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    1. 程序逆向分析在软件供应链污染检测中的应用研究综述
    武振华, 张超, 孙贺, 颜学雄
    计算机应用    2020, 40 (1): 103-115.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071245
    摘要177)      PDF (2085KB)(363)    收藏
    近年来软件供应链(SSC)安全问题频发,给软件安全研究带来了巨大挑战。在每天新发布的海量软件的情况下,自动化SSC污染检测变得非常重要。首先剖析和阐述了SSC污染检测问题,之后着眼于在SSC下游开展污染检测的需求,详细介绍了程序逆向分析技术及其在SSC污染检测中的应用,最后总结分析了现有技术在SSC污染检测任务中存在的不足与挑战,给出了克服这些挑战的若干值得研究的课题。
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    2. 基于深度学习的行人重识别综述
    杨锋, 许玉, 尹梦晓, 符嘉成, 黄冰, 梁芳烜
    计算机应用    2020, 40 (5): 1243-1252.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091703
    摘要633)      PDF (1156KB)(836)    收藏
    行人重识别(Re-ID)是计算机视觉领域的热点问题,主要研究的是“如何关联位于不同物理位置的不同摄像机捕获到的特定人员的问题”。传统的行人Re-ID方法主要基于底层特征如局部描述符、颜色直方图和人体姿势的提取。近几年,针对行人遮挡和姿势不对齐等传统方法所遗留问题,业内提出了基于区域、注意力机制、姿势和生成对抗性网络(GAN)等深度学习的行人Re-ID方法,实验结果得到较明显的提高。故对深度学习在行人Re-ID中的研究进行了总结和分类,区别于以前的综述,将行人重识别方法分成四大类来讨论。首先,通过区域、注意力、姿势和GAN四类方法来综述基于深度学习的行人Re-ID方法;然后,分析这些方法在主流数据集上的mAP和Rank-1指标性能表现,结果显示基于深度学习的方法可以增强局部特征之间的联系并缩小域间隙,从而减少模型过拟合;最后,展望了行人Re-ID方法研究的发展方向。
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    3. 基于深度学习的行人再识别技术研究综述
    魏文钰, 杨文忠, 马国祥, 黄梅
    《计算机应用》唯一官方网站    2020, 40 (9): 2479-2492.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010038
    摘要373)      PDF (1851KB)(1259)    收藏
    行人再识别(Re-id)作为智能视频监控技术之一,其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人,因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题,大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出,极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术,整理和分析了大量相关文献,首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍,将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括;然后列举了部分相关数据集,并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析;最后总结了行人Re-id技术的发展难点,并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。
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    4. 面部运动单元检测研究综述
    严经纬, 李强, 王春茂, 谢迪, 王保青, 戴骏
    计算机应用    2020, 40 (1): 8-15.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061043
    摘要460)      PDF (1281KB)(457)    收藏
    面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究,尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起,面部运动单元检测技术发展迅速。首先,阐述了面部运动单元的基本概念,介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库,概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法;然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析;最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。
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    5. 语音分割与端点检测研究综述
    杨健, 李振鹏, 苏鹏
    计算机应用    2020, 40 (1): 1-7.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061071
    摘要469)      PDF (1105KB)(718)    收藏
