当期目录

2018年 第53卷 第3期 刊出日期：2018-03-20

  

融合时间特征的社交媒介用户影响力分析

廖祥文,张凌鹰,魏晶晶,桂林,程学旗,陈国龙

2018, 53(3):  1-12.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2017.371

摘要 ( 1460 )   PDF (2074KB) ( 552 )   收藏

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针对现有张量影响力模型未能充分考虑用户的时间特征以及在线学习等问题,提出了一种融合时间特征的社交媒介用户影响力分析方法。该方法首先将用户观点、活跃度、网络中心度等特征加入张量模型中,并将张量分解过程中的用户潜在特征矩阵加入时间特征约束;其次,采用随机梯度下降的方法进行张量的分解;最后,通过融合不同张量片的影响力信息得到用户影响力得分。该方法的优点是能够快速分解张量并准确预测特定话题领域下的用户社会影响力,同时能够在已有模型参数的基础上进行新数据的在线训练。实验结果表明,与现有TwitterRank、OOLAM、受限非负张量分解模型等相比, 该方法在平均预测准确率上提升了2%~6%。同时,该方法的时间消耗仅为受限非负张量分解模型的30%~50%。

基于深度表示学习的多语言文本情感分析

余传明,冯博琳,田鑫,安璐

2018, 53(3):  13-23.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2017.064

摘要 ( 1755 )   PDF (1135KB) ( 1100 )   收藏

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迁移学习专注于解决监督学习在小数据集上难以获得好的分类效果的问题,与传统监督学习的基本假设相比,它并不要求训练集和测试集服从相同或相似的数据分布。通过在标注资源丰富的源语言中学习,并将目标语言的文档投影到与源语言相同的特征空间中去,从而解决目标语言因数据量较小而难以获得好的分类模型的问题。选择亚马逊在书籍、DVD和音乐类目下的中文、英文和日文评论作为实验数据,情感分析作为研究任务,提出了一种新的跨语言深度表示学习模型(cross lingual deep representation learning, CLDRL),实现了不同语言环境下的知识迁移。实验结果表明,CLDRL模型在跨语言环境下最优F1值达到了78.59%,证明了该模型的有效性。

基于网络有效阻抗的社区发现算法

张军,李竞飞,张瑞,阮兴茂,张烁

2018, 53(3):  24-29.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.1.2017.041

摘要 ( 1026 )   PDF (875KB) ( 501 )   收藏

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社区发现在很多领域都有非常重要的应用。受经典电路网络中的阻抗原理启发,提出了一个新颖的社区发现算法。该算法通过迭代调用基于网络总阻抗的割边选择模型来实现社区发现的目标。在每一次迭代过程中,割边选择模型采用启发式策略割除恰当数量的边,使得割边后的网络有效阻抗最大化。理论分析表明该算法具有较低的算法复杂度。利用仿真数据和真实数据对算法进行测试,实验结果表明算法性能良好。

融合pointwise及深度学习方法的篇章排序

庞博,刘远超

2018, 53(3):  30-35.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.1.2017.012

摘要 ( 1599 )   PDF (914KB) ( 533 )   收藏

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智能问答是让信息获取变得更加智能和便捷的重要途径,其中面向智能问答的篇章排序,对于准确把握用户查询意图,提升用户体验及答案反馈精度都有着十分重要意义。使用深度学习技术来捕获问题及篇章的语义信息,并以此构建到标签的映射模型,然后用训练好的模型来预测新的问题与篇章间的相关度,最后利用预测得到的篇章和问题的相关度指标来对同一问题对应的多个答案篇章进行排序。实验表明该方法在DCG@3指标上可以达到3.979,DCG@5达到5.396。

基于保序子矩阵和频繁序列模式挖掘的文本情感特征提取方法

陈鑫,薛云,卢昕,李万理,赵洪雅,胡晓晖

2018, 53(3):  36-45.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.1.2017.093

摘要 ( 1471 )   PDF (676KB) ( 500 )   收藏

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特征提取是进行文本情感分析的关键步骤之一,是影响其结果好坏的主要因素。针对网络评论语句中表达形式多变的特点,结合语义相似度计算得到近义词TF-IDF(term frequency—inverse document frequency)权重向量;根据评论语句长短不一的特点,基于OPSM(order-preserving submatrix)双聚类算法挖掘出权重向量中的局部模式;使用改进的PrefixSpan算法挖掘分类频繁短语特征,这类特征能有效利用词语的顺序信息,同时也通过词语间隔等限制来提升频繁短语区分情感倾向的能力。最后将该方法用于处理商品评论语料,并进行情感分析任务实验,结果表明所提取的文本特征效果有较大的提升。

基于字面和语义相关性匹配的智能篇章排序

张芳芳,曹兴超

2018, 53(3):  46-53.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.1.2017.001

摘要 ( 1641 )   PDF (758KB) ( 517 )   收藏

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提出了一种基于字面相关性匹配和语义相关性匹配的深度神经网络模型,用来计算信息检索中查询和文档的匹配得分。字面相关性匹配模型基于查询和文档之间的词共现矩阵,主要考虑查询和文档的字面匹配信息以及匹配词的位置信息;语义相关性匹配模型基于预训练的词向量,进一步通过卷积神经网络提取查询和文档之间不同位置的语义匹配信息,最后的匹配得分是这两个子模型的叠加。损失函数采用hinge loss,通过最大化正负样本之间的分数差来更新参数。实验结果表明,模型在验证集上的NDCG@3和NDCG@5分别可以达到0.790 4和0.818 3,相对于BM25以及单个的字面匹配或者语义匹配模型来说都有很大的提升,这也验证了字面匹配和语义匹配对于信息检索的重要性。

