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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

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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

    基于网格区域化DBSCAN聚类的数字PCR液滴分类方法

    荣章权廖丽敏张端金
    2365-2369页
    查看更多>>摘要：针对数字PCR系统的配套软件缺少多重实验液滴分类功能的不足,提出了一种网格区域化DBSCAN聚类算法.首先对数据进行网格映射,建立网格索引;然后计算网格间权值并进行深度搜索扩张;最后将网格空间的聚类结果映射回数据空间.人工数据集的仿真实验表明,所提算法能够有效识别簇边缘区域且具有优良的运行效率.在此基础上,提出了基于网格区域化DBSCAN聚类的数字PCR液滴分类方法,经由对比实验及有效性测试,结果表明所提方法能够便捷、准确地进行液滴分类.可见所提方法适用于数字PCR液滴分类.

    聚类分析网格划分DBSCAN聚类数字PCR

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    融合显隐式反馈协同过滤的差分隐私保护算法

    孙道柱李男杜启明刘文甫...
    2370-2375页
    查看更多>>摘要：由于协同过滤推荐算法依赖用户的数据,因而存在很大的隐私泄露风险.差分隐私保护技术可提供严格的隐私保护效果,但目前大多数基于差分隐私的推荐算法没有考虑隐式反馈数据,针对该问题,提出了一种新的基于差分隐私保护的协同过滤推荐算法.首先对隐式反馈矩阵进行矩阵分解,得到用户和物品的隐式特征向量;然后把得到的隐式特征向量融合到显式反馈模型求解中,通过在模型求解过程中加入均值扰动和梯度扰动,使算法满足ε-差分隐私保护;最后应用此算法预测评分,并在MovieLens数据集上对算法进行有效性评价.实验结果表明,所提算法能在推荐结果的准确性和用户的隐私保护之间实现有效的平衡.

    差分隐私隐式反馈矩阵分解梯度扰动

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    融合矩阵补全与深度矩阵分解的推荐算法

    史加荣李金红
    2376-2380页
    查看更多>>摘要：深度矩阵分解采用深层非线性映射,从而突破了矩阵分解中双线性关系影响推荐系统性能的瓶颈,但它没有考虑用户对未评分项目的偏好,且对于稀疏性较高的大规模数据其推荐性能不具有优势,为此提出一种融合矩阵补全与深度矩阵分解的推荐算法.首先通过矩阵补全模型将原始评分矩阵中的未知元素进行填补,然后依据补全后的矩阵,利用深度学习模型分别构建用户和项目潜在向量.最后,在MovieLens和SUSHI数据集上进行测试,实验结果表明,与深度矩阵分解相比,所提算法显著地提高了推荐系统的性能.

    推荐系统深度矩阵分解矩阵补全矩阵分解深度学习

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    模糊计算树逻辑的符号模型检测

    聂朋展姜久雷马占有
    2381-2385页
    查看更多>>摘要：对含有模糊不确定性信息的系统进行模型检测时,状态空间爆炸问题成为了亟待解决的主要问题.将形式化的系统模型用拟布尔公式表示,用多终端二叉决策图来对拟布尔公式进行存储.对模糊计算树逻辑的不动点语义给出了解释和证明,然后给出模糊计算树逻辑的符号化模型检测算法,最后通过一个实例验证算法的正确性.该算法可有效缓解对模糊模型检测验证时的状态空间爆炸问题,并扩展了模型检测的应用范围.

    模糊计算树逻辑不动点算法多终端二叉决策图符号模型检测

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    基于改进Transformer的广告点击率预估模型

    周菲徐洪珍
    2386-2389,2400页
    查看更多>>摘要：针对现有的广告点击率预估模型未能精准挖掘用户历史兴趣及历史兴趣对目标广告点击与否的影响,提出了一种基于改进Transformer的广告点击率预估模型.该模型采用Transformer网络捕捉隐藏在用户点击序列背后的潜在历史兴趣;同时针对Transformer建模用户历史兴趣无法有效关联目标广告的问题,提出了一种改进的Transformer网络.改进后的Transformer不但有效建模用户历史兴趣,而且考虑了跟目标广告的关联.新模型采用辅助损失函数来监督改进的Transformer对用户历史兴趣的抽取过程,然后采用注意力机制进一步建模用户的历史兴趣和目标广告的相关性以提升模型的预估性能.实验结果表明新模型有效提升了广告点击率的预估效果.

    广告点击率Transformer点击序列注意力机制

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    基于固定邻域规模的动态网络影响力最大化探测算法

    赵永伟班志杰
    2390-2393,2406页
    查看更多>>摘要：以往对影响力最大化问题的研究大多是基于静态图进行优化研究,但在现实中,网络数据量随着时间不断增加,系统不可能实时获取到整个网络中节点之间的连接情况.在传统MaxG探测模型的基础上,采用固定邻域规模和节点邻域层级相结合的方式计算节点影响力大小,提出了新的动态网络探测算法RAS-MaxG(regular area scale-MaxG),解决了传统探测算法由于采用度来衡量节点影响力值所导致的节点之间区分性差的问题.最后通过在真实数据集上的实验对比,验证了所提算法在最终影响力覆盖范围方面具有更好的性能表现.

