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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

    KEK:基于k-truss的短文本关键词提取方法

    杨朝举葛唯益王羽徐建...
    1022-1026,1032页
    查看更多>>摘要：关键词提取在众多文本挖掘任务中扮演着重要的角色,其提取效果直接影响了文本挖掘任务的质量.以文本为研究对象,提出了一种基于k-truss图分解的关键词提取方法,名为KEK(keyword extraction based on k-truss).该方法首先借助空间向量模型理论,以文本中的词为节点,通过词语之间的共现关系来构建文本图,接着利用k-truss图分解技术来获取文本语义特征,并结合词频、单词位置特征、复杂网络特征等构造无参评分函数,最终根据评分结果来提取关键词.通过在基准数据集上进行实验验证,结果表明KE K算法在提取短文本关键词上的F1值性能指标优于其他基于文本图的关键词提取方法.

    文本挖掘图分解关键词提取

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    民航旅客行程状态推断方法研究

    彭明田赵越
    1027-1032页
    查看更多>>摘要：现有的民航旅客行程状态推断的相关方法不能对旅客历史行为序列中远距离项的依赖关系建模,且忽略了行程子结构,为此提出一种新的模型来推断旅客行程状态.首先通过图神经网络挖掘出行序列任意机场间的转移模式;其次,构造层次注意力依次在机场级别和行程级别捕获旅客的短期和长期出行偏好;最后融合旅客的短期和长期出行偏好进行分类.实验结果表明,图神经网络的消息传递机制突破了距离的限制,有效捕获了旅客出行序列中任意机场间复杂的关系,模型在多项性能指标上效果很好,构建的图神经网络和注意力机制结合的方法可获得更好的性能;另外,结合实际的应用场景,融入了额外的特征进行信息补充取得了更好的推断效果.

    民航旅客任意项间的关系行程图神经网络层次注意力机制

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    基于双通道词向量的ACRNN文本分类

    邢鑫孙国梓
    1033-1037页
    查看更多>>摘要：常见的文本分类模型多基于循环神经网络和卷积神经网络这两种结构进行模型的堆叠构建,这种层叠式结构虽然能够提取更加高维的深层次语义信息,但在不同结构连接的同时,造成一部分有效特征信息的丢失.为了解决这一问题,提出一种基于双通道词向量的分类模型,该模型使用结合注意力机制的Bi-LSTM和CNN以更加浅层的结构对文本表征进行有效的特征提取.此外,提出一种新的将文本表征成前向、后向两种形式并利用CNN进行特征提取的方法.通过在两种不同的五分类数据集上进行分类实验并与多种基准模型对比,验证了该模型的有效性,表明该模型较层叠式结构模型效果更好.

    文本分类双向长短期记忆网络卷积神经网络注意力机制双通道词向量

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    基于Boosting的迭代加权集成分类算法

    杜诗语韩萌申明尧张春砚...
    1038-1043页
    查看更多>>摘要：在集成分类中,如何对基分类器实现动态更新和为基分类器分配合适的权值一直是研究的重点.针对以上两点,提出了BIE和BIWE算法.BIE算法通过最新训练的基分类器的准确率确定集成是否需要替换性能较差的基分类器及需替换的个数,实现对集成分类器的动态迭代更新;BIWE算法在此基础上提出了一个加权函数,对具有不同参数特征的数据流可以有针对性地获得基分类器的最佳权值,从而提升集成分类器的整体性能.实验结果表明,BIE算法相较对比算法在准确率持平或略高的情况下,可以减少生成树的叶子数、节点数和树的深度;BIWE算法相较对比算法不仅准确率较高,而且能大幅度减少生成树的规模.

    数据流分类算法集成学习Boosting

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    基于语音流畅度与模糊聚类的精神分裂症自动识别

    周格屹田婷王宁远邓丽华...
    1044-1050页
    查看更多>>摘要：针对精神分裂症诊断周期长、缺乏客观诊断依据的问题,提出语音流畅度矩形参数过能熵积,结合模糊聚类双重定位停顿区域的算法辅助诊断精神分裂症.该算法综合了精神分裂症患者语音流畅度低及能量平缓的特征,定位精神分裂症语音的停顿区域,提出语音流畅度量化参数提取算法,结合SVM(支持向量机)分类器,实现精神分裂症的自动识别.提取28例精神分裂症患者和28例正常对照组语音的流畅度声学特征,自动识别精神分裂症,正确率为85％以上.提出的基于过能熵积与模糊聚类的精神分裂症自动识别算法,能为临床诊断精神分裂症提供客观、有效、无创的辅助依据.