    语音分割是语音识别和语音合成中必不可少的基础性工作,其质量对后续系统的影响巨大。使用手工分割和标注虽然精度高,但费时费力,同时需要熟练的领域专家来完成,自动语音分割因此成为语音处理的研究热点。首先针对自动语音分割目前的研究进展,介绍了语音分割的不同分类方法;然后分别介绍了基于对齐的方法和基于边界检测的方法,并详细介绍了可以应用在上述两种框架下的神经网络语音分割方法;接着介绍了基于生物激励信号以及博弈论等方法的新型语音分割技术,并给出了领域内广泛使用的性能评估度量,并对这些评估指标进行比较和分析;最后总结并提出语音分割研究未来发展的重要方向。
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    6. 多维时间序列异常检测算法综述
    胡珉, 白雪, 徐伟, 吴秉键
    《计算机应用》唯一官方网站    2020, 40 (6): 1553-1564.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101805
    摘要407)      PDF (930KB)(1776)    收藏

    随着信息化技术不断提高,时序数据规模呈指数级增长,为时间序列异常检测算法发展提供了契机和挑战,也使其逐步成为数据分析领域新增的研究热点。然而,这一方面的研究仍处于初步阶段,研究工作的系统性不强。为此,通过整理和分析国内外文献,将多维时间序列异常检测的研究内容按照逻辑顺序分为“维数约简”“时间序列模式表示”和“异常模式发现”三个方面,并对其主流算法进行梳理和归纳,以全面展现当前异常检测的研究现状和特点。在此基础上,还指出了多维时间序列异常检测算法的研究难点和研究趋势,以期对相关理论和应用研究提供有益的参考。

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    7. 基于网络社交媒体的子话题检测技术综述
    理姗姗, 杨文忠, 王婷, 王丽花
    计算机应用    2020, 40 (6): 1565-1573.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101871
    摘要189)      PDF (666KB)(262)    收藏

    在当前多种平台崛起的互联网背景下,与传统媒体相比,网络社交媒体中的数据具有传递速度快、用户参与度高、内容覆盖全等特点,其中存在着人们关注并发布评论的众多话题,而一个话题的相关信息中可能存在更深层次、更细粒度的子话题,针对该问题进行基于网络社交媒体的子话题检测技术的研究,这是一个新兴且不断发展的研究领域。通过社交媒体获取话题及子话题信息并参与讨论,这一方式正全方位、深层次改变着人们的生活,但是该领域技术还不成熟,且相关研究在国内尚处于起步阶段。首先,简述网络社交媒体中子话题检测的发展背景和基本概念;其次,将子话题检测技术分为七大类,对每类方法均加以介绍、对比和总结;然后,将子话题检测方式分为在线检测和离线检测两种方式,并将这两种方式进行对比,列举通用技术及两种方式下的常用技术;最后,概括了该领域当前不足及未来发展趋势。

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    8. 基于内容和语义的三维模型检索综述
    裴焱栋, 顾克江
    计算机应用    2020, 40 (7): 1863-1872.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019112034
    摘要294)      PDF (1598KB)(652)    收藏
    多媒体信息的检索是信息复用的重要途径。三维模型检索作为三维建模过程中的关键技术之一,近年来随着三维建模的广泛运用而被深入研究。针对目前三维模型检索技术的进展,首先介绍了基于内容的检索技术,按照提取的特征将其分为四类:基于统计数据、基于几何外形、基于拓扑结构和基于视觉特征,分别介绍各类技术的主要成果和优缺点;然后介绍考虑语义信息,解决“语义鸿沟”现象的基于语义的检索方法,根据切入角度将其分为三类:相关性反馈、主动学习和本体技术,随后介绍了各类技术的相互关系与特点;最后总结和提出了三维模型检索的未来研究的发展方向。
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    9. 基于深度学习的图像边缘检测算法综述
    李翠锦, 瞿中
    《计算机应用》唯一官方网站    2020, 40 (11): 3280-3288.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020030314
    摘要512)      PDF (922KB)(2230)    收藏
    边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程,是计算机视觉领域研究热点,也是图像分割、目标检测与识别等多种中高层视觉任务的基础。近几年来,针对边缘轮廓线过粗以及检测精度不高等问题,业内提出了谱聚类、多尺度融合、跨层融合等基于深度学习的边缘检测算法。为了使更多研究者了解边缘检测的研究现状,首先,介绍了传统边缘检测的实现理论及方法;然后,总结了近年来基于深度学习的主要边缘检测方法,并依据实现技术对这些方法进行了分类,对其涉及的关键技术进行分析,发现对多尺度多层次融合与损失函数的选择是重要的研究方向。通过评价指标对各类方法进行了比较,可知边缘检测算法在伯克利大学数据集(BSDS500)上的最优数据集规模(ODS)经过多年研究从0.598提高到了0.828,接近人类视觉水平。最后,展示了边缘检测算法研究的发展方向。
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    10. 无线体域网隐私保护机制研究综述
    秦静, 安雯, 季长清, 汪祖民
    计算机应用    2021, 41 (4): 970-975.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081293
    摘要102)      PDF (980KB)(523)    收藏
