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：冯贵兰; 李正楠; 周文刚 刊期：2019年第06期
随着移动互联网、物联网、5G通信网等新兴技术的迅猛发展,数以亿计的网络接入点、联网设备以及网络应用产生的海量数据,给网络故障排查、网络安全保障等带来了极大的挑战,同时也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的巨大价值带来了机遇。大数据分析可以处理海量数据,并从中抽取有价值的潜在知识,帮助决策者发现隐藏的关系和模式,近年来引起了学...
作者：张淑芳; 彭康; 宋香明; 张子昱; 王汉杰 刊期：2019年第06期
随着计算机技术和网络技术的飞速发展,由此产生的海量数据给传统数据存储方式带来了巨大挑战,因此研究人员开始致力于寻找新一代存储方案。脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid,DNA)作为天然的遗传信息存储介质,具有存储容量大、能耗低和寿命长等优点,有效克服了传统硬盘和计算机存储等方式的不足,故DNA数据存储技术成为信息技术和生物技术交叉...
作者：赵志滨; 石玉鑫; 李斌阳 刊期：2019年第06期
很多已经存在的词汇和词组可能会被运用于它们之前从未被运用过的领域文本中,这样的词汇或词组被称为领域新词。领域新词的发现可以为该领域的研究人员提供最新的领域发展动态,帮助其分析该领域的最新舆情,因此具有非常重要的意义。针对领域新词发现这一问题,文中提出了一种基于依存句法分析与词向量的领域新词发现方法。首先,提出了句法词典的...
作者：宋晓祥; 郭艳; 李宁; 王萌 刊期：2019年第06期
数据缺失在时间序列采集过程中频繁发生,已经严重阻碍了精确的数据分析.然而,现有的缺失数据预测算法多是从采集到的数据中发现某种规律,从而预测缺失的数据,并不适用于缺失数据较多的情况.基于此,提出了一种基于压缩感知的缺失数据预测算法.首先,该算法利用时间序列的时域平滑特性设计稀疏表示基,从而将缺失数据预测问题转化成稀疏向量恢复问题...
作者：何瑾琳; 刘学军; 徐新艳; 毛宇佳 刊期：2019年第06期
利用隐式反馈信息实现个性化推荐是实用且具有挑战性的研究课题。对如何有效结合辅助信息来解决数据稀疏问题从而实现高效推荐的问题进行了研究,提出了一种融合node2vec和深度神经网络的隐式反馈推荐模型。该模型采用一种嵌入元数据的深度神经网络框架(Deep Neural Network Framework with Embedded Meta-data,Meta-DNN),首先将用户和项目的one-...
作者：张洋; 姬波; 卢红星; 娄铮铮 刊期：2019年第06期
传统模型在短期高压负荷电流预测中难以同时解决负荷电流数据的非线性和时间相关性问题。针对此问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的短期高压负荷电流回归预测方法SHCP-LSTM。该方法引入自循环权重,使细胞彼此循环连接,可以动态改变累积的时间尺度,使其具有长短期记忆功能;使用遗忘门来控制输入和输出,从而使得门控单元具有sigmoid...
作者：李志国; 钟将; 钟璐蔓 刊期：2019年第06期
随着数据量变得不断庞大,将不同业务系统数据融合在一起挖掘潜在价值变得越来越有意义。复杂事件处理技术就是将业务数据抽象为事件序列,通过复杂事件描述方法将有潜在价值的复合数据描述为特定的事件匹配结构。复杂事件检测引擎从大量事件流中检测出满足匹配结构的事件序列,最终输出数据融合结果。但传统复杂事件描述只适用于输入事件流为单一...
作者：黄梦婷; 张灵; 姜文超 刊期：2019年第06期
随着大数据应用的发展,通过非线性流形采样得到的多类型关系数据规模越来越大,数据几何结构更加复杂,异构关系数据变得异常稀疏,导致数据挖掘难度增大且准确率降低.针对上述问题,提出一种基于流形非负矩阵三分解的多类型关系数据联合聚类方法:首先,对于较小规模的实体,根据其自然关系或内容相关性构造关联矩阵,对其分解后得到该类实体的聚类指示...
