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：钟凤艳; 王艳; 李念爽 刊期：2019年第08期
在大规模云存储系统中,由于磁盘或网络故障造成的存储节点失效事件频发,系统需要数据冗余技术以保证数据的可靠性和可用性。目前针对纠删码的冗余数据修复研究大多是无差别地对待每个存储节点,然而在实际分布式存储系统中,节点通常在带宽资源、计算资源、存储容量资源等方面存在差异性,这些资源的异构性对冗余数据修复性能影响很大。指出了影响...
作者：陈淑環; 韦玉科; 徐乐; 董晓华; 温坤哲 刊期：2019年第08期
为推进基于深度学习的图像风格迁移的技术研究,对目前基于深度学习的图像风格迁移的主要方法和代表性工作进行了归纳与探讨。回顾了非参数的图像风格迁移,详细介绍了目前主要的基于深度学习的图像风格迁移的基本原理和方法,分析了图像风格迁移在相关领域中的应用前景,最后总结了基于深度学习的图像风格迁移目前存在的问题与未来的研究方向。
作者：姜智涵; 朱军; 周晓锋; 李帅 刊期：2019年第08期
针对传统的聚类算法只能处理单属性的数据,不能很好地处理混合属性数据的聚类问题,以及目前大多数混合属性数据聚类算法对初始化敏感,不能处理任意形状的数据的问题,提出一种基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法,用于处理混合类型数据。提出了一种新的相似性度量方式,利用谱聚类算法中的数值型数据构成的高斯核函数矩阵与新的基于信息熵的分类型...
作者：赵婧; 邵雄凯; 刘建舟; 王春枝 刊期：2019年第08期
针对文本分类中传统特征选择方法卡方统计量和信息增益的不足进行了分析,得出文本分类中的特征选择关键在于选择出集中分布于某类文档并在该类文档中均匀分布且频繁出现的特征词。因此,综合考虑特征词的文档频、词频以及特征词的类间集中度、类内分散度,提出一种基于类内类间文档频和词频统计的特征选择评估函数,并利用该特征选择评估函数在训练...
作者：徐广根; 杨璐; 严建峰; 徐彩旭; 石鸿斌 刊期：2019年第08期
随着移动通信技术的发展和移动设备的普及,关于人们日常移动行为的轨迹数据记录愈发丰富起来。海量的轨迹数据背后隐藏着关于人们及人类社会的有价值的知识模式。为了使基于轨迹数据产生的知识模式更精准有效地服务用户,能够准确、可靠地恢复缺失电信轨迹显得尤为重要。目前大多数方法主要针对GPS轨迹等连续轨迹进行建模,而缺乏对移动通信场景中...
作者：王会青; 郭芷榕; 白莹莹 刊期：2019年第08期
针对传统时间序列分类方法需要较为繁琐的特征抽取工作以及在只有少量标记数据时分类效果不佳的问题,通过分析BP神经网络和朴素贝叶斯分类器的特点,提出一种基于BP和朴素贝叶斯的时间序列分类模型。利用BP神经网络非线性映射能力和朴素贝叶斯分类器在少量标记数据下的分类能力,将BP神经网络抽取到的特征输入到朴素贝叶斯分类器中,可以较为有效地...
作者：郭昕宇; 郭强; 刘建国 刊期：2019年第08期
对在线打分行为的动态研究能够帮助深入理解社交网络用户集群行为和信任关系的演化机制,当前许多在线系统用户能够通过对物品进行打分传达自己的观点。通过去趋势波动分析法研究了用户打分行为在信任关系建立前后的长记忆效应,并通过随机化打分时间和信任时间建立零模型,最后进行用户打分行为异质性分析。采用Epinions数据集进行实证研究,结果表...
作者：孙印杰; 张新乐; 孙林 刊期：2019年第08期
针对传统聚类算法中只注重数据间的距离关系而忽视数据全局性分布结构的问题,提出一种基于EK-medoids聚类和邻域距离的特征选择方法。首先,用稀疏重构的方法计算数据样本之间的有效距离,构建基于有效距离的相似性矩阵;然后,将相似性矩阵应用到K-medoids聚类算法中,获取新的聚类中心,进而提出EK-medoids聚类算法,可有效对原始数据集进行聚类;最后...
