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期刊信息/Journal information
计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
计算机应用与软件

上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

朱三元

月刊

1000-386X

cas@sict.stc.sh.cn

021-62520070-505/112,62524515

200040

上海市愚园路546号

计算机应用与软件/Journal Computer Applications and SoftwareCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊面向从事计算机应用软件技术开发的科研人员、高等院校师生、科技管理专业人员等。主要报道计算机在各个领域中的应用技术成果。内容翔实,富有创新性、科学性、实用性,是一本颇具参考价值的刊物。
正式出版
收录年代

    基于改进松弛嵌入空间的多视图聚类

    张瑛
    275-283页
    查看更多>>摘要:针对传统聚类方法缺乏统一特征表示,存在保守性的缺陷,提出一种基于改进松弛嵌入空间的多视图聚类方法。在统一的框架下联合学习一个综合的潜在嵌入表示矩阵、全局相似矩阵和一个精确指标矩阵。进一步放松全局相似矩阵的约束,并在此基础上提出一种改进的松弛多视图聚类嵌入空间,使得该方法具有更低的计算复杂度和更多的数据点对之间的相关性。实验结果表明,该方法能够获得鲁棒性更强、准确度更高的聚类结果。

    多视图聚类嵌入空间相似矩阵松弛因子

    结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法

    姚楠何山赵越李任花...
    284-290页
    查看更多>>摘要:针对传统的协同过滤推荐算法仅根据用户历史评分矩阵进行推荐,存在矩阵稀疏和无法动态观察用户兴趣变化的问题,提出一种将用户短期行为和强化学习相结合的新闻推荐方法。将新闻文本向量化后,通过聚类提取类别特征,再根据强化学习中的状态、动作和奖励等概念,以Double DQN算法为框架来建立推荐模型,利用循环神经网络近似动作值函数来进行计算。最后在财新网的真实新闻浏览数据集上对提出的算法进行验证,对比传统算法,实验结果表明,提出的算法在推荐准确率、召回率等指标上都有明显提高,能够更加有效地进行推荐。

    推荐系统强化学习新闻推荐神经网络聚类

    融合门控注意力机制与双线性特征交互的推荐模型

    何昌隆文斌
    291-296页
    查看更多>>摘要:为了在影视、书籍等单一类型推荐中准确地表达用户的真实偏好,充分地捕获到推荐数据中的有效特征,研究并提出一种融合门控注意力机制与双线性特征交互的推荐模型。使用融入门控机制的注意力单元来对用户的局部显性偏好建模,使用双线性特征交互层来对用户的长期泛性偏好进行挖掘,以提升深度推荐模型的学习能力。在Amazon(Books)和MovieLens-1 M两个公开数据集中进行实验,实验结果表明所提模型相比于其他推荐模型,推荐效果有一定程度的提升。

    推荐系统深度学习注意力机制双线性函数多层感知机

    基于协同知识嵌入注意网络的推荐算法研究

    师博雅梁光成孙宇健张家华...
    297-305页
    查看更多>>摘要:推荐系统广泛用于实际应用场景中,现有利用图神经网络的基于知识图谱的解决方法忽略了对知识图谱中蕴含丰富关系知识的有效编码。提出一种协同知识嵌入注意网络模型,通过在知识高阶传播过程中融入翻译模型对以三元组形式表示的知识进行有效编码,实现协同信息与知识传播更高效的融合方式,并通过拓展端到端模型CKAN完成推荐算法的设计。在三个真实推荐场景中的实验结果表明,相对于现有的KGCN、KGNN-LS、KGAT等方法,所提算法在点击率预测中的AUC值在Last。FM数据集上达到了 0。847 3,在Book-Crossing数据集上达到了 0。753 8,在Dianping-Food数据集上达到了 0。878 3;在Top-K推荐中的召回率均优于基准算法。