    动态社交网络影响力最大化固定邻域规模节点探测

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    融合滑动窗口和哈希函数的代码漏洞检测模型

    许健陈平华熊建斌
    2394-2400页
    查看更多>>摘要：针对传统漏洞检测分类需要定义人工特征以及相似度匹配算法不能检测非克隆漏洞、现有深度学习漏洞检测的方法特征维度过大以及只针对函数调用的问题,提出一种融合滑动窗口和哈希函数的深度学习方法,对源代码进行静态漏洞检测分类.首先抽取源代码的方法体,形成正负样本集,对样本集中的每个样本构建抽象语法树,根据语法树中的节点类型替换程序员自定义的变量名以及方法名,并以先序遍历的方式序列化抽象语法树;然后对抽象语法树节点中的节点信息进行分词,为每个词分配一个独立的节点编号;其次对树节点进行进一步的拆分,形成词序列,基于滑动窗口与哈希函数训练出相应的漏洞检测分类模型.最后,在SARD数据集中选取CWE190整数上溢和CWE191整数下溢两类漏洞进行实验,该模型在CWE190、CWE191中的分类准确率和召回率分别达到97.4％、94.2％和97.6％、95.1％.实验结果表明,提出方法能够检测到代码中的安全漏洞类型,并且在分类准确率和召回率上优于现有的方法.

    静态代码漏洞检测深度学习滑动窗口哈希函数分类模型

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    基于时间序列相似度的无线传感网故障检测算法

    杨艳超任秀丽
    2401-2406页
    查看更多>>摘要：针对无线传感网中节点故障率高而导致检测精度低以及能耗大的问题,提出了基于时间序列相似度的无线传感网故障检测算法(FDABTS2).该算法利用节点时间序列进行差值和相似度的计算,剔除一定故障类型的节点,并对瞬时读数故障数据进行修正.当节点为可疑节点时,利用空间相关性,与剩余邻居节点协作完成判定.在仿真环境下,与LEFD、NADST以及传统的DFD故障检测算法相比,检测精度分别提高了13％、17％和25％,误报率分别降低了8.4％、21.4％和25.4％,网络能耗分别降低了2.9％、8％和21.3％,即使在瞬时读数节点故障率高达60％时,误报率也能分别降低1.9％、26.2％和38.2％.实验结果表明,该算法在保证高检测精度的情况下,仍能有效降低能耗,延长网络生命周期.

    时间序列故障检测相似度瞬时读数故障检测精度

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    出租车共享出行匹配中快速筛选策略的研究与实证

    滕兆阳隋毅
    2407-2411页
    查看更多>>摘要：共享出租车出行对提高城市整体交通通行效率具有重要意义.计算给定时间内任意两个行程匹配关系存在计算量较大的问题,较难满足整个城市空间范围内的需求.提出了一种基于时间、距离和方向约束的快速筛选策略,将该策略应用于基于图的共享行程匹配方法,通过纽约市出租车数据集进行了有效性验证,结果表明提出的筛选策略能够在不影响匹配效果的前提下极大地降低匹配所需的时间(单条行程匹配所需时间分别减少约82％).对青岛市2017年3月15日(周三)和3月18日(周六)8531辆出租车的GPS轨迹数据进行了实证分析,发现当设置延误时间阈值为5 min时,周三全市能够共享的行程数可达总行程数的45％,总出行时间可节省近5000 h,总行驶里程可节省80000 km,周六与周三的结果十分近似.单日中由于早高峰6:00～9:00时段行程数较少且空间分布较分散,可共享行程数比例和总节省时间、里程数均最少,该时段的共享出行收益在全天最小.

    出租车GPS轨迹共享出行匹配筛选策略

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    基于逻辑时延Petri网的停车预订系统建模与分析

    管梦真刘伟杜玉越
    2412-2417页
    查看更多>>摘要：为解决逻辑Petri网不能详尽地描述模型在规定时间点变迁引发和引发完成的时间问题,提出逻辑时延Petri网.首先在普通变迁的基础上引入变迁的引发时间和变迁完成时间形成决策变迁,为每个token定义到达时间和自身时间属性等;其次重新定义引发规则和可达图算法,并针对决策变迁和可达图生成进行算法描述;最后使用逻辑时延Petri网对停车预订系统进行建模,构建可达图分析系统中重分配问题以及车位的利用率等问题.在此基础上设计实验验证了逻辑时延Petri网的可行性和智能停车预订系统的优势.

    逻辑时延Petri网决策变迁可达图重分配

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