作者：章武媚; 董琼 刊期：2019年第08期
针对不确定性数据中模糊关联规则的挖掘问题,提出一种基于群搜索优化(GSO)算法优化隶属度函数(MF)的模糊关联规则挖掘方法。首先,将不确定性数据通过三元语言表示模型进行表示;然后,给定一个初始MF,并以最大化模糊项集支持度和语义可解释性作为适应度函数,通过GSO算法的优化学习获得最佳MF;最后,根据获得的最佳MF,利用改进型的FFP-growth算法来...
作者：李飞; 张宏鸣; 蔡晓妍; 刘斌; 郭蓝天 刊期：2019年第08期
为充分利用文本内容的上下文信息,结合图模型及查询向量的构建方法,提出一种融合查询内容信息的个性化引文推荐方法。通过三种论文信息构建三层图模型,并在不同层上设置不同参数,调整节点向不同层次的跳转概率;利用word2vec技术构建的查询向量,可以有效利用文本上下文内容信息,使相似的文章在距离上更加接近,进而对候选文章进行评分预测与论文推...
作者：朱峥宇; 曹晓梅 刊期：2019年第08期
传统的协同过滤根据用户的行为去预测可能喜欢的产品,是当前应用最广泛的推荐算法之一。但随着用户规模的急剧扩大,有价值的信息占比较少,存在稀疏性等问题,导致推荐质量不高。针对这一问题,提出了一种基于标签分类的协同过滤推荐算法。将不完整的数据样本根据标签进行分类,使分解的矩阵依赖于类,随后使用迭影寻踪的方法计算类依赖矩阵的线性组...
作者：张全贵; 张新新; 李志强 刊期：2019年第08期
在海量音乐中,如何根据用户的历史收听记录分析用户需求以实现歌曲推荐是音乐推荐领域具有挑战性课题之一。现有的音乐推荐方法仅简单地将用户听过的所有音乐均作为音乐推荐的上下文,导致不同类型音乐学习到的上下文权重分配相同,其严重影响了音乐推荐精度。针对此问题,提出了一种基于注意力机制的音乐深度推荐方法,针对不同用户的历史收听音乐...
作者：张春玲; 姜成晶 刊期：2019年第08期
为了提高网页排序的准确性,提出一种基于ε-贪婪学习和用户点击行为的网页排序算法。首先,根据用户查询,通过赌策略向用户推荐相关网页列表;然后,根据用户点击网页的行为进行ε-贪婪学习,计算得到排序系统中的强化信号,通过奖励和惩罚机制为每个网页计算相关性程度值;最后,根据相关性程度对网页进行重新排序。随着用户反馈的信息越来越多,相关...
作者：王盈祥; 陈民铀; 程庭莉; 盛琪; 董龙昌; 李哲 刊期：2019年第08期
针对传统狼群算法(WPA)存在易陷入局部最优解、计算资源耗费大、鲁棒性低等问题,提出一种基于差分进化的改进狼群算法(DWPA)。首先,通过引入探狼搜索因子、猛狼最大奔袭次数、自适应围攻步长、差分进化策略等对传统狼群算法进行了改进,在降低算法计算耗费的同时提高了算法的全局搜索能力;然后,运用马尔可夫链理论证明了DWPA的收敛性;最后,对13个...
作者：梁静; 郭倩倩; 岳彩通; 瞿博阳 刊期：2019年第08期
针对多目标粒子群优化算法收敛性和多样性难以平衡的问题,提出一种利用问题的结构信息来解决多目标问题的自组织多目标粒子群算法。通过自组织映射网络发现种群和非支配解集分布的结构,构造出当前粒子的邻域关系,从邻域中选出非支配解,从而引导种群局部和全局的搜索。提出了精英学习策略,通过对精英粒子进行变异,引导算法跳出局部最优。实验结果...
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