期刊,计算机科学 2021年卷7期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

计算机科学

主　　编：朱完元

出版周期：月刊

国际刊号：1002-137X

电子邮箱：jsjkx12@163.com

电　　话：023-63500828

邮政编码：401121

地　　址：重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD

查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。

正式出版

收录年代

基于i_ResNet34模型和数据增强的深度伪造视频检测方法

暴雨轩芦天亮杜彦辉石达...

77-85页

查看更多>>摘要：针对深度伪造视频检测存在的面部特征提取不充分的问题,提出了改进的ResNet(i_ResNet34)模型和3种基于信息删除的数据增强方式.首先,优化ResNet网络,使用分组卷积代替普通卷积,在不增加模型参数的前提下提取更丰富的人脸面部特征;接着改进模型虚线残差结构的shortcut分支,通过最大池化层完成下采样操作,减少视频帧中人脸面部特征信息的损失,然后在卷积层后引入通道注意力层,增加提取关键特征通道的权重,提升特征图的通道相关性.最后,利用i_ResNet34模型对原数据集及3种基于信息删除的数据增强方式扩充后的数据集进行训练,其在FaceForensics++的两类数据集Face-Swap和Deepfakes上的检测准确率分别达到了99.33％和98.67％,优于现有的主流算法,从而验证了所提方法的有效性.

关键词：

深度伪造深度学习残差网络特征提取数据增强人工智能安全

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基于3D CNNS的深度伪造视频篡改检测

邢豪李明

86-92页

查看更多>>摘要：近年来,"Deepfake"视频引起了广泛的关注.人们很难区分Deepfake视频.这些篡改的视频将给社会带来巨大的潜在威胁,如被用来制作假新闻等.因此,目前需要找到一种有效识别这些合成视频的方法.针对上述问题,提出了一种基于3D CNNS的深度伪造视频检测模型.该模型注意到Deepfake视频的时域特征和空域特征的不一致,而3D CNNS可以有效捕获Deepfake视频的这一特征.实验结果表明,基于3D CNNS的模型在Deepfake检测挑战数据集和Celeb-DF数据集上具有较高的准确率和较强的鲁棒性,准确率可达96.25％,AUC值可达0.92,同时该模型解决了泛化性差的问题.通过与现有的Deep-fake检测模型进行对比,所提模型在检测准确率和AUC取值方面均优于现有模型,验证了该模型的有效性.

关键词：

篡改视频Deepfake检测时域特征空域特征三维卷积网络

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用于多模态语义分析的嵌入共识自动编码器

孙圣姿郭炳晖杨小博

93-98页

查看更多>>摘要：跨模态检索技术是一项近年来的研究热点.多模态数据具有异质性,而不同形式的信息之间又有着相似性.传统的单模态方法只能以一种方式重构原始数据,并未考虑到不同数据之间的语义相似性,不能进行有效的检索.因此,文中建立了一个跨模态嵌入共识自动编码器(Cross-Modal Semantic Autoencoder with Embedding Consensus,ECA-CMSA),将原始数据映射到低维共识空间以保留语义信息,学习出对应的语义代码向量,并引入参数来实现去噪.然后,考虑到各模态之间的相似性,采用自动编码器将特征投影关联到语义代码向量.此外,对低维矩阵进行正则化稀疏约束,以平衡重构误差.在4个多模态数据集上验证所提方法的性能,实验结果证明其查询结果有所提升,实现了有效的跨模态检索.进一步,ECA-CMSA还可以应用于与计算机和网络有关的领域,如深度学习和子空间学习.该模型突破了传统方法中的障碍,创新地使用深度学习方法将多模态数据转换为抽象的表达,使其可以获得更好的准确度和识别结果.

关键词：

多模态检索嵌入共识自动编码器稀疏正则

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基于WFT-net验证合理性的动态数据精炼策略

陶小燕闫春钢刘关俊

99-104页

查看更多>>摘要：带有数据表的工作流网(WFT-net)用于验证业务流程的合理性,包括正确的行为逻辑和满足的数据需求.在某些情况下,静态数据精炼策略存在无法反映流程中所有可能执行路径的情况,这会导致检测正确率不理想等问题.为此,文中提出了一种新的动态数据精炼策略.首先,提出了在流程运行当前状态下评估与被写数据元素相关联的数据表和谓词状态的方法,捕捉数据流状态的实时变化,全面反映流程执行所有可达的状态,避免执行路径的丢失.此外,当流程执行陷入会导致数据流状态无限更新的循环时,通过适当调整赋值精炼规则的方式,来避免状态的无限延伸.然后,基于所有可能执行路径来检测流程的合理性.最后,在不同业务流程实例上的实验结果表明,该动态数据精炼策略能够有效提高合理性检测的正确率.

