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1. 面向动态事件流的神经网络转换方法

张宇豪, 袁孟雯, 陆宇婧, 燕锐, 唐华锦

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (10): 3033-3039. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021091607

摘要（413）

HTML （14）

PDF （2014KB）（196）

针对基于权重归一化方法的卷积神经网络（CNN）转换方法应用于事件流数据时准确率损失较大以及浮点网络难以在硬件上高效部署等问题，提出一种面向动态事件流的网络转换方法。首先，重构事件流数据并输入CNN进行训练，在训练过程中采用量化激活函数降低转换的准确率损失，并使用对称定点量化方法以减少参数存储量；其次，在网络转换中采用脉冲计数等价原理而非频率等价原理以更好地适应数据的稀疏性。实验结果表明，与使用传统激活函数相比，采用量化激活函数的脉冲卷积神经网络（SCNN）在N-MNIST、POKER-DVS和MNIST-DVS这三个动态事件流数据集上的识别准确率分别提高了0.29个百分点、8.52个百分点和3.95个百分点，转换损失分别降低了21.77%、100.00%和92.48%；此外，相较于基于权重归一化方法生成的高精度SCNN，所提量化SCNN在识别准确率相当的情况下可以有效节省约75%的存储空间，并且在N-MNIST和MNIST-DVS数据集上的转换损失分别降低了6.79%和46.29%。

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2. 基于异构信息网络的混合推荐模型

林怿星, 唐华

计算机应用 2021, 41 (5): 1348-1355. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081340

摘要（396）

PDF （1265KB）（518）

个性化推荐平台具有数据来源广泛且数据类型丰富的特点，而其中的数据稀疏是影响推荐系统性能的重要原因。如何挖掘推荐平台结构化数据和非结构化数据以发现更多特征，在数据稀疏场景中提高推荐的准确率，缓解冷启动问题，并且使得推荐具有可解释性，是推荐系统面临的重大挑战。因此，针对为User推荐Item的个性化场景，利用异构信息网络（HIN）构建推荐平台中对象间的关联关系，以元路径（Meta-Graph）描述对象间的关联路径并计算不同路径下的User-Item相似度矩阵；用FunkSVD矩阵分解算法分解User以及Item的隐式特征，并针对以文本为例的非结构化数据以卷积神经网络（CNN）技术挖掘这些数据的文本特征；将两种方式获取的特征进行拼接后，使用融入User和Item历史平均分的因子分解机（FM）来预测User对Item的评分。实验过程基于公开数据集Yelp建立提出的混合推荐模型、基于Meta-Graph的单一推荐模型、因子分解机推荐（FMR）模型以及基于FunkSVD推荐模型并对它们进行训练。实验结果表明，所提出的混合推荐模型具有较好的有效性和可解释性，相较于几个对比模型，该模型的推荐精度均有较大的提升。

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3. 基于区块链的数字音乐版权管理系统

张国潮, 唐华云, 陈建海, 沈睿, 何钦铭, 黄步添

计算机应用 2021, 41 (4): 945-955. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111731

摘要（1051）

PDF （2086KB）（1211）

针对传统音乐版权行业版权确权难、侵权监测难、维权取证难、版税结算难等问题，将区块链技术应用于数字音乐版权管理领域具有重要意义。通过使用VNT Chain区块链平台设计构建了一个数字音乐版权管理系统，在其中利用区块链技术为音乐版权提供存证性证明以及实现证据固化，采用Shazam算法为音乐版权提供原创性证明，并基于智能合约保障交易的安全可靠。所建系统包含用户管理、版权登记、版权交易、侵权监测、证据固化、音乐生态六大功能模块，涵盖了版权管理的主要环节，并根据业务数据的不同需求分别采用区块链、星际文件系统（IPFS）以及MySQL作为存储引擎。实验结果表明，每首音乐的版权登记时间增幅约为1.9 s，平均每首音乐的特征指纹数据存储在IPFS上大约消耗8 MB，符合预期的系统性能要求。

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4. 改进小波包结合支持向量机分类器的无线Ad Hoc网络性能评价

冼广铭曾碧卿王先国唐华冼广淋

计算机应用

摘要（1590）

PDF （443KB）（691）

使用训练集大小、特征提取方法和识别方法作为影响识别错误率的三个因素，采用改进小波包（IWPA）和SVMDT相结合的方法对无线Ad Hoc网络的性能进行了评价。通过采用方差分析和最小二次无偏估计的方法等数理统计方法分析实验数据，获得了各个因素的主效应及其之间的相互效应对识别错误率边际均值的具体影响程度。研究结果表明，IWPA特征提取方法的性能远优于WPA和WT，SMDT分类方法的性能也优于RBF和SA，并且IWPA和SMDT相结合产生了最佳的交互效应。