栏目文章

Select

1. 无需特征分解的快速谱聚类算法

刘静姝, 王莉, 刘惊雷

计算机应用 2020, 40 (12): 3413-3422. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020061040

摘要（407）

PDF （1407KB）（506）

为了解决样本数较大时，传统谱聚类算法执行特征分解消耗时间过大的问题，提出了一种无需特征分解的快速谱聚类算法，通过乘法更新迭代来降低时间开销。首先，利用Nyström方法进行随机采样，建立了采样矩阵和原始矩阵之间的关系；其次，基于乘法更新原理实现矩阵指示器矩阵的迭代更新；最后，在理论上对所设计算法进行了正确性和收敛性分析。在广泛使用的五个真实数据集和三个人工合成数据集上进行测试。实验结果表明，在真实数据集上，所提算法的标准互信息（NMI）平均值为0.45，与 k-means聚类算法相比提高了12.50%；运行时间为61.73 s，与传统谱聚类算法相比减少了61.13%；而且表现性能优于层次聚类算法，验证了该算法的有效性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于随机游走的改进标签传播算法

郑文萍, 岳香豆, 杨贵

计算机应用 2020, 40 (12): 3423-3429. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020061048

摘要（586）

PDF （2160KB）（448）

社区发现是挖掘社交网络隐藏信息的一个有用的工具，而标签传播算法（LPA）是社区发现算法中的一种常见算法，不需要任何的先验知识，且运行速度快。针对标签传播算法有很强的随机性而导致的社区发现算法结果不稳定的问题，提出了一种基于随机游走的改进标签传播算法（LPARW）。首先，根据在网络上进行随机游走确定了节点重要性的排序，从而得到节点的更新顺序；然后，遍历节点的更新序列，对每个节点将其与排序在其之前的节点进行相似性计算，若该节点与排序在其之前的节点是邻居节点且它们之间的相似性大于阈值，则将排序在其之前的节点选为种子节点；最后，将种子节点的标签传播给其余的节点，得到社区的最终划分结果。将所提算法与一些经典的标签传播算法在4个有标签的网络和5个无标签的真实网络上进行比较分析，实验结果表明所提算法在标准互信息（NMI）、调整兰德系数（ARI）和模块度等经典的评价指标上的性能均优于其余对比算法，可见该算法具有很好的社区划分效果。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 基于标签进行度量学习的图半监督学习算法

吕亚丽, 苗钧重, 胡玮昕

计算机应用 2020, 40 (12): 3430-3436. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060893

摘要（324）

PDF （967KB）（462）

大多基于图的半监督学习方法，在样本间相似性度量时没有用到已有的和标签传播过程中得到的标签信息，同时，其度量方式相对固定，不能有效度量出分布结构复杂多样的数据样本间的相似性。针对上述问题，提出了基于标签进行度量学习的图半监督学习算法。首先，给定样本间相似性的度量方式，从而构建相似度矩阵。然后，基于相似度矩阵进行标签传播，筛选出 k个低熵样本作为新确定的标签信息。最后，充分利用所有标签信息更新相似性度量方式，重复迭代优化直至学出所有标签信息。所提算法不仅利用标签信息改进了样本间相似性的度量方式，而且充分利用中间结果降低了半监督学习对标签数据的需求量。在6个真实数据集上的实验结果表明，该算法在超过95%的情况下相较三种传统的基于图的半监督学习算法取得了更高的分类准确率。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 基于多种聚类算法和多元线性回归的多分类主动学习算法

汪敏, 武禹伯, 闵帆

计算机应用 2020, 40 (12): 3437-3444. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060921

