杂志简介：《计算机应用研究》杂志经新闻出版总署批准，自1984年创刊，国内刊号为51-1196/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：综述评论、研究探讨、软件技术、网络与通讯、应用与开发、数据库技术、图形与图像技术 、经验技巧
杂志简介：《计算机应用研究》杂志经新闻出版总署批准，自1984年创刊，国内刊号为51-1196/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：综述评论、研究探讨、软件技术、网络与通讯、应用与开发、数据库技术、图形与图像技术 、经验技巧
作者：付伟锋; 邹维宝 刊期：2018年第12期
随着遥感技术和计算机技术的不断发展,传统的遥感影像分类方法已不能满足如今遥感影像分类的需求。近年来,随着深度学习方面研究成果的不断涌现,它给遥感影像的分类提供了一种新的思路和方法。首先概述了遥感影像分类的发展和深度学习的基本概念,然后重点介绍了基于深度置信网、卷积神经网络和栈式自动编码器等深度学习模型在遥感影像分类中的研...
作者：谢光强; 黄向龙; 李杨; 徐峰 刊期：2018年第12期
随着智能移动终端、智能穿戴设备以及基于惯性传感器的行人定位导航系统的快速发展,针对这些设备和系统中的计步需求,大量有关基于MEMS加速度传感器的步数检测算法的研究工作已经开展并取得了优秀的成果。针对该领域中现有的技术方法,首先阐述了该领域的发展情况,指出目前该领域的主要研究要点、方法种类以及应用情况;接着,综述了目前该领域的研...
作者：马致远; 罗光春; 秦科; 汪楠 刊期：2018年第12期
针对在线学习中极限学习机需要事先确定模型结构的问题,提出了兼顾数据增量和结构变化的在线极限学习机算法。算法以在线序列化极限学习机为基础,通过误差变化判断是否新增节点,并利用分块矩阵的广义逆矩阵对新增节点后的模型进行更新,使模型保持较高的正确率。通过在不同类型和大小的数据集上的实验表明,所提算法相较于经典极限学习机及其在线...
作者：周鹏程; 刘旭敏; 徐维祥 刊期：2018年第12期
传统基于概率的特征权重算法,往往只对词频、逆文档频和逆类频等进行统计,忽略了类别之间的相互关系。而对于多分类问题,类别之间的关系对统计又有重要意义。为了提高文本分类的精确度,提出了基于类别方差的特征权重算法,通过计算类别方差来度量类别之间的联系。通过五种特征权重算法在搜狗新闻数据集上的实验,结果表明提出的算法在F1宏平均和F1...
作者：王宇璐; 张伟; 贺泽宇 刊期：2018年第12期
地址关系多样复杂阻碍信息业务发展,严重影响基于中文地址的大数据分析结果。针对此问题,调研地址关联工作并设计了一种三维关系评估模型。该模型根据地址关键元的文本属性、地理属性和统计属性分别计算其互相之间的直接关系、潜在关系和佐证关系取值,利用三维关系取值结果评估每一关键元＂置信空间＂中＂相对率＂最小的关系对作为关联关系。基...
作者：邓楠; 余本功 刊期：2018年第12期
传统的机器学习方法主要是浅层的学习算法,并不能很好地抽取文本中高层情感信息。针对该问题,提出了一种以组合了语义信息和情感信息的情感词向量作为输入的改进双向长短期记忆模型,通过构建语义和情感双输入矩阵,并在隐藏层加入情感特征抽取模块来增强模型的情感特征表达能力。在数据集上的实验结果表明,与标准的BLSTM模型和传统机器学习模型相...
作者：周锦峰; 叶施仁; 王晖 刊期：2018年第12期
针对网络文本情感分析,提出了一种基于全卷积—多池化单元的卷积神经网络模型,实现情感多分类标注。无须手动指定多种上下文窗口大小和尽量保留文本的多层次语义,模型通过堆叠多级全卷积—多池化单元,提取出文本特征向量。该文本特征向量包含多个抽象级别、多种上下文窗口大小和不同层次语义的文本特征。模型最后基于此向量计算情感多分类标注。...