    推荐系统协同过滤异质信息网络知识图谱嵌入图卷积神经网络

    基于互信息与萤火虫算法的网络入侵特征选择

    王新胜杨锐
    306-312,320页
    查看更多>>摘要:为减少网络入侵检测数据中的冗余特征,提出一种结合互信息和萤火虫算法的特征选择方法。针对互信息不能精确计算特征间冗余度,提出类内特征冗余互信息特征选择方法。针对萤火虫算法步长因子固定易使算法陷入局部最优等问题,提出自适应步长萤火虫算法特征选择。以上方法分别选取特征子集后利用投票策略选取最优子集,对该子集基于C4。5和贝叶斯网络分类器分类。实验结果表明,使用10个特征检测能有效提高入侵检测率、误报率和F-measure,同时还缩短训练和检测时间。此外,与现有的几种方法相比,该方法在准确率、检测率和F-measure都获得不错效果。

    网络入侵检测特征选择投票策略互信息萤火虫算法

    具有切换特性和免疫控制的计算机病毒传播模型

    刘超任禹锜刘小洋黄贤英...
    313-320页
    查看更多>>摘要:针对目前计算机病毒传播建模研究中没有综合考虑安全防护以及病毒持续更新的影响,提出具有切换特性和免疫控制的计算机病毒SEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Recovery)传播模型。考虑安全防护措施和病毒更新的影响,构建切换型病毒传播模型,该模型由低防护子系统和高防护子系统构成。考虑免疫控制策略,构建切换脉冲型病毒传播模型。为验证模型的有效性,分别在BA无标度网络和SW小世界网络进行数值仿真,并且进行对比分析。实验结果表明:在SW小世界网络中免疫控制策略更能有效控制病毒的传播;低防护传播期与高防护传播期的比值越小,达到平稳时潜伏节点和感染节点的密度越小;病毒的更新周期越长,潜伏节点和感染节点的峰值密度越低。

    计算机病毒传播模型切换安全防护病毒更新免疫控制

    一种基于格理论的盲签名方案

    王希震陈辉焱
    321-326,332页
    查看更多>>摘要:量子计算机的发展使得传统公钥加密系统不再具有足够的安全性,研究抗量子的签名方案迫在眉睫,而格基签名可以满足这一需要。数字货币系统的出现使得盲签名得到了更多的关注,主要应用于匿名认证、电子投票等。通过对qTESLA方案以及RBS方案的研究和分析,给出一个基于格的盲签名方案,安全性基于RLWE问题以及RSIS问题的困难性,并证明了方案的盲性和one-more不可伪造性。

    随机预言模型盲签名

    基于安全态势监测模型的泛在终端种类攻击自动识别研究

    韩世海徐鑫朱珠
    327-332页
    查看更多>>摘要:以提升泛在终端种类攻击自动识别精度为目的,研究基于安全态势监测模型的泛在终端种类攻击自动识别方法。对初始数据序列实施等时距处理,依照累加数列所表现出的反"S"形摆动特征,通过灰色Verhulst模型确定泛在终端风险值。将支持向量机的参数与分类精度分别作为改进粒子群算法的粒子和目标函数,通过全局搜索过程确定支持向量机的最优参数,构建多分类识别模型,将泛在终端风险值作为输入,利用识别模型自动识别泛在终端攻击类型。实验分析结果显示该方法攻击类型查准率为97。81%,DCP值最高达到0。006 3%。

    安全态势泛在终端种类攻击自动识别等时距处理

    时空时滞混沌系统反同步控制及应用研究

    李力厚冯亚萍王书义
    333-339页
    查看更多>>摘要:针对一类新的时空时滞惯性神经网络,研究其反同步控制及在图像保密通信上的应用。采用变量代换准则,避免了原二阶微分系统固有的复杂特性;设计一个有效地输出反馈控制器,并结合詹森(Jensen)不等式和互凸组合(RCC)方法,得到了 一个较小保守性的时空时滞惯性神经网络反同步定理;通过仿真实现了主要结果在图像保密通信上的应用并证明了所提加密方法的优越性。

    时空时滞惯性神经网络输出反馈控制反同步保密通信

    基于LightGBM的水厂供水压力预测

    耿为民颜军张典马平川...
    340-343,349页
    查看更多>>摘要:针对城市供水管网调度问题,提出一种基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的水厂供水压力预测模型。对压力监测点历史数据提取时间特征,并根据特征重要性对测压点排序,以特征权重筛选、特征权重与经验相结合两种方式选取控制点。以南方某城市供水系统为算例,结果表明采用特征权重分析、人工经验相结合选用控制点来预测,具有较高和稳定的预测精度。

    供水系统压力预测特征权重LightGBM