    精神分裂症语音流畅度矩形参数模糊聚类过能熵积精神分裂症语音停顿

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    基于特征交互与权重集成的癌症分类方法

    陈昊楠金敏
    1051-1057页
    查看更多>>摘要：在癌症分类研究领域,高维、高冗余、类分布不平衡的基因表达数据如何进行特征选择与分类模型构建一直是影响分类准确率的难点.为了提高癌症分类的准确率,提出了基于特征交互与权重集成的癌症分类方法.在特征选择层面,利用多特征对分类信息的增益性交互作用来选出对于标签联合互信息大于单独互信息之和的特征组合,并利用条件互信息选择低冗余的特征,解决基因表达数据的高维、高冗余问题.在分类模型层面,提出结合权重集成反馈机制的二次学习集成模型,综合不同模型对不同类别样本的差异拟合能力,构造不依赖于样本数量的类权重,解决数据类分布不平衡的问题.应用该方法对六种癌症数据进行分类测试,accuracy、sensitivity、precision和F-measure四项指标均稳定在99.39％以上、specificity在94.74％以上,表明该方法能有效提高癌症分类的准确率和稳定性,同时具有对于不同癌症分类的通用性.

    癌症分类数据科学特征交互多元异构模型权重集成反馈二次学习集成模型

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    融合评分矩阵和评论文本的深度神经网络推荐模型

    周传华于猜鲁勇
    1058-1061,1068页
    查看更多>>摘要：针对个性化推荐中用户评分矩阵数据集稀疏,用户和项目描述信息未充分利用的问题,提出融合评分矩阵和评论文本的深度神经网络推荐模型(deep neural network recommendation model,DeepRec).首先将通过数据预处理得到的用户偏好特征和项目属性特征的文本集合分别输入到卷积神经网络进行训练,得到用户和项目的深层次非线性特征,同时将评分矩阵输入多层感知机得到用户偏好隐表示,并对两种模型提取的用户偏好隐表示进行融合;其次利用多层感知机建模用户和项目隐表示对用户进行个性化推荐;最后基于三组数据集以均方根误差为评估指标进行对比实验.结果表明DeepRec的预测误差更低,有效提高了推荐的精准度.

    评分矩阵评论文本卷积神经网络多层感知机数据稀疏

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    基于混合蛙跳算法的高维生物医学数据特征选择方法

    代永强郭小燕王敏孙嫣娇...
    1062-1068页
    查看更多>>摘要：针对高维生物医学数据包含大量无关或弱相关特征,影响疾病诊断效率的现状,提出了一种基于改进混合蛙跳算法的高维生物医学数据特征选择方法.该方法将混沌记忆权重因子和平衡分组策略引入基本混合蛙跳算法,在强化算法多样性的同时,维持了算法全局和局部寻优之间的平衡,降低了算法陷入局部最优的可能,进一步提高了混合蛙跳算法特征选择方法在特征空间的探索能力.实验结果表明:与改进遗传算法、粒子群优化算法特征选择方法比较,改进混合蛙跳算法特征选择方法在高维生物医学数据特征子集识别、分类精度方面取得了更好的效果.

    混合蛙跳算法特征选择分类准确率生物医学数据特征子集

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    基于多任务学习的多语言语音情感识别方法

    薛艳飞毛启容张建明
    1069-1073页
    查看更多>>摘要：由于人类情感的表达受文化和社会的影响,不同语言语音情感的特征差异较大,导致单一语言语音情感识别模型泛化能力不足.针对该问题,提出了一种基于多任务注意力的多语言语音情感识别方法.通过引入语言种类识别辅助任务,模型在学习不同语言共享情感特征的同时也能学习各语言独有的情感特性,从而提升多语言情感识别模型的多语言情感泛化能力.在两种语言的维度情感语料库上的实验表明,所提方法相比于基准方法在Valence和Arousal任务上的相对UAR均值分别提升了3.66％～5.58％和1.27％～6.51％;在四种语言的离散情感语料库上的实验表明,所提方法的相对UAR均值相比于基准方法提升了13.43％～15.75％.因此,提出的方法可以有效地抽取语言相关的情感特征并提升多语言情感识别的性能.

    多任务学习多语言情感识别卷积神经网络循环神经网络注意力机制

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    融合上下文信息的深度推荐模型

    胡朝举郑浩
    1074-1078页
    查看更多>>摘要：目前,在基于文档信息的推荐任务中,传统基于文档的混合推荐算法仍依赖于浅层的线性模型,当评分数据变得庞大且复杂时,其推荐性能往往不太理想.针对此问题,提出一种深度融合模型(DeepFM),该模型能够在完全捕获文本信息的同时也能很好地处理复杂且稀疏的评分数据.DeepFM由两个并行的神经网络组成,其中一路神经网络使用多层感知器提取评分矩阵的行向量信息从而获得用户的潜在特征向量,另一路则使用MLP和卷积神经网络(CNN)共同建模从而提取额外有关项目的文本信息得到项目潜在特征向量.最后,通过构建融合层将用户特征向量和项目特征向量进行融合得出预测评分.实验结果表明,DeepFM在MovieLens数据集和亚马逊数据集上的性能优于主流的推荐模型.

    深度学习多层感知器卷积神经网络融合模型

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