摘要（360）

PDF （1151KB）（424）

针对传统岩性识别方法识别精度低，难以和地质经验有机结合的问题，提出了一种基于多种聚类算法和多元线性回归的多分类主动学习算法（ALCL）。首先，通过多种异构聚类算法聚类得到对应每种算法的类别矩阵，并通过查询公共点对类别矩阵进行标记和预分类；其次，提出优先级最大搜寻策略和最混乱查询策略选取用于训练聚类算法权重系数模型的关键实例；然后，定义目标求解函数，通过训练关键实例求解得到每种聚类算法的权重系数；最后，结合权重系数进行分类计算，从而对结果置信度高的样本进行分类。应用大庆油田油井的6个公开岩性数据集进行实验，实验结果表明，ALCL的分类精度最高时，比传统监督学习算法和其他主动学习算法提高了2.07%~14.01%。假设检验和显著性分析的结果验证了ALCL在岩性识别问题上具有更好的分类效果。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

5. 基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法

张文龙, 钱付兰, 陈洁, 赵姝, 张燕平

计算机应用 2020, 40 (12): 3445-3450. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020061023

摘要（362）

PDF （948KB）（391）

基于项目的协同过滤从用户的历史交互项目中学习用户偏好，根据用户的偏好推荐相似的新项目。现有的协同过滤方法认为用户所交互的一组历史项目对用户的影响是相同的，并且将所有历史交互项目在对目标项目作预测时的贡献看作是相同的，导致这些推荐方法的准确性受限。针对上述问题，提出了一种基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法，该算法包含两层注意力网络。首先，使用项目级注意力网络为不同历史项目分配不同的权重来捕获用户历史交互项目中最相关的项目；然后，使用项目交互级注意力网络感知不同历史项目与目标项目之间的交互关联度；最后，通过两层注意力网络的使用来同时捕获用户在历史交互项目上和目标项目上的细粒度偏好，从而更好地进行下一步推荐工作。在MovieLens和Pinterest两个真实数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法在推荐命中率上与基准模型基于深度学习的项目协同过滤（DeepICF）算法相比分别提升了2.3个百分点和1.5个百分点，验证了该算法在为用户进行个性化推荐上的有效性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

6. 基于跨通道交叉融合和跨模块连接的轻量级卷积神经网络

陈力, 丁世飞, 于文家

计算机应用 2020, 40 (12): 3451-3457. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060882

摘要（477）

PDF （1104KB）（605）

针对传统卷积神经网络参数量过多、计算复杂度高的问题，提出了基于跨通道交叉融合和跨模块连接的轻量级卷积神经网络架构C-Net。首先，提出了跨通道交叉融合的方法，它在一定程度上克服了分组卷积中各分组之间存在缺乏信息流动的问题，简单高效地实现了不同分组之间的信息通信；其次，提出了一种跨模块连接的方法，它克服了传统轻量级架构中各基本构建块之间彼此独立的缺点，实现了同一阶段内具有相同分辨率特征映射的不同模块之间的信息融合，从而增强了特征提取能力；最后，基于提出的两种方法设计了一种新型的轻量级卷积神经网络架构C-Net。C-Net在Food_101数据集上的准确率为69.41%，在Caltech_256数据集上的准确率为63.93%。实验结果表明，与目前先进的轻量级卷积神经网络模型相比，C-Net降低了存储开销和计算复杂度。在Cifar_10数据集上的消融实验验证了所提出的两种方法的有效性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

7. 面向微博文本流的负面情感突发话题检测

李艳红, 赵宏伟, 王素格, 李德玉

计算机应用 2020, 40 (12): 3458-3464. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060880

摘要（304）

PDF （1188KB）（397）

如何从海量、嘈杂的微博文本流中及时发现负面情感突发话题对于突发事件的应急响应和处置至关重要，而传统的突发话题检测方法往往忽略了负面情感突发话题与非负面情感突发话题之间的区别，为此提出了一种面向微博文本流的负面情感突发话题检测（NE-BTD）算法。首先，将微博中的主题词对的加速度和负面情感强度变化率作为负面情感突发话题的判定依据；然后，利用突发词对的速度确定负面情感突发话题的窗口范围；最后，使用一种基于吉布斯采样的狄利克雷多项式混合模型（GSDMM）聚类算法得到窗口中负面情感突发话题的主题结构。在实验中将所提出的NE-BTD算法与已有的一种基于情感方法的话题检测（EBM-TD）算法进行对比，结果表明所提出的NE-BTD算法相较EBM-TD算法准确率和召回率至少提高了20%，并且可以至少提前40 min检出负面情感突发话题。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