作者：曾庆田; 刘晨征; 倪维健; 段华 刊期：2019年第06期
序数回归(也称序数分类)是一种监督学习任务,即使用具有自然顺序的标签对数据项进行分类。序数回归与诸多实际问题密切相关,近几年关于序数回归的研究受到越来越多的关注。序数回归与其他监督学习任务(分类、回归等)一样,需要通过特征提取来提高模型的效率和准确性。虽然特征提取被广泛研究并用于分类学习任务中,但是在序数回归中的研究较少。众...
作者：卢竹兵; 李玉州 刊期：2019年第06期
个性化推荐技术已经成为电子商务领域解决信息过载问题的一种有效手段.传统的协同过滤推荐系统由于算法自身的特点,普遍存在数据稀疏性和冷启动等问题,这些问题的存在使得个性化推荐过程中的准确率大大降低,影响了用户的个性化体验和对系统的信心.从社会学中的信任关系角度着手,通过对网络用户在线评论信息进行情感分析,提取出评论信息中用户的...
作者：张洪泽; 洪征; 王辰; 冯文博; 吴礼发 刊期：2019年第06期
现有的基于网络流量的协议格式推断方法只提取报文关键字的平坦序列,并没有考虑报文关键字之间的顺序、并列与层次关系的结构特性;此外,报文样本中的噪音往往导致关键字识别的准确率偏低。文中提出了一种自动识别未知协议报文关键字并推断报文结构的方法。所提出的方法在收集未知协议实体程序通信报文的基础上,采用二阶段闭合模式挖掘策略对通信...
作者：金勇; 刘亦星; 王欣欣 刊期：2019年第06期
针对数据中心网络带宽利用率低、网络性能差的问题,提出一种基于SDN架构下,结合多因素的多路径流量调度算法(MSF).算法利用SDN架构中控制与转发分离的特性以及利用控制器集中控制的方式来为数据流计算路由,首先计算出源主机和目的主机间所有可达路径中跳数最少的路径集,然后找出最短路径集中关键度最小的数条路径,最后结合流特征找出代价最低的...
作者：张煜培; 赵知劲; 郑仕链 刊期：2019年第06期
为了提高认知无线电系统的参数决策速度和性能,提出一种融合粒子群和学习差分进化算法的认知无线电决策引擎(HPSO-BLDE)。首先,对学习差分进化算法引入自适应变异机制,使得每条染色体随个体适应度和平均适应度进行自适应变异,提高其局部寻优能力。然后,改进粒子群算法的学习因子,并加入扰动项,防止算法早熟;选用更合适的变换函数,将正反向速度转...
作者：李卓; 徐哲; 陈昕; 李淑琴 刊期：2019年第06期
越高的数据质量要求对应越高的感知成本,如何权衡质量与成本是当前移动群智感知任务分配问题的研究热点之一。研究了保证最低数据质量要求的位置相关在线多任务分配问题,以最小化总体感知成本为优化目标,将数据质量要求量化为不同执行节点的个数;提出了一种基于划分的贪心算法,其主要思想是以执行节点的初始位置为圆心、以节点最远移动意愿为半...
作者：王华华; 周远文; 刘江兵 刊期：2019年第06期
由于低功耗有损网络(Low Power and Lossy Networks,LLN)中现有网络拥塞控制路由算法无法高效地对当前网络拥塞进行缓解,因此提出一种基于混合式的网络拥塞控制路由算法(Hybrid-based Network Congestion Control Routing Algorithm,HNCCRA)。该算法主要包含3个创新点。首先,为了有效地降低网络拥塞的发生概率,在组网过程中,每个节点依据其备选...
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