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期刊信息/Journal information
计算机技术与发展
陕西省计算机学会
计算机技术与发展

陕西省计算机学会

王守智

月刊

1673-629X

ctad@vip.163.com

029-85522163

710054

西安市雁塔路南段99号

计算机技术与发展/Journal Computer Technology and DevelopmentCSTPCD
查看更多>>《计算机技术与发展》期刊,原名《微机发展》,中国计算机学会会刊,中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊。中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊,中国核心期刊数据库收录期刊,中国期刊全文数据库收录期刊,万方数据资源系统数字化期刊群上网期刊,中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊。中国计算机学会和陕西省计算机学会共同主办。刊名为著名科学家胡启恒院士亲笔所提,中国计算机学会名誉理事长张效祥院士写了创刊词。1991年创刊,国内统一刊号CN61-1450/TP,国际刊号:ISSN 1673-629X。该刊为综合性学术技术刊物、月刊。该刊在国内外有广泛的覆盖面,国内读者分布在全国30个省市,国际读者分布在北美、西欧、韩国、日本以及我国港、澳、台等38个国家和地区。几年来高水平的论文刊登数量明显增加,各类自然科学基金论文刊登数量已超过80%,各项指标在我国自然科学自动化、计算机类(TP)多种期刊中排名前列,已成为全国最具影响力的自然科学杂志之一。 该刊在我国计算机界有广泛的作者群体,主要稿件来源单位有:北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学、同济大学、浙江大学、中国科学技术大学、国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、北京航空航天大学、南京航空航天大学、华中科技大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、吉林大学、武汉大学、中山大学、四川大学、山东大学、厦门大学、天津大学、重庆大学、中南大学、东北大学、上海大学、福州大学、安徽大学、西北大学等全国数百所重点大学以及中国科学院、中国航空、航天、电子、中国水电、中国建筑、中国测绘科学研究院等重点研究院所等。 刊载内容涉及国内外计算机科学的发展方向、技术和创新的最新成就、软件工程的最新成果、应用开发的成功经验等,在学术界有较好的影响。为我国计算机的创新、设计、开发、应用创造了一个宽舒和谐的学术交流的氛围,提供了一个良好的学术、技术展示的平台,成为我国计算机和嵌入式系统领域最具有代表性的前沿性的刊物之一。该刊的编委是来自北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学等九所知名大学和七所重要研究所,以及美国、加拿大的外籍专家共22位著名教授或研究员组成。以沈绪榜院士为首的编委会顾问组把握着期刊的大方向.
正式出版
收录年代

    面向主题的智慧城市指标体系裁剪方法

    熊风光韩燮况立群韩慧妍...
    179-184页
    查看更多>>摘要:针对现有指标体系面面俱到却无法突出主题、基于这种指标体系的测评结果无法体现城市特色等问题,提出了一种面向主题的智慧城市指标体系裁剪方法.该方法在现有的指标体系基础上,结合主题特色,以层次分析法为核心,通过领域专家赋分、判断矩阵生成、特征分解、一致性比例判断和判断矩阵调整等步骤,并基于事先设定的指标项权重的阈值,裁减掉与主题不太相关的指标项,进而更新该主题下的指标项的权重,实现了面向主题的指标体系裁剪.实验结果表明:基于该方法裁剪出的面向主题的指标体系的总体测评结果,与在原指标体系下的测评大致相同;同时,对于与主题特别符合的城市,在裁剪后的指标体系的测评下表现较突出,测评结果会有一定的提升,既突出了主题,又兼容了总体;其测评结果可为建设智慧城市提供辅助支撑,并在一定程度上促进智慧城市全面发展.

    层次分析法指标裁剪智慧城市指标体系面向主题

    图神经网络在12306黑产用户挖掘的研究

    郝晓培朱建生单杏花
    185-190页
    查看更多>>摘要:随着铁路信息化技术的高速发展以及铁路互联网售票系统的不断优化完善,12306已成为铁路客运主要的售票渠道,为旅客的出行带来了极大的便利,然而节假日部分线路供需仍存在巨大缺口,铁路客票销售市场存在巨大的牟利空间,从而也面临着网络黑色产业链的威胁.针对当前铁路12306互联网售票系统存在黑产用户抢票,倒票,囤票等问题,提出了兼顾旅客社会关系以及个体特征的黑产用户识别模型.首先基于旅客的历史购票及出行行为,从时间、空间等维度构建旅客个体特征,然后基于旅客的出行关系以及购票关系构建旅客社交网络,通过频率反映旅客社交关系强度,最后,采用图神经网络将节点个体特征以及邻居节点的特征信息线性表示为低维稠密的向量空间,将其最终旅客特征向量输入无核二次曲面支持向量机进行黑产用户识别.实验表明,综合考虑旅客社交关系以及旅客个体特征的黑产用户识别模型相对于只考虑个体特征的模型准确率有了显著的提高.

