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期刊信息/Journal information
现代计算机
现代计算机

林楚昭

半月刊

1007-1423

lnzss@mail.sysu.edu.cn

020-84110804

510275

广州市海珠区新港西路135号中山大学园东区106栋西座1楼

现代计算机/Journal Modern Computer
查看更多>>《现代计算机》于1985年创刊，由中山大学主管主办，是一本面向计算机全行业的综合性学术刊物，一直以来致力于营造一个融洽的学术交流平台，帮助读者对象在学业、事业上更上一层楼。现为中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，中国期刊全文数据库全文收录期刊，中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊，中国学术期刊（光盘版）收录期刊，全文入编中国学术期刊（光盘版）、中国期刊网、中华期刊网和中文科技期刊数据库、万方－数字化期刊数据库。
正式出版
收录年代

    基于关联规则的网络安全态势感知

    冉启海蒲兴彪
    124-129页
    查看更多>>摘要：当前,网络安全问题愈发突出,网络攻击手段不断演变,传统的安全防护手段无法满足对网络安全态势的感知和实时响应的需求.使用Apriori算法和K-Means算法对网络攻击数据进行聚类关系与关联规则挖掘,能实现对网络安全数据的安全态势感知.在实验中把数据分为关键数据与次关键数据,并分别进行关联规则与聚类关系挖掘分析.实验表明利用以上算法能够清晰地感知各项网络安全数据与标记的关联性,为网络安全决策提供重要参考.

    Apriori算法K-Means算法网络安全态势感知

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    基于BiLSTM和LDA模型的旅游在线评论文本挖掘

    许良武张墉姚丽丽
    130-134,140页
    查看更多>>摘要：越来越多的游客习惯于将各大旅游网站的在线评论信息作为出游决策的重要参考,因此,如何通过挖掘在线评论指导景区科学决策,已经成为景区管理者亟需解决的问题.首先从各大旅游网爬取游客的在线评论数据,然后基于BiLSTM模型对评论文本情感倾向进行分析,分别针对正向和负向评论文本利用LDA模型主题聚类、提取特征主题词,从而挖掘游客最关心的几个维度的优势和不足,以数据驱动为景区管理科学决策和精准改进提供数据支撑,进而提升景区的服务质量和游客满意度.实验结果表明,BiLSTM模型的文本向量在情感分类任务中表现良好,LDA主题模型表达能力较强,能很好地挖掘景点的现有优势和潜在不足.

    在线评论BiLSTM情感分类LDA主题模型文本向量

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    基于区块链的电子存证系统的设计与实现

    张波刘刚张洪璇葛周敏...
    135-140页
    查看更多>>摘要：随着数字化进程的快速发展,电子证件在法律证明过程中司法效力和价值越来越受到重视.传统的电子存证系统由于数据可被篡改,使得数据的稳定性较弱,且审计效率较低,从而削弱了电子证据在司法上的有效性和可信度.基于区块链技术,融入智能合约和哈希加密,设计并实现了一个电子存证系统,系统具有产品管理、节点管理、要素管理、存证管理等功能,与传统的电子存证系统比较,存证的真实性、完整性和审计效率显著提升.

    区块链电子存证智能合约

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    基于改进K-means算法的小学学区划分预测

    罗维平黄加辉
    141-145页
    查看更多>>摘要：学区划分预测可以为教育规划和发展提供科学依据.传统K-means算法在进行学区划分预测时存在预测命中率较低的问题.鉴于此,先使用分层聚类对K-means算法处理流程进行优化;其后将传统K-means算法使用的欧氏距离改进为路径规划距离,大幅提高了整体算法的预测命中率.经实验测试,所设计的分层K-means算法在学区划分预测时较原始K-means算法预测命中率平均提升了3.8%、融入路径规划距离的分层K-means算法较原始K-means算法预测命中率平均提升了11.6%.