8. 基于变精度覆盖粗糙集的入侵检测方法

欧彬利, 钟夏汝, 代建华, 杨田

计算机应用 2020, 40 (12): 3465-3470. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060918

摘要（244）

PDF （906KB）（267）

精准且快速地识别异常用户行为是入侵检测系统（IDS）的重要任务。针对入侵检测数据维度高、样本量大的问题，提出了基于变精度覆盖粗糙集的相关族属性约简方法，并将其运用至入侵检测数据中。首先，基于覆盖决策表生成条件属性的变精度相关族；然后，在所有条件属性变精度相关族的基础上利用启发式算法求得决策表的属性约简；最后，在上述的基础上结合分类器对入侵检测数据进行检测。实验结果表明，所提方法具有计算属性约简时间短的优点，在大样本数据集上，基于模糊粗糙集依赖度的属性约简算法NFRS运行所需时长为该算法的96倍。在入侵检测数据集NSL-KDD上，该方法可快速识别关键属性，剔除无效信息，其整体准确率可达到90.53%，且对Normal的识别准确率可达到97%。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

9. 基于空间元学习的放大任意倍的超分辨率重建方法

孙忠凡, 周正华, 赵建伟

计算机应用 2020, 40 (12): 3471-3477. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060966

摘要（402）

PDF （875KB）（383）

针对现有的基于深度学习的超分辨率重建方法主要研究放大整数倍的重建，对放大任意倍（如非整数倍）重建情况讨论较少的问题，提出一种基于空间元学习的放大任意倍的超分辨率重建方法。首先，利用坐标投影找出高分辨率图像与低分辨率图像坐标间的对应关系；其次，在元学习网络的基础上，考虑特征图的空间信息，将提取到的空间特征与坐标位置相结合作为权值预测网络的输入；最后，将权值预测网络预测出的卷积核与特征图结合，从而有效地放大特征图的尺寸，得到放大任意倍的高分辨率图像。所提的空间元学习模块可以与其他深度网络相结合，得到放大任意倍的超分辨率图像重建方法。所提的放大任意倍（非整数倍）超分辨率重建方法解决了实际生活中放大尺寸固定且非整数倍的重建问题。实验结果表明，所提的重建方法在空间复杂度（网络参数）相当的情况下，时间复杂度（计算量）是其他重建方法的25%~50%，且峰值信噪比（PSNR）比其他一些方法提高了0.01~5 dB，结构相似度（SSIM）提高了0.03~0.11。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

10. 基于互信息的多级特征选择算法

雍菊亚, 周忠眉

计算机应用 2020, 40 (12): 3478-3484. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060871

摘要（534）

PDF （1067KB）（412）

针对在特征选择中选取特征较多时造成的去冗余过程很复杂的问题，以及一些特征需与其他特征组合后才会与标签有较强相关度的问题，提出了一种基于互信息的多级特征选择算法（MI_MLFS）。首先，根据特征与标签的相关度，将特征分为强相关、次强相关和其他特征；其次，选取强相关特征后，在次强相关特征中，选取冗余度较低的特征；最后，选取能增强已选特征集合与标签相关度的特征。在15组数据集上，将MI_MLFS与ReliefF、最大相关最小冗余（mRMR）算法、基于联合互信息（JMI）算法、条件互信息最大化准则（CMIM）算法和双输入对称关联（DISR）算法进行对比实验，结果表明MI_MLFS在支持向量机（SVM）和分类回归树（CART）分类器上分别有13组和11组数据集获得了最高的分类准确率。相较多种经典特征选择方法，MI_MLFS算法有更好的分类性能。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

栏目文章信息