杂志简介：《小型微型计算机系统》杂志经新闻出版总署批准，自1980年创刊，国内刊号为21-1106/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：计算机网络信息安全、算法理论、人工智能分布式计算、计算机图形与图像、计算机应用
杂志简介：《小型微型计算机系统》杂志经新闻出版总署批准，自1980年创刊，国内刊号为21-1106/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：计算机网络信息安全、算法理论、人工智能分布式计算、计算机图形与图像、计算机应用
作者：邵清; 马慧萍 刊期：2019年第06期
传统的文本分类算法采用词向量表示文本,忽视了上下文语境中词义的变化.本文通过引入self-attention机制处理词向量,提出一种卷积神经网络模型与关键词提取技术相结合的文本分类模型.该模型对文档进行self-attention操作,以抽取关键信息,构建文档特征图,根据卷积神经网络模型和关键词提取技术实现特征向量的分类.在真实数据集上进行性能分析,并...
作者：武惠; 吕立; 于碧辉 刊期：2019年第06期
针对中文命名实体识别问题,该文提出了一种基于迁移学习和深度学习的TrBiLSTM-CRF模型.该模型采用基于实例的迁移学习算法,通过权值生成和样本选择,将源域的知识迁移到目标域,有效地解决了深度学习对少量数据学习能力不足的问题;通过词向量、BiLSTM、CRF等操作融合了上下文语义信息,克服了对人工特征和专家知识的依赖.实验结果表明,TrBiLSTMCRF...
作者：吴少洪; 彭敦陆; 苑威威; 陈章; 刘丛 刊期：2019年第06期
语义匹配对许多自然语言处理任务至关重要,诸如信息检索中信息匹配、问答系统中问题和答案的匹配等.基于语义的匹配,即通过提取文本内在语义进行匹配度计算,是目前自然语言处理领域研究的热点.本文提出一种基于深度神经网络的文本语义匹配模型--多粒度语义交叉模型,从语义匹配的角度来解决文本匹配问题.模型首先通过循环神经网络获取短文本不同...
作者：滕玲; 朱俊武; 李斌; 杨洲; 朱泽宇 刊期：2019年第06期
语义web为网页扩展了计算机可理解的、可处理的语义信息,然而由于本体数量激增导致的异构本体现象阻碍了语义的通信与融合.本体合并是解决本体异构的有效途径之一,旨将多个由agent构建的异构源本体通过本体合并机制形成一个共享的顶层本体,以期形成一个更大的语义共享空间.本文将本体合并看作是社会选择的一种应用,用于分析个体源本体与决策共享...
作者：张鹏威 刊期：2019年第06期
为解决二进制粒子群优化算法在寻优后期易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出一种采用正弦映射与扩张算子的二进制粒子群优化算法(SEBPSO).该算法利用正弦映射函数将粒子速度的正弦值映射为粒子位置变化的概率值,并采用非强制性位置更新程序;同时,为了使算法跳出局部最优解,设计了扩张算子加入粒子的寻优过程,赋予引导粒子探索新区域的能力,...
作者：韩飞; 柴玉梅; 王黎明; 刘箴 刊期：2019年第06期
情感分析一直是社交媒体领域所研究的热点,为克服有些情感词语在文本中模糊性强的问题,本文引入了两个模型.随机游走模型在互联网分析及页面排序中有了一些成熟的应用,但在文本倾向性分析中少有涉及.文中提出基于扩展随机游走模型的情感词极性判别算法,对模糊性词语的情感词极性进行分析,通过建立文本向量空间,提出基于情感词极性权重序的属性离...
作者：张明; 胡晓辉; 吴嘉昕 刊期：2019年第06期
在非均衡数据集中,针对使用单一的过采样或欠采样方法可能造成少数类样本过拟合或者丢失含有重要信息样本的问题.提出了一种新的基于混合采样的随机森林算法(USI).首先通过引进"变异系数"检测出样本集的稀疏域和密集域,然后对稀疏域中的少数类样本,提出了一种改进的过采样方法(USMOTE);对密集域中的多数类样本,提出了一种改进的欠采样方法(IS),...
