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期刊信息/Journal information
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
计算机应用研究

四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

arocmag@163.com

028-85249567

610041

成都市成科西路3号

计算机应用研究/Journal Application Research of ComputersCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1981年，以其新颖性、技术性、实用性、工具性、知识性于一身，设置众多栏目，信息量极大，反映并涵盖了当今国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势，是一份极具收藏价值的技术刊物。本刊读者对象为从事计算机应用、开发、研究的科技人员，大中专院校师生，各企事业单位技术人员，计算机业余爱好者及相关管理、情报工作者订阅、收藏。本刊现为中国计算机学会会刊，中国科技论文统计源核心期刊，全国中文核心期刊，中国科学引文数据库来源期刊， 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，并为多个检索数据库收录，在国内科技期刊评比中多次荣获优秀科技期刊奖。
正式出版
收录年代

    知识表示学习方法研究综述

    张正航钱育蓉行艳妮赵鑫...
    961-967页
    查看更多>>摘要：近年来,知识表示学习已经成为知识图谱领域研究的热点.为了及时掌握当前知识表示学习方法的研究现状,通过归纳与整理,将具有代表性的知识表示方法进行了介绍和归类,主要分为传统的知识表示模型、改进的知识表示模型、其他的知识表示模型.对每一种方法解决的问题、算法思想、应用场景、评价指标、优缺点进行了详细归纳与分析.通过研究发现,当前知识表示学习主要面临关系路径建模、准确率、复杂关系处理的挑战.针对这些挑战,展望了采用关系的语义组成来表示路径、采用实体对齐评测指标、在实体空间和关系空间建模,以及利用文本上下文信息以扩展KG的语义结构的解决方案.

    知识图谱知识表示学习实体对齐链接预测三元组分类

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    生成对抗网络GAN的研究进展

    张恩琪顾广华赵晨赵志明...
    968-974页
    查看更多>>摘要：基于零和博弈思想的生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型的意义在于可通过无监督学习获得数据的分布,并能生成较逼真的数据.它可以应用在很多领域,尤其是在计算机视觉领域中的图像生成方面取得了很大成果,成为当下的一个研究热点.以GAN模型及其在特定领域的应用结果为研究对象,对GAN的改进和扩展的研究成果进行了广泛的研究,并从图像超分辨率重建、文本合成图片等多个实际应用领域展开讨论,系统地梳理、总结出GAN的优势与不足,同时结合自然语言处理、强化学习对GAN的发展趋势及应用前景进行预测分析.

    零和博弈思想生成式对抗网络无监督学习图像超分辨率重建文本合成图片

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    精简高效用模式挖掘综述

    孙蕊韩萌张春砚申明尧...
    975-981页
    查看更多>>摘要：全集高效用模式挖掘算法存在的关键问题之一是会产生冗余的高效用项集,这将导致用户很难在大量的高效用项集中发现有用的信息,严重降低了高效用模式挖掘算法的性能.为解决这一问题,衍生出了精简高效用模式挖掘算法,其主要包括最大高效用模式、闭合高效用模式、top-k高效用模式以及三者之间的组合高效用模式挖掘算法等.首先,介绍了精简高效用模式的相关问题描述;然后,从有无候选项集生成、一两阶段挖掘方法、数据结构类型和剪枝策略等角度,重点分类总结了精简高效用模式挖掘方法;最后,给出了精简高效用模式的进一步研究方向,包括处理基于负项的高效用精简模式、处理基于时间的高效用精简模式及处理动态复杂的数据等.

    精简高效用模式挖掘最大高效用模式闭合高效用模式top-k高效用模式

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    代码注释自动生成研究进展

    赵乐乐张丽萍
    982-989页
    查看更多>>摘要：代码注释作为软件中的重要组成部分,在软件维护、复用等领域中发挥着重要作用.代码注释自动生成技术旨在减轻人工编写注释的工作量,从而提高软件开发效率.现有的注释自动生成方法分为基于规则、文本摘要、数据驱动、主题模型、深度学习等层次.综述了代码注释自动生成的相关概念,对比总结各类代码注释自动生成方法,对近年来代码注释自动生成相关应用进行了梳理和总结,最后对注释自动生成所面临的挑战进行了分析,展望了该领域未来的研究.

    代码注释代码注释自动生成深度学习机器翻译

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    基于MPT建模的属性访问控制策略

    郑鑫黄德校王高才
    990-996,1003页
    查看更多>>摘要：针对基于属性访问控制中复杂的属性工程,在以太坊底层使用的数据存储结构的MPT(Merkle Patricia tree)方法基础上进行部分安全性扩展,将离散属性建模成统一的MPT属性集,然后通过默克尔证明方法确保属性集的完整性.为了保证属性隐私不会被泄露以及增强MPT属性体系在分布式环境下的安全性,使用公开密钥体制的椭圆曲线加密算法对属性值进行处理.此外,将MPT属性集以数据库的方式存储,实现动态的属性操作.理论分析和实验结果表明该策略能解决属性工程的完整性和安全性问题,也使得基于属性的访问控制在分布式环境中易于实施.

