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Computer Science

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

主管单位:国家科学技术部
主办单位:国家科技部西南信息中心
国际刊号:1002-137X
国内刊号:50-1075/TP
全年订价:¥ 1000.00
创刊时间:1974
所属类别:计算机类
发行周期:月刊
发行地区:重庆
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:1.6
复合影响因子:0.94
总发文量:9065
总被引量:52317
H指数:66
引用半衰期:3.7625
立即指数:0.0157
期刊他引率:0.8858
平均引文率:12.0993
  • 代码标识符归一化研究现状及发展趋势

    作者:张静宣; 江贺 刊期:2020年第03期

    作为代码分析和理解的重要内容,代码标识符及其归一化是国际学术界的前沿热点研究领域。标识符归一化旨在将标识符解析成自然语言词汇,以提高代码的可理解性和可维护性。标识符归一化主要包括两个极具挑战性的步骤,分别为组合词拆分和缩写词扩充。文中详细介绍了代码标识符归一化的研究现状,并进行了深入分析,总结出现有工作的困难和不足。同时,...

  • 代码相似性检测方法与工具综述

    作者:张丹; 罗平 刊期:2020年第03期

    在代码开源的潮流下,代码克隆在提高代码质量和降低开发成本的同时,一定程度地影响了软件系统的稳定性、健壮性与可维护性。代码相似性检测在计算机与信息安全发展方面具有重要的意义。为应对代码克隆带来的各种危害,目前学术界和工业界提出了很多代码相似性检测的方法,这些方法按照源代码信息处理程度可分为基于文本、词法、语法、语义和度量值...

  • 智能化信息物理系统中非确定性的分类研究

    作者:杨文华; 许畅; 叶海波; 周宇; 黄志球 刊期:2020年第03期

    信息物理系统呈现出日趋智能化的特征,而非确定性又是系统中普遍且固有的特性。例如,系统通过传感器感知环境时,会不可避免地存在误差。非确定性若未被妥当处理,往往会影响系统的正确运行,并带来一系列的问题。因此,对信息物理系统中的非确定性进行处理是至关重要的,也是促进信息物理系统进一步智能化的关键。对非确定性进行处理的前提是需要对...

  • 设计模式组合操作优化研究

    作者:纪程宇; 朱雪峰 刊期:2020年第03期

    作为软件设计经验的总结,恰当使用设计模式能够有效提高软件系统的可复用性,确保最终所得软件产品的质量。但在实际应用中,人们很少使用单一的设计模式,通常需要根据实际的应用场景进行多个模式的组合,这可能会导致所得结果不确定,严重影响软件产品的质量。虽然现有的模式组合形式化方法能够有效地表达模式组合后的结果,但是组合方法逻辑复杂并...

  • 基于特征提取的开源社区Fork摘要自动生成方法

    作者:张超; 毛新军; 卢遥 刊期:2020年第03期

    当前,基于P/R的分布式协同开发已经成为开源社区中的主导软件开发方式。开发者通过Fork复制软件项目的版本库,创建自身分支,并在新建分支中进行独立开发。由于P/R协同开发模型具有开放性、透明性和并行化等特征,开发人员在Fork项目时难以掌握项目的Fork概况,不知道其他开发人员是否已通过Fork开展相同或类似的开发工作,从而容易产生重复性的贡献...

  • 基于语义相似度的API使用模式推荐

    作者:张云帆; 周宇; 黄志球 刊期:2020年第03期

    在软件开发过程中,复用应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)可以提高软件开发效率,但是使用不熟悉的API是一项耗时且困难的挑战。已有的研究往往将API作为用户输入的查询,通过在语料库中搜索该API的使用模式来进行推荐,但这并不符合开发人员的查询习惯。文中提出了一种基于自然语言语义相似度的API使用模式推荐方法(Semant...

  • 基于用户评论的代码质量识别与分析

    作者:徐海燕; 姜瑛 刊期:2020年第03期

    随着IT社区和代码托管平台的发展,针对代码的用户评论数量急剧增加。用户在使用代码后给出的评论中包含丰富的静态和动态代码质量信息,对其进行提取与分析将有助于开发者了解用户关注的代码质量信息,以有针对性地提升代码质量,还有助于用户选择满足要求的代码。为此,文中提出了包含静态特性和动态特性的代码质量模型,以及识别并分析用户评论中代...