    黑产用户个体特征社交网络图神经网络邻居节点支持向量机

    基于线性回归算法的在线学习行为分析

    郭玲玲范思萌王梅苏冬娜...
    191-195页
    查看更多>>摘要:互联网的快速发展带动了教育领域的发展,促使在线学习迅速兴起并深受教育人士认可.因此各种在线学习平台中的教学数据飞速递增,对于如何充分利用、深度分析平台存储数据的价值,引起了教育从事人员的关注.应用机器学习技术,对学习者在线学习行为与学习结果之间的相关性进行了一系列学习分析.通过收集在线平台上学生学习时的数据,对收集到的数据进行预处理.基于K-means聚类算法对学习者聚类建模,将学生聚类成不同的类型.教师给予不同群体的学生相应的资料,有效地提高学生的学习效率.基于线性回归算法分析学生学习行为,确定学习行为对于学生最终成绩影响程度,教师在众多在线平台学生活动中筛选出对学生最终成绩影响较大的活动,完善教学方式.

    在线学习行为K-means聚类算法线性回归学习行为分析以学习者为中心

    基于ARCore的移动增强现实应用系统设计

    宋燕燕
    196-200页
    查看更多>>摘要:伴随着计算机软硬件计算能力的不断提升,增强现实技术的核心算法日益成熟,给人机交互技术及交互方式带来前所未有的突破.通过对增强现实技术的运动跟踪、环境理解及光线估计等技术进行研究,并采用ARCore进行架构和核心方法设计,提出一种移动增强现实应用系统设计方案.通过对现实场景中的图像或者物体进行运动追踪和定位,计算出虚拟世界与现实世界坐标系的对应关系,采用ARCore的网格化技术自动识别表面,捕捉每帧画面的特征点云、锚点、二维平面集合和跟踪状态绘制平面.利用可识别特征以及设备的朝向和加速度传感器保持实时更新,将虚拟物体按照正确的空间透视关系叠加到现实场景并确定位置,实现可视化仿真及互动教学等功能,系统最终在移动平台进行发布.增强现实技术以各种形式应用于教学中,具有良好的操作性和交互性,降低了教学实验成本,增加了教学的趣味性.

    增强现实ARCore运动跟踪环境理解网格化

    一种改进的协同过滤的商品推荐方法

    薛亮徐慧冯尊磊贾俊铖...
    201-207页
    查看更多>>摘要:传统的电子商务平台无法实现对用户进行个性化优质商品的推荐,大量的商品信息无法被充分应用在帮助客户选择商品上.针对上述问题,提出了改进的协同过滤算法(new Pearson collaborative filtering,NP-CF)为用户进行个性化的电子商品推荐.该算法弱化了活跃用户的对商品相似度的贡献程度并且利用标准差的计算降低电子商品本身质量对相似度的影响,将两者计算获得的系数与皮尔逊关系数相结合,从而计算出更加准确的用户相似度,再利用相似度值计算商品的推荐值并且通过加权评价公式对该值进行加权处理.最后在真实的数据集MovieLens和人工数据集Mobile-Data上对该算法进行实验测试,且与传统的基于用户信息的协同过滤算法(user collaborative filtering,User-CF)进行比对,该算法(NP-CF)整体上优化了推荐结果并且提高了推荐的准确率.

    电子商品推荐协同过滤皮尔逊相关系数相似度

    基于文本语义的热点事件网络暴力分析方法

    刘玉文翟菊叶朱文婕谢静...
    208-215页
    查看更多>>摘要:网络暴力识别与多维度分析对网络舆情态势感知和管控具有十分重要的意义,当前的网络暴力研究主要集中在用户负面情感分析、舆情危机治理及外部网络生态优化等方面,缺乏对网络暴力的定量分析研究,无法在复杂的网络环境中及时感知网络暴力发展态势和组成结构.通过分析网络暴力在文本中的存在形式和结构特征,提出了一种基于文本语义的网络暴力分析方法(text semantic based approach for cyber violence analysis,TSCA).该方法首先运用互信息理论创建暴力领域情感词典,根据暴力领域情感词典和语义环境从评论语料库中生成负面情感词组集;然后,通过卡方检验对负面情感词组集进行暴力特征筛选,生词暴力词组集;最后,从文本和用户角度对网络暴力进行定量计算和多维度分析.在真实的网络热点事件评论文本数据集上与其他方法进行了对比,实验结果表明:该方法达到了良好的网络暴力特征识别效果.

    文本语义网络暴力互信息情感词典暴力计算

    短文本聚合在元器件供方匹配中的应用与研究

    魏自强班元郎徐伟王文玺...
    216-220页
    查看更多>>摘要:航天采购部门采购合格供方的元器件是保证航天用元器件可靠性的方法之一.确定供方是否在合格供方目录中,是航天元器件采购流程中的一个重要步骤.但由于航天各院所系统中对供方定义标准不一致,常以供方公司的别称、简称代替供方名称,这导致同一供方出现多种不同名称,这给如何匹配合格供方带来了挑战.针对航天各院所系统中的供方数据的特征,提出了一种结合Jaro-Winkle算法和Levenshtein算法的融合算法.该算法通过引入调整阈值及系数,将字符的位序、字符替换、添加、删除操作等因素纳入到供方名称的短文本相似度计算中,提高供方名称的短文本匹配准确率.通过在航天元器件合格供方匹配流程中的应用,该算法有效提高了供方的匹配准确率.

    Jaro-Winkler算法Levenshtein距离短文本聚合模型数据特征供方匹配

    CCF与国际多个组织继续合作

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