作者：胡朝举; 赵晓伟 刊期：2018年第12期
情感分析是近些年自然语言处理的一个研究热点,一方面以word2vec为代表的预处理词向量技术得到了广泛应用,通过融合情感标签获得word2vec-ST词向量来提取句子的语义和情感信息并达到了较好的效果,另一方面,LSTM作为RNN的衍生模型已经成熟地应用到自然语言处理的模型构建当中,但LSTM在短文本和训练语料相对有限的情况下并没有展现出应有的优势,因...
作者：王梦佳; 贺智明; 郑剑 刊期：2018年第12期
用户关注推荐在微博信息分享平台中扮演着非常重要的角色。现有的用户关注推荐模式大多采取内容及背景相似性度量用户距离,且多数使用单一因素进行排序推荐,没有针对用户群体进行分类,推荐效果一般。提出了一种针对非名人用户的新型关注推荐算法RTLR,该算法同时使用用户关系和互动行为信息进行推荐,并结合多因素建立逻辑回归模型。从国内用户最...
作者：张涛; 刘昶; 周晓锋; 李帅 刊期：2018年第12期
针对目前聚类算法不能有效地处理模糊边界点的问题,提出了一种基于真实核心点的RDBSCAN聚类算法。提出真实核心点的概念,首先在密度聚类过程中的核心点进一步处理分类,把影响聚类效果的伪核心点剔除,将剩下的真实核心点根据密度可达原则进行聚类;然后提出密度合并判定定理：相同类簇内点的真实密度远大于不同类簇的点,以此为指导判断真实核心点...
作者：牛亚男 刊期：2018年第12期
社交媒体的广泛使用使短文本聚类成为一个重要的研究课题。为了解决由于短文本词向量的高维、稀疏性而造成的传统文本聚类方法应用在在短文本上效果欠佳的问题,通过大量的研究调查发现由于短文本词向量的稀疏性,词对簇结构的判别能力对短文本类结构的学习尤为重要。在经典文本聚类模型LDA（latent Dirichlet allocation）、BTM（biterm topic mo...
作者：费红英; 孙丹 刊期：2018年第12期
为了对数字电视用户浏览行为进行有效分析,提出了应用于数字电视用户浏览行为的二分K-medoids算法。针对欧氏距离容易丢失数据信息、受异常值影响较大的缺点,利用云相似度对聚类算法进行了改进,减少异常数据等不确定因素对聚类结果的影响;针对K-means算法易受人为因素影响的迭代次数、大数据环境下聚类中心不再变化难以实现等停止准则问题,使用...
作者：阮梦黎; 吴磊 刊期：2018年第12期
针对从数据集中的正负关联规则挖掘问题,提出一种基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的挖掘方法。首先,对通过逆文档频率（IDF）对语料库中的项（项集）进行加权,筛选出前N%的项集;然后,通过提出的双支持度阈值Apriori算法来提取频繁项集和非频繁项集,以此降低非频繁项集的数量;最后,通过置信度和升降度阈值的判断,分别从频繁项集和非频繁项集中...
作者：刘星; 钱晓东 刊期：2018年第12期
采集微博营销公众号数据抽取凝聚子群构建网络,建立嵌入凝聚子群因素的信息传播模型SIRC,并以该模型为基础采用MATLAB仿真口碑信息在凝聚子群网络上的传播过程,研究了口碑信息在复杂网络和子群网络的传播效应的不同,探索初始传播概率的变化对传播范围的影响,子群凝聚力的大小对传播增进概率的贡献,最后证明SIRC传播模型优于传统的传播模型。实验...
作者：伍杰华; 张小兰; 沈静; 周蓓 刊期：2018年第12期
针对基于局部结构的加权链接预测算法仅仅利用了一级共邻节点的拓扑属性,无法反映共邻节点的邻居对潜在节点对的贡献以及度量共邻节点互连密集程度对预测结果的影响这一问题,从局部结构的密集层面来分析共邻节点对潜在节点对的影响,提出了一种集成加权聚类系数的相似度指标（WCCLP）。该指标能够有效地扩大局部共邻节点结构对预测性能的影响,同...
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