杂志简介：《计算机科学》杂志经新闻出版总署批准，自1974年创刊，国内刊号为50-1075/TP，是一本综合性较强的计算机期刊。该刊是一份月刊，致力于发表计算机领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：网络与通信、信息安全、软件与数据库技术、人工智能、图形图像与模式识别
杂志简介：《计算机科学》杂志经新闻出版总署批准，自1974年创刊，国内刊号为50-1075/TP，是一本综合性较强的计算机期刊。该刊是一份月刊，致力于发表计算机领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：网络与通信、信息安全、软件与数据库技术、人工智能、图形图像与模式识别
作者：张维; 苗夺谦; 高灿; 李峰 刊期：2017年第01期
属性约简是粗糙集理论中重要的研究内容之一，是数据挖掘中知识获取的关键步骤。Pawlak粗糙集约简的对象一般是有标记的决策表或者是无标记的信息表。而在很多现实问题中有标记数据很有限，更多的是无标记数据，即半监督数据。为此，结合半监督协同学习理论，提出了处理半监督数据的属性约简算法。该算法首先在有标记数据上构造两个差异性较大的...
作者：薛松; 王文剑 刊期：2017年第01期
单幅图像场景深度的获取一直是计算机视觉领域的一个难题。使用高斯分布函数或柯西分布函数近似点扩散函数模型（PSF），再根据图像边缘处散焦模糊量的大小与场景深度之间的关系估算出深度信息，是一种常用的方法。真实世界中图像模糊的缘由千变万化，高斯分布函数以及柯西分布函数并不一定是最佳的近似模型，并且传统的方法对于图像存在阴影、...
作者：翟俊海; 臧立光; 张素芳 刊期：2017年第01期
现实世界中存在着大量无类标的数据，如各种医疗图像数据、网页数据等。在大数据时代，这种情况更加突出。标注这些无类标的数据需要付出巨大的代价。主动学习是解决这一问题的有效手段，也是近几年机器学习和数据挖掘领域中的一个研究热点。提出了一种基于在线序列极限学习机的主动学习算法，该算法利用在线序列极限学习机增量学习的特点，可显...
作者：杨小平; 张中夏; 王良; 张永俊; 马奇凤; 吴佳楠; 张悦 刊期：2017年第01期
情感词典的构建是文本挖掘领域中重要的基础性工作。近几年，情感词典的极性标注从二元褒贬标注向多元情绪标注发展，词典的领域特性也日趋明显。但是情感类别的手工标注不但费时费力，而且情感强度难以得到准确量化，同时对领域性的过分关注也大大限制了情感词典的适用性。通过神经网络语言模型对大规模中文语料进行统计训练，并在此基础上提出...
作者：吴梅红; 郭佳盛; 鞠颖; 林子雨; 邹权 刊期：2017年第01期
提出一种选择性集成学习算法，该算法利用多线程并行优化基分类器的参数，通过多层筛选和动态更新筛选信息获取最优的候选基分类器集合，解决了以往在集成学习中选择分类器效率低下的问题。集成分类器采用分解合并的策略进行加权投票，通过使用二分法将大数据集的投票任务递归分解成多个子任务，并行运行子任务后合并投票结果以缩短集成分类器的...
作者：张京敏; 董红斌 刊期：2017年第01期
提出了一种基于强化学习的双边优化协商模型。引入了一个中介Agent。在强化学习策略中使用不同的参数产生提议，进而选出最好的参数进行协商。为了进一步提高协商的性能，还提出了基于中介Agent自适应的学习能力。仿真实验结果证明了所提协商方法的有效性，且该方法提高了协商的性能。
作者：张春云; 秦鹏达; 尹义龙 刊期：2017年第01期
如今信息量呈爆炸式增长，自然语言处理得到了越来越广泛的重视。传统的自然语言处理系统过多地依赖昂贵的人工标注特征和语言分析工具的语法信息，导致预处理中语法信息的错误传递到系统训练和预测过程中。因此，深度学习的应用受到了学者们的关注。因为它能实现端对端预测并尽可能少地依赖外部信息。自然语言处理领域流行的深度学习框架为了更...
作者：邓强; 杨燕; 王浩 刊期：2017年第01期
近年来，针对大数据的数据挖掘技术和机器学习算法研究变得日趋重要。在聚类领域，随着多视图数据的大量出现，多视图聚类已经成为了一类重要的聚类方法。然而，大多数现有的多视图聚类算法受算法参数设置、数据样本等影响，具有聚类结果不稳定、参数需要反复调节等缺点。基于多视图K-means算法和聚类集成技术，提出了一种改进的多视图聚类集成...