    K-means算法分层聚类路径规划距离学区划分

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    多源异构网络安全数据可视化融合分析方法

    郭鹏袁飞
    146-150页
    查看更多>>摘要：当前网络安全领域面临的数据来源多样、结构异构,常规的网络安全数据可视化融合分析方法存在易受时间大范围动态变化影响,导致融合数据交叉熵差异过高,为此提出一种多源异构网络数据可视化融合分析方法.利用Apriori算法对多源异构网络数据进行可视化关联挖掘,构建多源异构网络数据可视化融合评估指标体系,进而完成多源异构网络安全数据的可视化融合分析.实验结果表明,所设计的数据可视化融合分析方法获取到的融合数据交叉熵与实际数据交叉熵一致,说明设计方法能够有效提升网络安全数据的分析效率和准确性,为网络安全的监测与预警提供有力支持.

    多源异构网络安全数据可视化融合分析

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    基于大数据分析的移动终端数据流量预测方法

    马振尧郭少芳
    151-154,159页
    查看更多>>摘要：移动数据流量受多种因素影响,如用户行为、网络状况、节假日效应等,呈现出高度的非平稳性,使得直接进行预测变得困难.为此,提出了基于大数据分析的移动终端数据流量预测方法.首先,利用皮尔逊相关系数精确衡量相邻时间序列之间的相关性,并绘制出直观的时序图,有效揭示了数据流量的动态变化规律和潜在趋势;然后,针对非平稳时间序列,引入移动平均概念提取关键时序特征,同时采用差分法对非平稳序列进行有效处理,确保数据平稳性;最后,在特征提取和流量预测阶段,运用了大数据技术,深入挖掘数据流量背后的复杂模式,实现了高精度预测.实验结果表明,该方法误差值仅为15 MB,预测结果较为精准.

    大数据分析数据流量预测预测方法时间序列时序图

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    RPA技术在客户服务数字化转型中的应用研究

    刘会杰杜杨杨余静潘桃桃...
    155-159页
    查看更多>>摘要：随着数字经济时代的到来,各企业积极进行数字化转型,融入数字经济.RPA技术成为人工智能领域的重要应用以及成熟应用,助力企业数字化转型.以客户服务数字化转型为背景,分析了RPA技术在企业客户服务工作中的具体应用场景,研发了客服智能助手,将重复频率高、操作复杂的业务分配给客服智能助手自动化处理,实现了人与人工智能的有效结合,释放人力资源的同时也提高了业务办理效率,真正实现降本增效.

    RPA技术智能客服助手数字化转型降本增效

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    基于均值聚类算法的网络链路安全监测系统设计

    陈长松
    160-163页
    查看更多>>摘要：在网络通信过程中,网络隐患容易导致非法攻击者截获通信信息,引发安全问题.因此,设计均值聚类算法下网络链路安全监测系统.通过网络链路流量采集模块、数据存储模块、通信控制模块完成硬件系统的设计.采用均值聚类算法聚类网络链路流量数据,以更好地理解网络链路的结构和行为,判定网络链路状态,由此实现网络通信链路状态远程监控.实验结果表明:设计系统具有良好的应用性能.

    流量特征网络链路安全远程监控安全监测均值聚类

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    基于改进DRDPG算法的计算机网络路由优化技术要点研究

    李丹
    164-167页
    查看更多>>摘要：为了提高智能路由的服务稳定性,同时满足用户的各种网络使用需求.研究过程利用改进的深层递归确定性策略梯度算法优化智能路由的控制层,改进点为引入双向长短期记忆网络,替代算法模型的全连接神经网络,从而提高其对周期性流量的记忆能力.优化后的控制层能够根据用户需求规划出更为合理的网络路由.经过仿真检验,改进的深层递归确定性策略梯度算法在平均延时、网络抖动、平均丢包率三个指标上全面优于同类算法.

    改进DRDPG算法计算机网络智能路由模型路由优化

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    基于Swin Transformer的动物图片分类模型研究

    李旭昌肖鑫张曦心
    168-171页
    查看更多>>摘要：高原地区的特殊环境给图像分类技术带来了额外的挑战.因此,提出一种基于Swin Transformer的图片分类模型.并与传统的卷积神经网络(CNN)和Vision Transformer(ViT)模型进行对比,通过网络爬虫、收集拍摄等方式搜集10000张图片数据用于模型的训练评估,该模型最终准确率为92.50%,精确率为91.80%,在相同数据集下表现优于CNN和ViT模型.

    SwinTransformer动物图片分类模型图像数据

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