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1. 融合BERT与标签语义注意力的文本多标签分类方法

吕学强, 彭郴, 张乐, 董志安, 游新冬

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (1): 57-63. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020366

摘要（1408）

HTML （72）

PDF （577KB）（1235）

多标签文本分类（MLTC）是自然语言处理（NLP）领域的重要子课题之一。针对多个标签之间存在复杂关联性的问题，提出了一种融合BERT与标签语义注意力的MLTC方法TLA-BERT。首先，通过对自编码预训练模型进行微调，从而学习输入文本的上下文向量表示；然后，使用长短期记忆（LSTM）神经网络将标签进行单独编码；最后，利用注意力机制显性突出文本对每个标签的贡献，以预测多标签序列。实验结果表明，与基于序列生成模型（SGM）算法相比，所提出的方法在AAPD与RCV1-v2公开数据集上，F1值分别提高了2.8个百分点与1.5个百分点。

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2. 复杂网络演化的舆论动力学模型及仿真分析

王舰, 王志宏, 张乐君

计算机应用 2018, 38 (4): 1201-1206. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081949

摘要（557）

PDF （868KB）（449）

针对舆论传播过程中复杂动力学演化问题，提出一种基于传播动力学的舆论动态演化模型。首先，构建舆论及舆论演化模型，通过方程变换求出静态解；其次，引入Fokker-Planck方程对舆论演化渐近行为进行分析，得到稳态解决方案并求解，构建复杂网络与模型的关联并提出仿真研究实验目的；最后，通过对舆论演化模型及引入Fokker-Planck方程的舆论意见模型进行仿真分析，并以真实微博舆论数据为例进行实证分析，研究舆论在复杂网络中传播和演化的实质。实验结果表明舆论网络演化渐近行为与度分布相一致，网络舆论传播中的连接方式会受到节点意见影响，模型能有效描述微博舆论传播网络形成和演化过程的动力学行为。

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3. 低秩约束的非线性属性选择算法

张乐园, 李佳烨, 李鹏清

计算机应用 2018, 38 (12): 3444-3449. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018050954

摘要（404）

PDF （836KB）（348）

针对高维的数据中往往存在非线性、低秩形式和属性冗余等问题，提出一种基于核函数的属性自表达无监督属性选择算法——低秩约束的非线性属性选择算法（LRNFS）。首先，将每一维的属性映射到高维的核空间上，通过核空间上的线性属性选择去实现低维空间上的非线性属性选择；然后，对自表达形式引入偏差项并对系数矩阵进行低秩与稀疏处理；最后，引入核矩阵的系数向量的稀疏正则化因子来实现属性选择。所提算法中用核矩阵来体现其非线性关系，低秩考虑数据的全局信息进行子空间学习，自表达形式确定属性的重要程度。实验结果表明，相比于基于重新调整的线性平方回归（RLSR）半监督特征选择算法，所提算法进行属性选择之后作分类的准确率提升了2.34%。所提算法解决了数据在低维特征空间上线性不可分的问题，提升了属性选择的准确率。

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4. 基于软件定义网络的非集中式信息流控制系统——S-DIFC

王涛, 严飞, 王庆飞, 张乐艺

计算机应用 2015, 35 (1): 62-67. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.01.0062

摘要（570）

PDF （1155KB）（529）

针对当前非集中式信息流控制(DIFC)系统无法对主机与网络敏感数据进行一体化有效监控的问题,提出一种基于软件定义网络(SDN)的DIFC系统设计框架——S-DIFC.首先,在主机平面利用DIFC模块对主机中文件及进程进行细粒度的监控;然后,利用标签信息转换模块拦截网络通信,将敏感数据标签添加到网络流中;其次,在网络平面的SDN控制器中,对带有机密信息的流进行多级别的访问控制;最后,在目标主机DIFC系统上,恢复敏感数据所携带的敏感信息标记.实验结果表明,该系统对主机CPU负载影响在10%以内,对内存影响在0.3%以内,与依赖加解密处理的Dstar系统大于15 s的额外时延相比,有效地减轻了分布式网络控制系统对通信的负担.该框架能够适应下一代网络对敏感数据安全的需求,同时分布式的方法能够有效增强监控系统的灵活性.

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5. 基于三维盒维数算法的城市分维计算

张乐珊陈戈韩勇张涛

计算机应用 2010, 30 (8): 2070-2072.

摘要（327）

PDF （463KB）（1485）

通过将传统的二维盒维数算法扩展到三维空间，提出了一个基于三维空间的盒维数计算方法。分别利用三维盒维数算法和二维盒维数算法计算城市的分维，通过对计算结果进行比较分析，观察到城市空间结构在第三维同样具有分形特征，证明传统城市分维计算中采用基于二维空间的分维算法或者简单地利用二维分维加1的方法表示三维分维都是不准确的，并进而给出正确的城市分维计算方法。