  • 融合自注意力机制和多路金字塔卷积的软件需求聚类算法

    作者:康雁; 崔国荣; 李浩; 杨其越; 李晋源; 王沛尧 刊期:2020年第03期

    随着软件数量的急剧增长以及种类的日益多样化,挖掘软件需求文本特征并对软件需求特征聚类,成为了软件工程领域的一大挑战。软件需求文本的聚类为软件开发过程提供了可靠的保障,同时降低了需求分析阶段的潜在风险和负面影响。然而,软件需求文本存在离散度高、噪声大和数据稀疏等特点,目前有关聚类的工作局限于单一类型的文本,鲜有考虑软件需求的...

  • 基于强化学习的Web服务众测任务分派方法

    作者:唐文君; 张佳丽; 陈荣; 郭世凯 刊期:2020年第03期

    如何将众包测试任务分派给合适的众测工人,以较低的成本获得更好的测试结果,是一个重要问题。文中将CWS众测任务分派问题建模为一个基于马尔可夫决策过程的问题,且使用Deep Q Network进行学习和实时在线测试任务分派。该基于强化学习的方法被命名为WTA-C。此外,文中根据众测工人执行任务的历史时间,通过统计条件概率计算测试工人在任务期限内完...

  • 基于边界域的邻域知识距离度量模型

    作者:杨洁; 王国胤; 李帅 刊期:2020年第03期

    粗糙集的不确定性度量在知识获取中扮演着非常重要的角色。在邻域粗糙集理论中,当前不确定性度量方面的研究工作主要专注于度量单个知识空间的不确定性及其随粒度变化的单调性规律,其仍存在以下缺点:1)邻域粗糙集不确定性来自于邻域粒中属于目标概念的元素和不属于目标概念的元素,当前的方法没有同时考虑每个邻域信息粒的这两部分;2)不能反映不...

  • 基于距离比值尺度的模糊粗糙集属性约简

    作者:宁; 陈红梅 刊期:2020年第03期

    属性约简能有效地去除不必要属性,提高分类器的性能。模糊粗糙集是处理不确定信息的重要范式,能有效地应用于属性约简。在模糊粗糙集中,样本分布的不确定性会影响对象的近似集,进而影响有效属性约简的获取。为有效地定义近似集,文中提出了基于距离比值尺度的模糊粗糙集,该模型引入了基于距离比值尺度的样本集的定义,通过对距离比值尺度的控制,避...

  • 基于优化可辨识矩阵和改进差别信息树的属性约简算法

    作者:徐怡; 唐静昕 刊期:2020年第03期

    运用可辨识矩阵表示信息系统中所有对象的区分信息,为研究属性约简提供了新方向。然而,传统的可辨识矩阵在构造结束后才利用核属性消除冗余元素项,忽略了核属性在矩阵构建过程中的作用。针对这一问题,文中做了以下研究:1)优化可辨识矩阵的构造方式,在计算任意两个对象的区分信息之前,先判断核属性上的取值是否相等,如果不相等,则直接将对应元素...

  • 复杂高维数据的密度峰值快速搜索聚类算法

    作者:陈俊芬; 张明; 赵佳成 刊期:2020年第03期

    机器学习的无监督聚类算法已被广泛应用于各种目标识别任务。基于密度峰值的快速搜索聚类算法(DPC)能快速有效地确定聚类中心点和类个数,但在处理复杂分布形状的数据和高维图像数据时仍存在聚类中心点不容易确定、类数偏少等问题。为了提高其处理复杂高维数据的鲁棒性,文中提出了一种基于学习特征表示的密度峰值快速搜索聚类算法(AE-MDPC)。该算...

  • 基于局部可调节多粒度粗糙集的属性约简

    作者:侯成军; 米据生; 梁美社 刊期:2020年第03期

    经典的多粒度粗糙集模型采用多个等价关系(多粒度结构)来逼近目标集。根据乐观和悲观策略,常见的多粒度粗糙集分为两种类型:乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集。然而,这两个模型缺乏实用性,一个过于严格,另一个过于宽松。此外,多粒度粗糙集模型由于在逼近一个概念时需要遍历所有的对象,因此非常耗时。为了弥补这一缺点,进而扩大多粒度粗糙集模...

  • 基于特定类的区间值决策系统的分布约简

    作者:杨文静; 张楠; 童向荣; 杜贞斌 刊期:2020年第03期

    在粗糙集理论中,属性约简是重要的研究内容之一。通过属性约简可以去除冗余属性,求得保持决策系统某种分类能力不变的最小属性子集。分布约简保持决策系统中所有决策类的分布不变,但针对所有决策类的分布约简在实际问题中可能是不必要的。针对以上问题,文中给出了区间值决策系统中基于α-相容关系的特定类分布约简的概念,证明了特定类分布约简的...