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期刊信息/Journal information
计算机研究与发展
计算机研究与发展

徐志伟

月刊

1000-1239

crad@ict.ac.cn

010-62620696;62600350

100190

北京中关村科学院南路6号

计算机研究与发展/Journal Journal of Computer Research and DevelopmentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物、中国计算机学会会刊，我国第一个计算机刊物。主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。
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    融合上下文信息的篇章级事件时序关系抽取方法

    王俊史存会张瑾俞晓明...
    2475-2484页
    查看更多>>摘要：事件时序关系抽取是一项重要的自然语言理解任务,可以广泛应用于诸如知识图谱构建、问答系统等任务.已有事件时序关系抽取方法往往将该任务视为句子级事件对的分类问题,而基于有限的局部句子信息导致其抽取的事件时序关系的精度较低,且无法保证整体时序关系的全局一致性.针对此问题,提出一种融合上下文信息的篇章级事件时序关系抽取方法,使用基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的神经网络模型学习文章中事件对的时序关系表示,再利用自注意力机制融入上下文中其他事件对信息,从而得到更丰富的事件对时序关系表示用于时序关系分类通过 TB-Dense(timebank dense)和 M ATRES(multi-axis temporal relations for start-points)数据集的实验表明:此方法能够取得比当前主流的句子级方法更佳的抽取效果.

    事件时序关系抽取时序关系分类事件关系识别自注意力双向长短期记忆

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    基于空间变换的随机森林算法

    关晓蔷王文剑庞继芳孟银凤...
    2485-2499页
    查看更多>>摘要：随机森林是机器学习领域中一种常用的分类算法,具有适用范围广且不易过拟合等优点.为了提高随机森林处理多分类问题的能力,提出一种基于空间变换的随机森林算法(space transformation based random forest algorithm,ST-RF).首先,给出一种考虑优先类别的线性判别分析方法(priority class based linear discriminant analysis,PCLDA),利用针对优先类别的投影矩阵对样本进行空间变换,以增强优先类别样本与其他类别样本的区分效果进而,将PCLDA方法引入随机森林构建过程中,在为每棵决策树随机选择一个优先类别保证随机森林多样性的基础上,利用PCLDA方法创建侧重于不同优先类别的决策树,以提高单棵决策树的分类准确性,从而实现集成模型整体分类性能的有效提升最后,在10个标准数据集上对ST-RF算法与7种典型随机森林算法进行比较分析,验证所提算法的有效性,并将基于PCLDA的空间变换策略应用到对比算法中,对改进前后的算法性能进行比较分析.实验结果表明:ST-RF算法在处理多分类问题方面具有明显优势,所提出的空间变换策略具有较强的普适性,可以显著提升原算法的分类性能.

    随机森林优先类别线性判别分析空间变换决策树

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    基于滑动窗口模型的数据流闭合高效用项集挖掘

    程浩东韩萌张妮李小娟...
    2500-2514页
    查看更多>>摘要：从数据流中挖掘高效用项集是一项具有挑战性的任务,因为传入的数据必须在时间和存储内存约束下进行实时处理数据流挖掘通常会产生大量冗余的项集,为了减少这些无用的项集数量且保证无损压缩,需要挖掘闭合项集,它可以比全集高效用项集的集合小几个数量级.为了解决以上问题,提出一种基于滑动窗口模型的数据流闭合高效用项集挖掘(closed high utility itemsets mining over data stream based on sliding window model,CHUI_DS)算法.在 CHUI DS 中设计了 一种新的效用列表结构,该结构在提升批次插入和删除的速度方面非常有效此外,应用修剪策略来改进闭合项集挖掘过程,消除潜在的低效用候选对象.对真实数据集和合成数据集进行的广泛实验评估显示了该算法的效率以及可行性就速度而言,它优于先前提出的主要以批处理模式运行的算法.且它适用于不同大小的滑动窗口,在事务数量等方面具有较强的扩展性.

    模式挖掘数据流挖掘闭合高效用项集滑动窗口效用列表

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    基于MiniSAT的命题极小模型计算方法

    张丽王以松谢仲涛冯仁艳...
    2515-2523页
    查看更多>>摘要：计算命题公式的极小模型在人工智能推理系统中是一项必不可少的任务.然而,即使是正CNF(conjunctive normal form)公式,其极小模型的计算和验证都不是易处理的.当前,计算CNF公式极小模型的主要方法之一是将其转换为析取逻辑程序后用回答集程序(answer set programming,ASP)求解器计算其稳定模型/回答集.针对计算CNF公式的极小模型的问题,提出一种基于可满足性问题(satisfiability problem,SAT)求解器的计算极小模型的方法MMSAT;然后结合最近基于极小归约的极小模型验证算法CheckMinMR,提出了基于极小模型分解的计算极小模型方法MRSAT;最后对随机生成的大量的3CNF公式和SAT国际竞赛上的部分工业基准测试用例进行测试.实验结果表明:MMSAT和MRSAT对随机3CNF公式和SAT工业测试用例都是有效的,且计算极小模型的速度都明显快于最新版的clingo,并且在SAT工业实例上发现了 clingo有计算出错的情况,而MMSAT和MRSAT则更稳定.