    无线体域网(WBAN)是由若干可穿戴或可植入设备及其传输节点、处理节点组成的网络结构,是当前医疗物联网重要应用方向之一。网络中的设备收集用户生理数据,通过无线技术将其发送到远端的医疗服务器,然后医疗服务提供商则通过网络访问服务器,从而为佩戴者提供服务。然而,鉴于无线网络的开放性和移动性,若WBAN中的信息被窃取、伪造或在信道中受到攻击,轻则泄露佩戴者隐私,重则危害用户的人身安全。对WBAN中隐私保护机制相关技术研究进行综述,在分析该网数据传输特点的基础上,总结了基于认证、加密和生物信号的隐私保护机制,并比较了它们的优缺点,从而为在WBAN应用中提高防范意识、改进防范技术提供参考。
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    11. 自然语言生成综述
    李雪晴, 王石, 王朱君, 朱俊武
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (5): 1227-1235.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071069
    摘要983)      PDF (1165KB)(2242)    收藏
    自然语言生成(NLG)技术利用人工智能和语言学的方法来自动地生成可理解的自然语言文本。NLG降低了人类和计算机之间沟通的难度,被广泛应用于机器新闻写作、聊天机器人等领域,已经成为人工智能的研究热点之一。首先,列举了当前主流的NLG的方法和模型,并详细对比了这些方法和模型的优缺点;然后,分别针对文本到文本、数据到文本和图像到文本等三种NLG技术,总结并分析了应用领域、存在的问题和当前的研究进展;进而,阐述了上述生成技术的常用评价方法及其适用范围;最后,给出了当前NLG技术的发展趋势和研究难点。
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    12. 基于图文融合的情感分析研究综述
    孟祥瑞, 杨文忠, 王婷
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (2): 307-317.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060923
    摘要283)      PDF (1277KB)(1406)    收藏
    随着信息化技术的不断提升,各类社交平台上带有倾向性的图文数据量快速增长,图文融合的情感分析受到广泛关注,单一的情感分析方法不再能够满足多模态数据的需求。针对图文情感特征提取与融合的技术难题,首先,列举了目前应用较广的图文情感分析数据集,介绍了文本特征和图片特征的提取方式;然后,重点研究了当前图文特征融合方式,简述了在图文情感分析过程中存在的问题;最后,针对未来情感分析的研究方向进行了总结与展望。为深入了解图文融合技术,采用文献调研方法对图文情感分析的研究进行综述,有助于比较不同融合方法之间的区别,发现更具价值的研究方案。
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    13. 面向自然语言处理任务的预训练模型综述
    刘睿珩, 叶霞, 岳增营
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (5): 1236-1246.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081152
    摘要339)      PDF (1296KB)(1792)    收藏
    近年来,深度学习技术得到了快速发展。在自然语言处理(NLP)任务中,随着文本表征技术从词级上升到了文档级,利用大规模语料库进行无监督预训练的方式已被证明能够有效提高模型在下游任务中的性能。首先,根据文本特征提取技术的发展,从词级和文档级对典型的模型进行了分析;其次,从预训练目标任务和下游应用两个阶段,分析了当前预训练模型的研究现状,并对代表性的模型特点进行了梳理和归纳;最后,总结了当前预训练模型发展所面临的主要挑战并提出了对未来的展望。
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    14. 在线哈希算法研究综述
    郭一村, 陈华辉
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (4): 1106-1112.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071047
    摘要210)      PDF (1188KB)(811)    收藏
    在当前大规模数据检索任务中,学习型哈希方法能够学习紧凑的二进制编码,在节省存储空间的同时能快速地计算海明空间内的相似度,因此近似最近邻检索常使用哈希的方式来完善快速最近邻检索机制。对于目前大多数哈希方法都采用离线学习模型进行批处理训练,在大规模流数据的环境下无法适应可能出现的数据变化而使得检索效率降低的问题,提出在线哈希方法并学习适应性的哈希函数,从而在输入数据的过程中连续学习,并且能实时地应用于相似性检索。首先,阐释了学习型哈希的基本原理和实现在线哈希的内在要求;接着,从在线条件下流数据的读取模式、学习模式以及模型更新模式等角度介绍在线哈希不同的学习方式;而后,将在线学习算法分为六类:基于主-被动算法、基于矩阵分解技术、基于无监督聚类、基于相似性监督、基于互信息度量和基于码本监督,并且分析这些算法的优缺点及特点;最后,总结和讨论了在线哈希的发展方向。
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    15. 时空轨迹序列模式挖掘方法综述
    康军, 黄山, 段宗涛, 李宜修
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (8): 2379-2385.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101571
    摘要290)      PDF (1204KB)(1008)    收藏
