化解工業質檢的高精度與強實時矛盾提供了有效解決方案。這項成果不僅是圖像處理技術的突破，更是智能制造落地進程中“最后一公里\"痛點的有效回應。

第2篇是劉濱團隊的《融合知識圖譜的多行為職位推薦》。該研究聚焦人才市場的信息過載困境，突破傳統協同過濾的局限性，針對傳統職位推薦算法在數據稀疏性和冷啟動問題上的不足，構建融合求職者“瀏覽 $$ 投遞 $$ 反饋\"多行為序列的知識圖譜模型（MB-JRIKG），通過引入知識圖譜和偏好傳播策略捕捉用戶潛在興趣，顯著提升了推薦的準確性和有效性。實驗基于阿里巴巴人崗智能匹配比賽數據集，MB-JRIKG的AUC與ACC指標較次優基準模型RippleNet提升0.0145與0.0288，驗證了多行為交互與語義關聯的協同價值，在提高推薦效果的同時較好地緩解了數據稀疏和數據利用率低的問題。這項研究不僅推動了推薦系統的技術迭代，更深層次地揭示了求職者行為鏈與崗位語義的耦合規律，為人力資源管理的數字化轉型注入了新動能，也為網絡招聘平臺的智能化推薦提供了新技術路徑。

第3篇是張紅斌團隊的《基于攻防博弈的網絡系統動態風險評估模型》，將視線投向開源軟件供應鏈這一新興風險場域，針對開源軟件供應鏈中的復雜依賴關系和潛在威脅路徑，提出了一種基于攻防博弈的動態風險評估模型。該研究突破傳統靜態評估框架，以知識圖譜整合系統拓撲、組件依賴與漏洞信息，構建開源風險傳播的動態圖譜，并引入隨機博弈理論量化攻防雙方的策略效用。通過深度優先搜索生成威脅路徑，結合攻防成本收益的動態博弈模型，實現了風險值的實時量化與自適應更新。實驗證明，其均方根誤差與平均絕對誤差綜合低于隱馬爾可夫模型與層次分析法，評估穩定性更高，評估結果與真實數據間擬合程度也更高，更能精準捕捉風險演化趨勢，為網絡安全監控提供了有力的決策支持，能根據威脅評估結果及時調整安全策略。這項成果為大數據時代網絡安全的主動防御提供了理論工具，尤其對依賴開源生態的企業具有重要警示意義。

本期3篇論文雖領域各異，卻共同詮釋了“數據驅動、場景賦能\"的研究范式，體現了“傳統算法改進十跨學科理論融合\"的技術路徑，凸顯了研究者對行業痛點的深刻洞察，實現了學術探索與產業需求的共振。期待這些研究能激發更多學者關注技術落地的復雜性與適配性，推動相關領域的學術進展，在算法精度與工程可行性之間尋求平衡，讓數據科學真正成為賦能千行百業的“無聲引擎”，為實際應用帶來顯著的價值。

限于學術水平，文中若有疏漏之處，懇請學界同仁與業界專家不吝指正！

主持人簡介

李建武，男，1975年出生，北京理工大學計算機學院副教授，博士。主要研究領域包括機器學習、圖像與視頻處理等。在國際頂級會議（CVPR、AAAI、ACMMM、MICCAI等）、國際頂級期刊（IEEETIP、PR等）以及國內頂級期刊（《自動化學報》等）發表學術論文30余篇。主持國家重點研發計劃課題2項、國家自然科學基金面上項目1項、省部級科研課題3項。