关键词：

Petri网数据表合理性数据精炼循环结构

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基于最优输运和k-近邻的离群文档检测

水泽农张星宇沙朝锋

105-111页

查看更多>>摘要：离群点或异常检测是数据挖掘和机器学习等领域的研究热点之一,研究人员已提出了多种离群点检测方法,并将其应用于入侵检测和异常交易检测等问题.但多数离群点检测方法主要针对表数据或时间序列数据等,无法直接应用于离群文档检测.现有基于相近性的离群文档检测方法一般用文档与整个文档集的距离来衡量离群性,无法发现基于局部考量的离群文档,而且采用欧几里德距离可能无法刻画出文档间的语义相近性.基于概率模型的离群文档检测方法过于复杂,并且同样只从全局来定义文档的离群值.针对这些问题,文中提出了一种新的基于相近性的离群文档检测方法.该方法引入最优输运距离,基于利用文档词嵌入向量的语义信息,在文档之间使用最优输运算法以度量距离,并利用LDA主题模型对文本进行层级抽象,通过最优输运算法算出主题之间的距离后,再计算文档距离,文中基于这两种最优运输距离计算文档与它的k近邻文档之间的距离来衡量该文档的离群程度.该方法从局部视角来定义文档的离群性,所采用的文档距离能体现文档之间的语义相近性.在两个开源数据集上进行了较细致的对比实验,实验结果显示,所提方法在多个指标上优于基准离群文档检测方法;还检验了基于k近邻离群文档定义的有效性以及k值的选取对结果的影响.

关键词：

离群文档检测最优输运词搬动距离层次型最优主题输运

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面向出租车空载时间预测的多任务时空图卷积网络

宋龙泽万怀宇郭晟楠林友芳...

112-117页

查看更多>>摘要：出租车空载时间严重影响交通资源的利用效率和司机的收益.准确的出租车空载时间预测可以有效地指导司机进行合理的路径规划,辅助打车平台进行高效的资源调度.然而,在实际场景中,城市不同区域的空载时间受到区域车流量、客流量以及历史空载时长等多方面因素的影响.为解决该问题,提出一种基于多任务框架的时空图卷积网络(MSTGCN)模型.MSTGCN采用一种新颖的时空图卷积结构,全面建模上述影响空载时间的各种时、空相关性因素.使用多任务学习框架从不同视角学习数据的特征表示,并提出一种多任务注意力融合机制,通过对辅助任务信息的筛选来提升主任务的信息获取能力和预测性能.将所提模型在两个公开的滴滴数据集上进行了充分的实验,其取得了优于其他方法的预测效果.

关键词：

时空数据预测出租车空载时长图卷积网络多任务学习注意力机制

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社交网络中基于注意力机制的网络舆情事件演化趋势预测

桑春艳胥文贾朝龙文俊浩...

118-123页

查看更多>>摘要：与传统媒体相比,社交网络在传播新闻、思想、观点等方面发挥着突出的作用,同时也是传播谣言、虚假新闻等负面信息的最佳途径.因此,对网络舆情演化趋势的准确预测和有效控制已成为重要的研究话题.目前,大多数研究从理论建模的角度对网络舆情事件的演化特性和发展趋势进行预测,基于用户行为特征的信息传播演化趋势预测模型的建模及分析有待进一步研究.考虑到信息传播过程中用户之间的相互影响,文中提出一种基于注意力机制的方法,旨在探究社交网络中用户在信息传播过程中的影响来预测信息的传播趋势.首先,利用基于长短时记忆神经网络(Long Shot-Term Memory,LSTM)的网络架构来获取信息传播的轨迹特征.其次,考虑到信息传播和用户行为的复杂性,利用注意力机制挖掘用户之间的依赖性来预测真实的信息传播过程.最后,综合考虑影响信息传播的驱动因素,得到一种基于注意力机制的信息传播演化趋势预测模型(At-tention Diffusion Neural Network,ADNN).在4个对比数据集上的实验结果显示,ADNN模型优于流行的序列模型,该模型能够有效利用驱动因素对信息传播的影响,更准确地预测社交网络中信息的传播趋势.

关键词：

信息传播趋势预测注意力机制深度学习

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融入结构度中心性的社交网络用户影响力评估算法

谭琪张凤荔王婷王瑞锦...