    在全球定位、移动通信技术迅速发展的背景下涌现出了海量的时空轨迹数据,这些数据是对移动对象在时空环境下的移动模式和行为特征的真实写照,蕴含了丰富的信息,这些信息对于城市规划、交通管理、服务推荐、位置预测等领域具有重要的应用价值,而时空轨迹数据在这些领域的应用通常需要通过对时空轨迹数据进行序列模式挖掘才能得以实现。时空轨迹序列模式挖掘旨在从时空轨迹数据集中找出频繁出现的序列模式,例如: 位置模式(频繁轨迹、热点区域)、活动周期模式、语义行为模式,从而挖掘时空数据中隐藏的信息。总结近年来时空轨迹序列模式挖掘的研究进展,先介绍时空轨迹序列的数据特点及应用,再描述时空轨迹模式的挖掘过程:从基于时空轨迹序列来挖掘位置模式、周期模式、语义模式这三个方面来介绍该领域的研究情况,最后阐述现有时空轨迹序列模式挖掘方法存在的问题,并展望时空轨迹序列模式挖掘方法未来的发展趋势。
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    16. 面向工作者能力评估的众包任务分配方法的研究进展综述
    马华, 陈跃鹏, 唐文胜, 娄小平, 黄卓轩
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (8): 2232-2241.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101629
    摘要101)      PDF (1533KB)(317)    收藏
    随着互联网技术和共享经济模式的快速发展,作为一种新型的群体计算模式,近年来众包(Crowdsourcing)已经得到了广泛的应用并成为研究热点。针对众包应用的特点,为确保众包任务的完成质量,现有研究从工作者能力评估的角度出发已提出了各种不同的众包任务分配方法。首先介绍了众包的概念和分类,阐述了众包平台的工作流程及其任务特点,并在此基础上总结了现有的工作者能力评估的相关研究工作;然后从基于匹配、基于规划和基于角色协同等三个方面综述了众包任务分配方法及其遇到的挑战;最后提出了未来工作的研究方向。
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    17. 遥感影像变化检测综述
    任秋如, 杨文忠, 汪传建, 魏文钰, 钱芸芸
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (8): 2294-2305.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101632
    摘要186)      PDF (1683KB)(520)    收藏
    变化检测作为土地利用/土地覆盖检测的关键技术,其目的是在同一区域不同时期的遥感数据中检测出变化的部分及其类型。针对传统的变化检测方法中存在繁重的人工劳动和检测结果效果差等问题,大量基于遥感影像的变化检测方法被提出。为了深入了解基于遥感影像的变化检测技术以及进一步研究变化检测方法,通过对大量有关变化检测的研究进行整理、分析和比较,对变化检测进行了较为全面的综述。首先阐述了变化检测的发展历程;然后从数据选择及预处理、变化检测技术、后处理及精度评价这三个方面详细归纳了变化检测的研究进展,其中变化检测技术主要从分析单元和比较方法的方面分别进行概括;最后对变化检测各个阶段存在的问题进行了总结并提出了未来的发展方向。
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    18. 基于深度学习的医学影像分割研究综述
    曹玉红, 徐海, 刘荪傲, 王紫霄, 李宏亮
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (8): 2273-2287.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101638
    摘要271)      PDF (2539KB)(685)    收藏
    医学影像分割是计算机辅助诊断中的一项基础且关键的任务,目的在于从像素级别准确识别出目标器官、组织或病变区域。不同于自然场景下的图像,医学影像往往纹理复杂,同时受限于成像技术和成像设备,医学影像噪声大,边界模糊而不易判断。除此之外,对医学影像进行标注极大依赖于医疗专家的认知和经验,因此可用于训练中的标注数据少且存在标注误差。由于上述的医学影像边缘模糊不清、训练数据较少和标注误差较大等特点,基于传统图像分割算法搭建的辅助诊断系统难以满足临床应用的要求。近年来随着卷积神经网络(CNN)在计算机视觉和自然语言处理领域的广泛应用,基于深度学习的医学影像分割算法取得了极大的成功。首先概述了近几年基于深度学习的医学影像分割的研究进展,包括这些医学影像分割算法的基本结构、目标函数和优化方法。随后针对医学影像标注数据有限的问题,对目前半监督条件下医学影像分割的主流工作进行了整理归纳和分析。此外,还介绍了针对标注误差进行不确定度分析的相关工作。最后,总结分析了深度学习医学影像分割的特点并展望了未来的研究趋势。
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    19. 自由文本电子病历信息抽取综述
    崔博文, 金涛, 王建民
    计算机应用    2021, 41 (4): 1055-1063.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060796
    摘要270)      PDF (1090KB)(994)    收藏
    电子病历信息抽取技术能够从自由文本电子病历中获取到有用的关键信息,从而为医院的信息管理和后续的信息分析处理工作提供帮助。简要介绍了现阶段自由文本电子病历信息抽取的主要流程,分析了近十几年来关于自由文本电子病历中命名实体、实体修饰与实体间关系三类关键信息的单独抽取以及联合抽取方法的研究成果,对这些成果所采用的主要方法、使用的数据集、最终的实验效果等进行了对比总结。除此之外,还对最新的几种流行方法的特点以及优缺点进行了分析,对目前电子病历信息抽取领域常用数据集进行了总结,分析了目前国内相关领域的现状和发展趋势。
