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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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    图像描述生成研究进展

    李志欣魏海洋张灿龙马慧芳...
    1951-1974页
    查看更多>>摘要：图像描述生成结合了计算机视觉和自然语言处理2个研究领域,不仅要求完备的图像语义理解,还要求复杂的自然语言表达,是进一步研究符合人类感知的视觉智能的关键任务.对图像描述生成的研究进展做了回顾.首先,归纳分析了当前基于深度学习的图像描述生成方法涉及的5个关键技术,包括整体架构、学习策略、特征映射、语言模型和注意机制.然后,按照发展进程将现有的图像描述生成方法分为四大类,即基于模板的方法、基于检索的方法、基于编码器-解码器架构的方法和基于复合架构的方法,并阐述了各类方法的基本概念、代表性方法和研究现状,重点讨论了基于编码器-解码器架构的各种方法及其创新思路,如多模态空间、视觉空间、语义空间、注意机制、模型优化等.接着,从实验的角度给出图像描述生成的常用数据集和评估措施,并在2个基准数据集上比较了一些典型方法的性能.最后,以提升图像描述的准确性、完整性、新颖性、多样性为依据,展示了图像描述生成的未来发展趋势.

    图像描述生成编码器-解码器架构复合架构注意机制卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络

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    一种基于3因素概率图模型的长尾推荐方法

    冯晨娇宋鹏王智强梁吉业...
    1975-1986页
    查看更多>>摘要：互联网时代,数据呈爆炸式增长,前所未有的数据量远远超过受众的接收和处理能力,因此,从海量复杂数据中有效获取关键性有用信息成为必须解决的问题.面对信息过载问题,人们迫切需要一种高效的信息过滤系统,"推荐系统"应运而生.在现实的推荐场景中,用户给予项目的 评分或者选择项目的 频次是一个典型的长尾现象.事实上,长尾现象的深入分析,不仅有助于挖掘用户的个性化偏好,更有助于电商场景中相关利益主体的业绩提升.因此,长尾推荐研究日益受到重视.针对长尾推荐的可解释性问题,提出了基于3因素概率图模型的长尾推荐方法.面对长尾推荐过程中推荐系统、用户对"具有可解释性的长尾项目推荐"的现实需求,着眼于概率图模型在因果关系方面的可解释性优势,立足于"新颖性+准确性"综合考量的方法设计目标,建立了基于用户活跃度、项目非流行度和用户-项目偏好水平的3因素概率图推荐方法.实验比较结果表明,具有可解释性优势的3因素概率图推荐方法在保证一定预测精度的前提下具有更好的新颖性推荐效果.

    推荐系统长尾概率图模型变分推断新颖性

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    一种基于增强图卷积神经网络的协同推荐模型

    王磊熊于宁李云鹏刘媛媛...
    1987-1996页
    查看更多>>摘要：图卷积神经网络是一种针对图结构数据的深度学习模型,由于具有强大的特征提取和表示学习能力,它也成为当前推荐系统研究的热门方法.以推荐系统中的评分预测为研究对象,通过分析指出了现有的基于图卷积神经网络的推荐模型存在2个方面的不足:图卷积层仅仅利用了1阶协同信号和未考虑用户观点的差异.为此,提出一种端到端的、基于增强图卷积神经网络的协同推荐模型.它采用一种增强的图卷积层,不仅聚合了2阶协同信号而且融合用户观点的影响,从而更合理地利用协同信号学习实体节点的嵌入表示,并通过堆叠多个图卷积层对其进行精化;最后,采用了非线性的多层感知机实现评分预测.基于5种推荐数据集上的实验结果表明:新模型的预测误差相比于几种主流的推荐模型具有明显的降低.