    属性访问控制属性工程MPT属性完整性属性隐私

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    谎报行为下基于区块链的物流服务商道德风险防范研究

    李军祥张志
    997-1003页
    查看更多>>摘要：考虑以一个电商平台和一个第三方物流服务商构成的两级电商供应链为研究对象,针对第三方物流服务商完全掌控自身物流服务水平而引发的道德风险问题,分析采用区块链技术对防范第三方物流服务商道德风险的策略.通过借助以区块链技术为基础的物流服务水平监控系统,考虑采用区块链技术和不采用区块链技术两种情景,分别建立分散决策下电商平台与第三方物流服务商之间的Stackelberg博弈模型,研究区块链技术应用前后供应链利润的变化情况以及与技术成本投入的关联性,最后通过数值分析验证结论的正确性.结果表明:当区块链技术的成本投入控制在一定的范围内时,应用该技术可以有效降低第三方物流服务商存在的道德风险,提高整个供应链利润的同时促进供应链各节点企业收益的有效提升,助力供应链的健康有序发展.

    区块链物流服务水平道德风险Stackelberg博弈

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    基于指针网络的实体与关系联合抽取方法

    王勇超穆华岭周灵智邢卫...
    1004-1007,1021页
    查看更多>>摘要：针对现有实体和关系联合抽取方法中存在的实体与关系依赖建模不足、实体发生重叠难以抽取其所涉及的多个关系的问题,设计了基于深度学习的联合抽取框架.首先针对依赖建模不足问题,从预训练语料中提取实体共现特征,建模了实体间的潜在语义关系和实体与关系之间的依赖关系.其次提出了新颖的指针标注方法,该标注方法可以通过指针表示关系类别,由于任一实体可以被多个指针指向,所以可以在一段文本中标注重叠的实体并抽取多个实体—关系三元组结果.最后,为了有效利用单词的丰富语义和指针之间依赖的信息,设计了一个标签感知注意力机制,融合了包括来自编码层的字词信息、相关的共现语义信息.与研究中前沿的联合提取方法相比,该方法在百度DuIE测试集上实现了F1值的增加.通过实验结果表明指针标注方法在一定程度上可以解决实体重叠问题.

    自然语言处理实体识别关系抽取联合抽取深度学习

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    基于实体相似性的知识表示学习方法

    文洋张茂元周礼全张洁琼...
    1008-1012页
    查看更多>>摘要：知识表示学习旨在将知识图谱中的实体和关系表示成低维稠密实值向量,能有效缓解知识图谱的数据稀疏性和显著提升计算效率.然而,现有大多数知识表示学习方法仅将实体视为三元组的一个组成部分,没有考虑实体自身具有的特质,如实体相似性.为了加强嵌入向量的语义表达,提出基于实体相似性的表示学习方法SimE.该方法首先利用实体的结构邻域度量实体的相似性,再将实体的相似性和拉普拉斯特征映射结合作为基于三元组事实的表示学习方法的约束,形成联合表示.实验结果表明,该方法在链接预测和三元组分类等任务上与目前最好的方法性能接近.

    知识图谱知识表示学习结构邻域实体相似性

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    基于IMU紧耦合的LeGO-LOAM改进算法研究

    陈文浩刘辉席杨林涛刘守印...
    1013-1016页
    查看更多>>摘要：基于LiDAR和SLAM(simultaneous localization and mapping)的LeGO-LOAM算法在低分辨率的LiDAR设备上,由于LiDAR数据的运动畸变、采样的地面数据稀疏等问题,存在重力矢量漂移现象和严重的高程估计误差.为了改善这一点,LeGO-LOAM改进算法引入了一种LiDAR和IMU(inertial measurement unit)紧耦合的方式.通过IMU估计运动状态,消除LiDAR数据的运动畸变,并使用IMU数据构建联合优化函数,约束位置姿态估计的重力方向.实验结果表明,这种方法有效抑制了LeGO-LOAM算法的重力矢量漂移,高程估计精度和高速状态下的定位精度均有显著提升.

    实时实位与地图重建LiDARIMU紧耦合LeGO-LOAM

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    一种文本幽默对比的Siamese双向GRU注意力模型

    顾艳夏鸿斌刘渊
    1017-1021页
    查看更多>>摘要：传统的幽默计算任务依赖人工构造特征,容易造成丢失特征,且主要集中在幽默判断.而基于深度学习的Siamese双向GRU注意力模型是对成对的幽默文本进行对比,判断哪一条语句更具有幽默性.首先,利用文本处理器对文本进行词嵌入训练;其次,使用双向GRU模型来获取每个单词的注释;最后,在全连接层执行幽默比较任务.在Semeval-2017 Task6-#HashtagWars数据集上进行实验,采用accuracy作为评估指标.实验结果表明,该模型与其他相关模型在幽默文本对比上有较明显提升.

    人工智能自然语言理解双向GRU注意力机制Siamese架构

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