作者：陈晋音; 陈一贤; 林翔; 吴洋洋 刊期：2019年第06期
随着电子商务的飞速发展,推荐方法受到广泛关注.大多数推荐方法是基于图论或者代数方法,这些方法仅使用用户的签到信息或者评分信息,而忽略了产品的其他特征.此外,推荐系统面临数据维度高,稀疏性强等挑战.本文提出了一种基于评论分析双层图的推荐方法(RM-DGR),首先通过评论挖掘与密度聚类,分别构建基于簇与用户的双层图结构,之后使用物质扩散算...
作者：周丽芳; 谷雨; 文佳黎; 李伟生; 雷帮军; 李佳其 刊期：2019年第06期
人脸对齐作为人脸图像分析中的重要步骤,被广泛应用于各个领域.其中,主动表观模型(AAM)因其良好的对齐效果而被大量使用.但AAM对初始模型依赖度极高,且极易受到姿态、光照以及遮挡等因素的影响.当初始形状和标准形状相差较大时,匹配效果并不理想.对此,本文提出一种基于姿态先验的人脸对齐方法.首先,在非限制环境下的人脸库LFPW上进行训练,根据姿...
作者：冯建周; 马祥聪; 刘亚坤; 宋沙沙 刊期：2019年第06期
本文结合条件生成式对抗网络(CGAN)和改进的Wasserstein生成式对抗网络(WGAN-GP),提出一种适合于命名实体识别任务的条件Wasserstein生成式对抗网络模型(CWGAN).该模型借鉴CGAN以文本描述为条件的图像概率分布的思想,来完成以句子序列为条件获得标注序列概率分布的任务.该模型的生成器和判别器都采用BiLSTM结构,不同的是生成器生成命名实体标签...
作者：刘端阳; 郑江帆; 刘志 刊期：2019年第06期
KNN分类算法在面对大规模数据集时,计算时间将随着数据集的增大而成倍增长,为了提升算法的运算性能,设计了一种基于CUDA模型的并行KNN算法,即GS_KNN算法.针对KNN算法进行了并行化分析,在距离计算阶段采用通用矩阵乘加速,提高了计算速度;在距离排序阶段根据k值的大小提出两种策略,分别是基于k次最小值查找的最近邻选择和基于双调排序的最近邻选择...
作者：黄畅; 郭文忠; 郭昆 刊期：2019年第06期
针对微博文本篇幅短小、网络新词层出不穷等特点以及在话题发展过程中产生的漂移问题,提出了基于双向量模型的自适应微博话题追踪方法.该方法首先提出双向量模型,将文本用词嵌入和VSM向量空间模型两种方法分别向量化,保留文本语义的同时也解决了微博新词问题.其次,将话题和微博分别用双向量模型表示,计算话题双向量模型和微博双向量模型的余弦相...
作者：林达坤; 黄世国; 林燕红; 洪铭淋 刊期：2019年第06期
特征选择在分类中是一个极其困难而又重要的问题.为实现精确、快速地筛选特征,本研究针对森林优化算法收敛速度过慢的问题,将差分进化算法与森林优化算法结合,引入一种反馈机制,提出了差分进化和森林优化混合的算法并将其用于特征选择问题.同时根据森林优化算法局部播种的特点,引入一种针对局部搜索阶段改进的K最近邻算法以降低计算量.差分进化...
作者：程淑玉; 郭泽颖; 刘威; 印鉴 刊期：2019年第06期
自然语言推理的很多问题都可以抽象为句子匹配问题,传统的匹配方法采用的是对句子向量或句子间的词向量做匹配,这些方法都只关注句子自身的语义信息,忽略句子之间的组合特征,造成语义损失.本文提出多粒度句子交互匹配方法,引入Attention机制,通过不同粒度、不同层次的句子交互,利用深度神经网络模型(BiLSTM)对句子蕴含关系进行分类.本文方法在SN...
作者：周晓丽; 陈榕 刊期：2019年第06期
本文提出了全新的异步计算-加载模型,该模型是对核外(out-of-core)图计算系统的进一步优化.在异步计算-加载模型中,计算过程和I/O加载过程并行进行,较长的I/O加载时间能够"隐藏"数据计算时间,从用户程序角度来看,整体系统的运行时间几乎只有I/O加载时间,从而提高系统性能;此外,本文的异步模型能够根据不同的访问需求和硬件特性创建不同的线程组:...
影响因子：0.51
期刊级别：北大期刊
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发行周期：半月刊
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期刊级别：北大期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.62
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发行周期：月刊
影响因子：0.45
期刊级别：统计源期刊
发行周期：月刊