124-129页

查看更多>>摘要：在社交网络中,通过追踪极少数的强影响力用户,可以实现宏观管控信息的传播过程,而用户影响力是一种无法预判的后验信息,仅能依靠有关特征来确定.因此,提出了一种融入结构度中心性的社交网络用户影响力评估(Structural-Degree-Centrality User Influence Rank,SDRank)算法来识别强影响力用户.该算法基于PageRank算法,引入了结构度中心性,结合了加入时间与平均转发数的调节因子,进而计算出用户的影响力值.相较于其他的现有算法,SDRank算法仅从用户本身的行为角度出发,不需要诸如个人标签、粉丝等存在伪造风险与缺省可能的具体信息,也不必挖掘传播内容的潜在信息,适用性更广泛.以微博用户的级联转发数据集作为实验对象,对被转发数排名Top-K用户的平均转发数等相关结果进行了可视化分析,探讨了用户转发行为在社交网络信息传播中的作用.在实验过程中,所提算法与PageRank,TrustRank算法相比,准确率、召回率和F1-measure值都有了一定的提高,验证了SDRank算法的有效性.

关键词：

用户影响力度中心性用户行为社交网络

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基于重连机制的复杂网络鲁棒性分析

穆俊芳郑文萍王杰梁吉业...

130-136页

查看更多>>摘要：随着电力系统、交通系统、通信系统等基础设施网络的广泛使用,提高复杂网络的鲁棒性具有重要意义.重连机制是一种高效且简洁的方法,常用于提高网络的鲁棒性.基于0阶零模型的重连机制通过对边的随机删除和创建操作来提高网络的鲁棒性,其尽管保持了网络的边数,但会引起节点的度值发生变化,如基于香农熵的重连算法;基于1阶零模型的重连机制通过随机选择两条边进行换边操作来提高网络的鲁棒性,其尽管保持了网络的度分布,但随机选边难以准确找到合适的节点,增加了算法的时间成本,如基于最大连通分支的重连算法.因此,为了保持网络的度分布且快速提高网络的鲁棒性,提出了一种基于1阶零模型的快速重连算法(Fast Rewiring Mechanism based on 1-order Null Model,FRM).FRM算法通过比较每条边的两个端点度值的差异为边加权,根据边的权重优先选择权重较大的两条边,并创建度值相似节点之间的连边来提高网络的鲁棒性.在3个真实网络数据上与4种代表性重连算法相比,对比实验结果表明,FRM算法在度中心性、介数中心性和Page-Rank中心性攻击下最大连通分支中的节点比例s(Q)、基于最大连通分支的鲁棒性指标R和基于香农熵的鲁棒性指标I(G)的表现都更好.

关键词：

复杂网络重连机制鲁棒性最大连通分支香农熵

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基于高斯场和自适应图正则的半监督聚类

赵敏刘惊雷

137-144页

查看更多>>摘要：聚类是将给定的样本分成几个不同的簇,它在机器学习、数据挖掘等领域得到了广泛应用,并受到研究人员的广泛关注.但是,传统的聚类方法仍然存在3个方面的不足.首先,由于一些数据中存在噪声和异常值,传统的聚类方法容易产生误差较大的目标函数.其次,传统的聚类方法没有使用监督信息来指导构建相似矩阵.最后,加入图正则的聚类方法在计算相似度矩阵时,邻居关系都是确定的,一旦计算错误就会导致构造图的质量低,进而影响聚类性能.因此,提出了一种基于高斯场和自适应图正则化的半监督聚类(SCGFAG)模型.该模型通过高斯场及谐波函数法引入监督信息,来指导构建相似度矩阵,实现半监督学习,还引入稀疏误差矩阵来表示稀疏噪声,如脉冲噪声、死线和条纹,并且使用l1范数来缓解稀疏噪声.此外,所提模型还引入l2,1范数来处理异常值的影响.因此,SCGFAG对数据噪声和异常值不敏感.更重要的是,SCGFAG通过引入自适应图的正则化提高了聚类性能.为了实现优化聚类的目标,提出了一种迭代更新算法—增广拉格朗日法(Augmented Lagrangian Method,ALM),分别对优化变量进行更新.在4个数据集上进行的实验表明,所提方法优于相比较的8种经典聚类方法获得了更好的聚类性能.

关键词：

自适应图正则半监督聚类l2,1的旋转不变性噪声和异常值增广拉格朗日法

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