检索结果

Select

1. 面向方面的自适应跨度特征的细粒度意见元组提取

陈林颖, 刘建华, 孙水华, 郑智雄, 林鸿辉, 林杰

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (5): 1454-1460. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022040502

摘要（214）

HTML （2）

PDF （1182KB）（172）

面向方面的细粒度意见提取（AFOE）以意见对的形式从评论中提取方面词和意见词，或在此基础上再提取方面词的情感极性形成意见三元组。针对现有研究方法忽略了意见对与上下文相关性的问题，提出一种面向方面的自适应跨度特征的网格标记方案（ASF-GTS）模型。首先，利用BERT（Bidirectional Encode Representation from Transformers）模型获得句子的特征表示；然后，采用自适应跨度特征（ASF）方法加强意见对与局部上下文的联系；其次，通过网格标记方案（GTS）将意见对提取（OPE）转化为统一的网格标记任务；最后，使用特定的解码策略生成对应的意见对或意见三元组。在适用于意见元组提取任务的四个AFOE基准数据集上进行实验，结果表明，与GTS-BERT（Grid Tagging Scheme-BERT）模型相比，所提模型在意见对和意见三元组任务上的F1值分别提高了2.42%~7.30%和2.62%~6.61%。所提模型能够有效保留意见对与上下文的情感联系，更精确地提取意见对及其情感极性。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 批量流水调度问题的量子候鸟协同优化算法

陈林烽, 齐学梅, 陈俊文, 黄琤, 陈付龙

计算机应用 2019, 39 (11): 3250-3256. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040700

摘要（540）

PDF （949KB）（245）

为了求解批量流水调度问题（LFSP）的最小化最大完工时间，提出一种量子候鸟协同优化（QMBCO）算法。首先，采用Bloch量子球面编码方案扩大解空间；然后，运用FL算法优化初始解，以弥补传统随机初始解的不足，保证初始种群具有较高的质量；最后，使用候鸟优化（MBO）算法及变邻域搜索（VNS）算法进行迭代，增强算法的全局搜索能力。采用随机生成不同规模的实例仿真，将QMBCO算法与目前较优的离散粒子群优化（DPSO）算法、MBO算法和量子布谷鸟协同搜索（QCCS）算法相比较。结果表明，在两种不同运行时间下QMBCO与DPSO、MBO、QCCS相比产生的最优解平均百分比偏差（ARPD）分别平均下降65%、34%和24%，证明了QMBCO算法的有效性和高效性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 基于软件定义网络的IaaS虚拟机通信访问控制方法

韩贞阳, 陈兴蜀, 胡亮, 陈林

计算机应用 2015, 35 (5): 1262-1266. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.05.1262

摘要（453）

PDF （770KB）（788）

针对云计算基础设施即服务(IaaS)平台所面临的虚拟机网络通信访问控制问题,提出了一种可适于IaaS平台的虚拟机通信访问控制方法.该通信访问控制方法基于软件定义网络(SDN),实现针对虚拟机通信的L2~L4层访问控制.实验结果表明:该通信访问控制方法能够有效实现对租户虚拟机通信的灵活访问控制,保障IaaS平台中租户网络的安全.

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测

梁鸿, 葛宇飞, 陈林, 王雯娇

计算机应用 2015, 35 (11): 3087-3091. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3087

摘要（328）

PDF （729KB）（422）

针对入侵检测技术在处理大规模数据时存在的高误报率、低训练速度和低实时性的问题,提出了一种基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测策略(DCTWSVM).利用树突细胞算法(DCA)对威胁数据进行初始检测,在此基础上利用对支持向量机(TWSVM)进行检测结果的优化处理.为了验证策略的有效性,设计性能对比实验,实验结果表明,相较于DCA、支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络,DCTWSVM策略的检测精度提高了2.02%、2.30%、5.44%,误报率分别降低了0.26%、0.46%、0.90%,训练速度相较于SVM提高了两倍且只需耗费极少的训练时间,可以更好地适用于大规模数据下的实时入侵检测环境.

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

5. 嵌入式程序的故障行为分析

张丹青江建慧陈林博

计算机应用 2013, 33 (01): 243-249. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00243

摘要（716）

PDF （1411KB）（650）

为分析由软件缺陷引发的程序异常行为，首先给出了程序行为的表征方法，并对程序基准行为和故障行为进行定义和形式化描述。在此基础上，提出了能够反映程序故障行为特性的三个量化指标。其次，提出并实现了一种以系统调用为程序状态提取粒度的故障行为分析(PFBA)方法，并以嵌入式基准程序为对象进行故障注入实验以获得上述故障行为特征的各量化指标。实验结果表明，不同故障类型下的程序行为特征存在较大差异，且这些差异主要来源于与嵌入式程序的实现机制、结构特性等相关的固有特性。因此，该故障行为特征及其量化指标能够准确地揭示嵌入式程序运行时的故障行为，为程序开发过程提供了有效的回溯信息。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价