作者：蔡国永; 裴广战 刊期：2017年第01期
根据在线社交网络中用户的历史行为进行信息传播的预测是当前研究的热点之一，然而传统的传播模型仅解释了信息在社交网络中的传播规律，不具备信息传播预测能力。Jaewan Yang和Jwe Leskovec根据未激活的用户会受到激活用户的影响，提出了线性影响力模型LIM（Linear Influence Model），但是LIM模型在信息传播的过程中只考虑了时间因素，忽略了...
作者：张倩; 吴璟莉 刊期：2017年第01期
求解三倍体个体单体型对于探索三倍体物种的遗传特性和表型差异等方面的研究具有重要的推动作用。针对带基因型信息的最少错误更正（MEC／GI）模型，提出了一种基于枚举策略的三倍体个体单体型重建算法EHTR。该算法依次重建3条单体型上的每一个单核苷酸多态性住点取值，对于给定位点，首先根据其基因型取值枚举该位点的3种单体型取值情况，然后...
作者：张晓东; 凌诚; 高敬阳 刊期：2017年第01期
随着高通量测序技术的应用与发展，基于测序的缺失变异检测方法大量涌现。然而，单一检测方法仍存在适用的局限性以及检测精度与敏感度不足的问题。为此，提出一种基于多检测理论融合的特征挖掘与机器学习算法集成的基因组缺失变异综合检测方法。该方法将多种工具应用于个体缺失变异检测，得到变异检测初始集；再根据多种检测理论对初始集中的缺...
作者：李明霞; 刘保相; 张春英 刊期：2017年第01期
区间概念格理论是在区间参数基础上提出的一种新的对象挖掘方法，它能够更精确地处理不确定信息。区间参数[α,β]7决定了区间概念和格结构，进而对提取的决策准则产生影响。为了解决区间参数优化问题，首先将区间概念格与三支决策粗糙集理论相结合，提出了三支决策空间理论；然后在此基础上将区间概念外延划分为3个域：正域、边界域和负域，并给...
作者：薛占熬; 司小朦; 王楠; 朱泰隆 刊期：2017年第01期
覆盖粗糙集和直觉模糊集都是处理不确定性问题的基础理论，它们有着很强的互补性，且覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合研究是一个新的热点。对多粒度覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合进行深入研究。首先将最小描述、最大描述从单一粒度推广到多个粒度，提出了多粒度的最小描述和最大描述，讨论了多粒度的融合；其次，分别给出了基于最小描述和最大描述...
作者：朱峰; 顾敏; 郑好; 顾彦慧; 周俊生; 曲维光 刊期：2017年第01期
传统的应用于未登录词语义研究的语料库包含许多限制，例如更新慢、语言相关等。为了解决此问题，提出了基于知识图谱的中文未登录词语义研究方法。知识图谱是一种包含实体、概念及语义关系的语义网络。它具有丰富的实体，并且实体及其关系的添加极为方便，使得弥补传统语料库更新慢的缺憾成为可能。在充分熟悉知识图谱的结构、数据获取方法及相...
作者：覃晓; 梁伟; 元昌安; 唐涛 刊期：2017年第01期
传统的谱聚类方法使用k-means达到最后的聚类目的。k-means对初始条件敏感，易陷入局部最优，从而导致传统的谱聚类方法应用到图像分割时效果不太理想。将遗传算法用于优化谱方法的聚类阶段，提出一种以遗传算法优化普聚类的图像分割方（Image Segmentation Algorithm of Spectral Clustering Optimization Basedon Genetic，ISCOG）。在合成图...
影响因子：0.65
期刊级别：北大期刊
发行周期：旬刊
影响因子：0.51
期刊级别：北大期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.73
期刊级别：统计源期刊
发行周期：半月刊
影响因子：0.53
期刊级别：省级期刊
发行周期：旬刊
影响因子：0.91
期刊级别：北大期刊
发行周期：半月刊
影响因子：0.15
期刊级别：省级期刊
发行周期：半月刊
影响因子：--
期刊级别：省级期刊
发行周期：周刊
影响因子：2.11
期刊级别：北大期刊
发行周期：半月刊
影响因子：0.04
期刊级别：省级期刊
发行周期：半月刊
影响因子：3.84
期刊级别：CSSCI南大期刊
发行周期：双月刊
影响因子：--
期刊级别：省级期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.16
期刊级别：省级期刊
发行周期：双月刊