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    20. 面向物联网的区块链共识机制综述
    田志宏, 赵金东
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (4): 917-929.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111722
    摘要655)      PDF (1143KB)(1503)    收藏
    随着数字货币的不断发展,区块链技术引起越来越多人的关注,而对其关键技术共识机制的研究尤为重要。将区块链技术应用在物联网(IoT)中是目前研究的热点问题之一。共识机制是区块链的核心技术之一,其在去中心化程度、交易处理速度、交易确认延迟、安全性以及可扩展性等方面对IoT产生了重要影响。首先对IoT的体系结构特征以及资源受限问题造成的轻量化问题作了阐述,对在IoT中实现区块链所面临的问题作了简要概述,并结合比特币的运行流程对IoT中的区块链需求进行了分析;其次,把共识机制分为证明类、拜占庭类和有向无环图(DAG)类,研究了这些不同类别的共识机制的工作原理,在通信复杂度上分析它们与IoT的适应度,总结它们的优缺点,并对现有的共识机制和IoT结合的架构进行了调研分析;最后,针对IoT面临的中心机构运行成本高、可扩展性差、安全性存在隐患等问题进行了深入研究,分析结果表明,基于DAG技术的埃欧塔(IOTA)和Byteball共识机制在交易数量很多的情况下具有交易处理速度快、可扩展性好、安全性强的优点,是未来IoT领域区块链共识机制的发展方向。
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    21. 基于深度学习的事件因果关系抽取综述
    王朱君, 王石, 李雪晴, 朱俊武
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (5): 1247-1255.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071080
    摘要1140)      PDF (1460KB)(1979)    收藏
    因果关系抽取是自然语言处理(NLP)中的一种关系抽取任务,它通过构造事件图来挖掘文本中具有因果关系的事件对,已经在金融、安全、生物等领域的应用中发挥重要作用。首先,介绍了事件抽取和因果关系等概念,并介绍了因果关系抽取主流方法的演变和常用数据集;然后,列举了当前主流的因果关系抽取模型,并且在分别对基于流水线的模型和联合抽取模型进行详细分析的基础上,对比了各种方法和模型的优缺点;此外,对各模型的实验性能及相关实验数据进行了归纳分析;最后,给出了当前的因果关系抽取的研究难点和未来的重点研究方向。
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    22. 知识图谱综述——表示、构建、推理与知识超图理论
    田玲, 张谨川, 张晋豪, 周望涛, 周雪
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (8): 2161-2186.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021040662
    摘要505)      PDF (2811KB)(1812)    收藏
    针对知识图谱(KG)在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用,分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术。首先,从知识图谱的定义与发展历程出发,介绍了知识图谱的分类和架构;其次,对现有的知识表示与存储方式进行了阐述;然后,基于知识图谱的构建流程,分析了各类知识图谱构建技术的研究现状。特别是针对知识图谱中的知识推理这一重要环节,分析了基于逻辑规则、嵌入表示和神经网络的三类典型的知识推理方法。此外,以异构超图引出知识超图的研究进展,并提出三层架构的知识超图,从而更好地表示和提取超关系特征,实现对超关系数据的建模及快速的知识推理。最后,总结了知识图谱和知识超图的典型应用场景并对未来的研究作出了展望。
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    23. 解耦表征学习研究进展
    成科扬, 孟春运, 王文杉, 师文喜, 詹永照
    《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (12): 3409-3418.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021060895
    摘要152)   HTML32)    PDF (877KB)(135)    收藏

    解耦表征学习旨在对影响数据形态的关键因素进行建模,使得某一关键因素的变化仅仅引起数据在某项特征上的变化,而其他的特征不受影响,这有利于应对机器学习在模型可解释性、对象生成和操作以及零样本学习等问题上的挑战,因此解耦表征学习一直是机器学习领域的一个研究热点。从解耦表征学习的历史与动机入手,对解耦表征学习的研究现状以及应用进行归纳总结,分析了解耦表征所具有的不变性、复用性等特性,介绍了基于生成解耦表征变差因素的研究、基于流形相互作用解耦表征变差因素的研究、基于对抗性训练解耦表征变差因素的研究,以及一种变分自编码器β-VAE的研究等最新研究动态。同时,阐述了解耦表征学习的典型应用,并对未来的研究方向作出了展望。

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2022年 42卷 1期
刊出日期: 2022-01-10
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荣誉主编:张景中
主  编:徐宗本
副主编
:申恒涛 夏朝晖

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