    极小模型SAT求解器CNF公式极小归约极小模型分解

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    基于自注意力网络的共享账户跨域序列推荐

    郭磊李秋菊刘方爱王新华...
    2524-2537页
    查看更多>>摘要：共享账户跨域序列推荐(shared-account cross-domain sequential recommendation,SCSR)是指在多个用户共同使用一个账户和用户的行为会在多个域中产生的情况下,给该账户推荐下一个可能会点击的项目.与传统的序列推荐任务相比,共享账户跨域序列推荐主要面临2方面的挑战:1)每一个账户里的交互行为是由多个用户产生的,并且这些用户的行为是混合在一起的;2)用户在1个域中产生的交互行为可能会提升推荐系统对该用户在其他域的推荐质量.目前,已有的一些相关工作大都是基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的方法,但由于RNN本身固有的一些缺陷,导致基于RNN的方法不仅非常耗时,而且不能够很好地捕获交互行为之间的长期依赖关系针对SCSR问题,提出了基于自注意力的跨域推荐模型(self-attention-based cross-domain recommendation model,SCRM)来解决这2个挑战具体而言,首先引入1个多头自注意力网络来建模1个共享账户中多个用户参与的交互行为.然后,提出了一个基于多层交叉映射感知网络的跨域传输单元,以实现借助一个域的信息来提高另一个域的推荐质量最后,通过一个混合推荐解码器整合了来自2个域的信息以实现在不同域中的推荐.在真实数据集HVIDEO上进行了实验,实验结果表明,与目前最新的基准方法相比,所提出的模型能在MRR和Recall 这 2个指标上取得了更加优异的结果;在运行效率上,比基于RNN的方法取得了更短的训练和学习时间.

    多头自注意力共享账户推荐跨域推荐序列建模协同过滤

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    文本立场检测综述

    李洋孙宇晴景维鹏
    2538-2557页
    查看更多>>摘要：文本立场检测是文本意见挖掘领域的基础性研究,旨在分析文本中对特定目标所表现的立场倾向.随着互联网的飞速发展,用户对于公共事件、消费产品等的讨论文本呈指数级增长,文本立场检测研究对产品营销、舆情决策等具有重要意义.从目标类型、文本粒度以及研究方法3个角度对文本立场检测研究工作展开综述.首先,从目标类型角度,围绕单目标、多目标以及跨目标立场检测3个方面梳理了文本立场检测的不同研究任务;从文本粒度角度,对比了句子级、篇章级以及辩论文本立场检测的不同研究场景和方法;从研究方法角度,介绍了基于传统机器学习、主题模型、深度学习以及"2阶段"的方法,并指出各种方法的可取与不足之处.接着,对文本立场检测评测任务以及公开数据资源进行了归纳.最后,立足当前研究形势,总结了文本立场检测研究的应用领域,展望了未来发展趋势以及面临的挑战.

    文本意见挖掘立场检测目标立场

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    边云协同计算中基于预测的资源部署与任务调度优化

    苏命峰王国军李仁发
    2558-2570页
    查看更多>>摘要：数据集中处理的云计算模式提供交互迅速、绿色高效的多样化应用服务面临新挑战.将云计算能力扩展到边缘设备,提出了边云协同计算框架;设计了基于任务预测的资源部署算法,在云服务中心通过二维时间序列对任务进行预测,结合分类聚合、延迟阈值判定等优化边缘服务器任务运行所需资源部署;提出了基于帕累托优化的任务调度算法,在边缘服务器分2个阶段进行帕累托渐进比较得到用户服务质量和系统服务效应2个目标曲线的相切点或任一相交点以优化任务调度.实验结果表明:结合基于任务预测的资源部署算法与基于帕累托优化的任务调度算法在提高平均用户任务命中率基础上,其用户平均服务完成时间、系统整体服务效应度、总任务延迟率在不同用户任务规模、不同Zipf分布参数α的应用场景下,均优于基于帕累托优化的任务调度算法和基于FIFO(first input first output)的基准任务调度算法.

    任务调度资源部署任务预测协同计算边缘计算

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