基于单指令级并行的快速求交算法

宋省身,杨岳湘,江宇

2018, 53(3):  54-62.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.1.2017.040

摘要 ( 1354 )   PDF (3869KB) ( 545 )   收藏

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布尔查询中的求交操作被广泛应用于各种信息系统中,是进行文档检索的基本操作之一。其基本形式可以视作多个有序整数序列的交集问题,而提高求交运算的效率是当前研究的重点。在传统求交算法的基础上,利用单指令多数据流(single instruction multiple data, SIMD)并行指令集,针对其核心的搜索步骤,提出了两种基于SIMD的跳跃式搜索算法。该算法在提高性能的同时,能有效适配在传统多倒排链求交算法中。实验证明,优化后的算法相比未使用SIMD的情况下有了很大的提升,甚至优于SIMD优化后的两两相交算法,性能最高提升37.3%。

一种基于浅层卷积神经网络的隐写分析方法

刘明明,张敏情,刘佳,高培贤

2018, 53(3):  63-70.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.2.2017.294

摘要 ( 1513 )   PDF (2768KB) ( 612 )   收藏

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为提高隐写分析的检测准确率,提出了一种基于浅层卷积神经网络的图像隐写分析方法。与深度卷积神经网络相比,浅层卷积神经网络通过减少卷积层和禁用池化层,来加快神经网络收敛速度和减少隐写特征丢失,同时采用增加卷积核数、使用批正则化以及使用单层全连接层的方式,提高隐写分析网络的泛化性能。实验结果表明,针对S-UNIWARD隐写算法,在嵌入率为0.4 bpp和0.1 bpp时,检测准确率分别能达到96%和81.7%,同时在载体库源及嵌入率失配情况下,该方法仍能保持较好的检测性能。

云安全风险评估度量模型

阮树骅,瓮俊昊,毛麾,陈雪莲

2018, 53(3):  71-76.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.2.2017.380

摘要 ( 2008 )   PDF (723KB) ( 620 )   收藏

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针对云计算环境下安全风险评估问题,从与云计算相关的政策法规、管理和技术三个层面出发,建立云安全风险评估指标体系。融合德尔菲法、模糊层次分析法、模糊综合评价法构建云计算环境下安全风险评估度量模型。风险实例评估度量结果表明该度量模型对于云计算环境下的安全风险评估能提供有效的量化评价依据。

压缩条件下腰椎间盘松弛特性的有限元仿真

栾义超,杨秀萍,张静静,刘清,张春秋

2018, 53(3):  77-81.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2017.264

摘要 ( 1402 )   PDF (2865KB) ( 483 )   收藏

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为研究腰椎间盘的松弛特性,考虑非线性多孔弹性性质,采用ABAQUS软件,建立了人体腰椎间盘L3/L4节段的孔隙单元有限元模型,对不同渗透率和不同应变条件下的松弛特性进行仿真。研究结果表明:非线性的渗透率增大了节段的刚度,进而增大了节段的应力;在压缩应变作用下,椎间盘的应力松弛曲线呈指数规律变化,应力随应变增大而增大;纤维环的孔隙压力和有效应力都高于髓核,纤维环背侧的孔隙压力和有效应力均大于腹侧,因此腰椎间盘突出多发生在纤维环背侧。

3D打印丝素蛋白-Ⅱ型胶原软骨支架

袁清献,高丽兰,李瑞欣,刘迎节,林祥龙,张西正

2018, 53(3):  82-87.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2017.501

摘要 ( 1796 )   PDF (4225KB) ( 545 )   收藏

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运用三维制图软件Solidworks设计了软骨支架宏观结构,采用3D打印技术和冷冻干燥技术制备了丝素蛋白-Ⅱ型胶原软骨支架。通过实验测试了支架的密度、孔隙率和弹性模量;在支架上接种软骨细胞后,采用MTT法、HE染色和扫描电镜观察3种方法分析了细胞在支架上的增殖和形态。结果显示,丝素蛋白-Ⅱ型胶原软骨支架弹性模量具有率相关性,即随着应变率增加,支架的弹性模量增大;支架的密度和孔隙率分别为(0.086 6±0.008 4)g/cm³和(89.3±3.26)%。支架接种细胞培养7 d后,细胞生长增殖加快;HE染色观察发现,细胞在表层区生长最多,深层区最少;扫描电镜观察发现,支架孔径形状规则,通透性较好,细胞多分布于孔壁表面。

1,3,5-均三嗪三醇与二乙烯三胺的催化胺化反应

孟丽,王倩,柴树,朱维群

2018, 53(3):  88-94.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2017.377

摘要 ( 1520 )   PDF (1249KB) ( 451 )   收藏

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CO₂作为一种碳资源,对其进行化学利用以达到减排目的,已成为目前科学研究热点之一。1,3,5-均三嗪三醇是一种CO₂封存产品,开发其下游产品具有广阔前景。以1,3,5-均三嗪三醇(sym-triazinetriol, CA)与二乙烯三胺(diethylenetriamine, DETA)为原料,合成6-二乙烯三胺基-1,3,5-三嗪-2,4(1H,3H)-二酮。采用单因素法探讨了反应物摩尔比、反应时间、反应温度以及催化剂对产率的影响,由FT-IR、¹H NMR与¹³C NMR等表征产物。反应最佳条件:CA与DETA摩尔比为1∶4,反应温度210 ℃,反应时间为4 h,催化剂为5A分子筛,产率为70.9%。