    协同推荐图卷积神经网络协同信号用户观点评分预测

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    基于胶囊网络的对抗判别域适应算法

    戴宏盛立杰苗启广
    1997-2012页
    查看更多>>摘要：关于域适应算法的研究显示了对抗性学习填补源域和目标域间差异的有效性,但仍存在其局限性,即仅从2个域抽取的样本不足以保证大部分潜在空间的域不变性.注意到胶囊网络(capsule network,CapsNet)在捕获样本的表征不变性上具有较强的能力,通过结合二者得到了一种新的域适应学习算法.首先,提出了胶囊层卷积算法,并结合残差结构,使得训练更深的胶囊网络成为可能.实验表明,这种新的胶囊网络架构能够在捕获浅层特征时取得更佳的效果.其次,传统的对抗判别域适应算法使用的卷积基容易不加分辨地模糊源域与目标域的界限,进而造成判别效果的下降.因此,在VAE-GAN(variational auto-encoder,generative adversarial networks)的启发下,通过引入重建网络作为强约束,巧妙地利用了胶囊网络可调整为自编码器的特性,使得对抗判别域适应网络能够在卷积基进行迁移时,克服传统对抗判别域适应算法易发生模式崩塌的固有缺陷,保证判别器对源域与目标域内样本共性表征的敏感度.实验表明,该方法可以在不同复杂程度的域适应任务中取得较好的性能,并在关键标准数据集上取得了最先进的成果.

    胶囊网络对抗判别网络域适应生成对抗网络自编码器

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    基于关键词注意力的细粒度面试评价方法

    陈楚杰吕建明沈华伟
    2013-2024页
    查看更多>>摘要：海量的在线面试视频数据为智能面试评价提供了重要的数据基础.随着目前全球疫情的蔓延,网络在线面试的需求程度上升,对智能面试评价工具的需求也随之上升.结构化面试中,面试官需要依据评价标准,观察面试者所做的回答,并形成面试者人格特性、沟通技能以及领导力等方面的画像评估,以此判断面试者的特质是否与应聘职位相匹配.其中人格特性评估是公司间广泛使用的一种评估方法,因为人格特性影响着人们的语言表达、人际交往等多个方面,是辅助面试官决策该面试者是否符合其应聘岗位需求的重要参考.基于此,提出了基于循环神经网络长短期记忆(long short term memory,LSTM)以及关键词-问题注意力机制的多层次(hierarchical keyword-question attention LSTM,HKQA-LSTM)细粒度面试评价方法,旨在针对面试者的不同人格特性维度进行打分,并据此得到综合面试得分.首先,通过引入关键词注意力机制有效筛选出面试对话中与人格特性密切相关的重要词句;然后,在此基础上采用了关键词-问题层次注意力机制和2阶段的模型学习机制,充分结合面试者表述文本的多尺度上下文特征,对人格特性进行准确预测;最后通过融合人格特性得到具有较高解释性的面试综合评价结果.基于真实面试场景数据的实验结果表明,该方法能有效地评价面试者的不同人格特性得分,并准确地预测面试者总体得分.

    关键词注意力细粒度评分面试评价2阶段学习自然语言处理

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    一种基于K-shell影响力最大化的路径择优计算迁移算法

    乐光学陈光鲁卢敏杨晓慧...
    2025-2039页
    查看更多>>摘要：在移动边缘计算网络中,高效的计算迁移算法是移动边缘计算的重要问题之一.为了提高计算迁移算法性能,应用同类问题的相互转换性和最大化影响力模型,利用K-shell算法对边缘服务器进行等级划分,考虑边缘服务器负载过重问题,构建路径重叠(path overlap,PO)算法,引入通信质量、交互强度、列队处理能力等指标进行边缘服务器路径优化,将优化计算任务迁移路径问题转化为社会网络影响力最大化问题求解.基于K-shell影响力最大化思想,联合优化改进贪心与启发式算法,提出一种K-shell影响力最大化计算迁移(K-shell influence maximization computation offloading,Ks-IMCO)算法,求解计算迁移问题.与随机分配(random allocation,RA)算法、支持路径切换选择的(path selection with handovers,PSwH)算法在不同实验场景下对比分析,Ks-IMCO算法的能耗、延迟等明显提升,能有效提高边缘计算网络计算迁移的效率.

    移动边缘计算计算迁移影响力最大化路径选择K-shell

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    一种双层贝叶斯模型:随机森林朴素贝叶斯

    张文钧蒋良孝张欢陈龙...
    2040-2051页
    查看更多>>摘要：文本分类是自然语言处理领域的一项基础工作.文本数据的高维性和稀疏性,给文本分类带来了许多问题和挑战.朴素贝叶斯模型因其简单、高效、易理解的特点被广泛应用于文本分类任务,但其属性条件独立假设在现实的文本数据中很难满足,从而影响了它的分类性能.为了削弱朴素贝叶斯的属性条件独立假设,学者们提出了许多改进方法,主要包括结构扩展、实例选择、实例加权、特征选择、特征加权等.然而,所有这些方法都是基于独立的单词特征来构建朴素贝叶斯分类模型,在一定程度上限制了它们的分类性能.为此,尝试用特征学习的方法来改进朴素贝叶斯文本分类模型,提出了一种双层贝叶斯模型:随机森林朴素贝叶斯(random forest naive Bayes,RFNB).RFNB分为2层,第1层利用随机森林从原始的单词特征中学习单词组合的高层特征.然后将学习到的新特征输入第2层,经过一位有效编码后用于构建伯努利朴素贝叶斯模型.在大量广泛使用的文本数据集上的实验结果表明,提出的RFNB模型明显优于现有的最先进的朴素贝叶斯文本分类模型和其他经典的文本分类模型.

    朴素贝叶斯随机森林特征学习特征表示文本分类

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    基于宏微观因素的概率级别的车辆事故预测

    张力天孔嘉漪樊一航范灵俊...
    2052-2061页
    查看更多>>摘要：车辆事故预测是避免道路车辆事故发生的重要研究课题.以往的研究使用的事故数据集只包含地理情况、环境情况、交通情况等宏观因素,或者只包含车辆行为和驾驶员行为等微观因素.因为很难收集到同时包含2类因素的事故数据集,很少有研究将这2类因素结合起来,然而车辆事故往往是两者共同作用的结果.此外,在收集到的数据中没有可以用于预测的事故发生概率标签,所以目前多数的研究关注点只是在于事故是否发生而不能得到准确的概率值.然而在实际应用场景下,驾驶员需要的是不同级别的危险预警信号,而这种信号正是应该由事故概率值决定的.2019年发布的事故宏观因素数据集OSU(Ohio State University)与宏观因素数据集FARS(fatality analysis reporting system)和微观因素数据集SHRP2 (strategic highway research program 2)都具有一些相同的特征,为它们的融合提供了机遇.因此,首先得到了一个同时包含宏观和微观因素的数据集,其中事故数据(正样本)融合自OSU、FARS数据集,以及与SHRP2分布相同的数据集Sim-SHRP2 (simulated strategic highway research program2),而安全驾驶数据(负样本)则由自己驾驶汽车获得.然后,针对收集到的数据中没有概率标签的问题,还设计了一个概率级别的无监督深度学习框架来预测准确的概率值,该框架使用迭代的方式为数据集生成准确的概率标签,并使用这些概率标签来进行训练.实验结果表明,该框架可以使用所得到的数据集来灵敏而准确地预测车辆事故.

    车辆事故事故预测宏微观因素深度学习框架deep-SVDD算法

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    一种新的犹豫模糊粗糙近似算子的公理刻画

    刘文米据生孙妍
    2062-2070页
    查看更多>>摘要：为了揭示犹豫模糊粗糙近似算子更深层次的本质特性,且更进一步研究犹豫模糊粗糙近似空间与犹豫模糊拓扑空间之间的关系,对犹豫模糊粗糙近似算子公理刻画问题的研究具有重要意义.在已有结果中,用来刻画犹豫模糊近似算子的公理集大都含有多条公理.由于近似算子公理化方法在研究粗糙集理论的数学结构中具有重要意义,寻找最小公理集成为公理化方法中的一个基本问题.针对上述问题,首次将公理集中的公理简化为一条,提出一种新的公理刻画形式.首先给出一般犹豫模糊粗糙近似算子的公理刻画,然后分别针对串行的、自反的、对称的、传递的和等价的犹豫模糊关系所生成的犹豫模糊粗糙近似算子公理化问题进行研究.最后证明了由犹豫模糊粗糙近似空间可以诱导出一个犹豫模糊拓扑空间.

    近似算子犹豫模糊关系犹豫模糊粗糙集犹豫模糊集公理刻画

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