摘要:图卷积网络是一种针对图信号的深度学习模型，由于具有强大的特征表征能力得到了广泛应用.推荐系统可视为图信号的链接预测问题，因此近年来提出了使用图卷积网络解决推荐问题的方法.推荐系统中存在用户与商品间的异质顶点交互和用户（或商品）内部的同质顶点交互，然而，现有方法中的图卷积操作要么仅在异质顶点间进 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:研究具有正则结构的SAT问题是否是NP完全问题，具有重要的理论价值.（k，s）-CNF公式类和正则（k，s）-CNF公式类已被证明存在一个临界函数f（k），使得当s≤f（k）时，所有实例都可满足；当s≥f（k）+1时，对应的SAT问题是NP完全问题.研究具有更强正则约束的d-正则（k，s）-S ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:自2008年比特币出现以来，研究****相继提出了多种分布式账本技术，其中，区块链是当前分布式账本最主要的实现形式之一.但当前区块链中存在一个核心问题：可扩展性瓶颈.具体而言，区块链的吞吐量严重不足，且其交易确认也较为缓慢，这些因素极大地限制了它的实际应用.在此背景下，基于DAG（有向无环图） ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:软件问答社区是软件开发者通过问答方式进行技术交流的网络平台.近年来，软件问答社区积累了大量用户讨论的技术问答内容.一些研究者对StackOverflow等英文问答社区进行主题分析研究，但是缺少对于中文软件问答社区的分析.通过对中文软件回答社区开展主题分析研究，不仅可以指导开发者更好地了解技术动 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:传统方法多数采用机器学习算法对数据进行清洗.这些方法虽然能够解决部分问题，但存在计算难度大、缺乏充足的知识等局限性.近年来，随着众包平台的兴起，越来越多的研究将众包引入数据清洗过程，通过众包来提供机器学习所需要的知识.由于众包的有偿性，研究如何将机器学习算法与众包有效且低成本结合在一起是必要的 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:给定一组观察数据，估计其潜在的概率密度函数是统计学中的一项基本任务，被称为密度估计问题.随着数据收集技术的发展，出现了大量的实时流式数据，其特点是数据量大，数据产生速度快，并且数据的潜在分布也可能随着时间而发生变化，对这类数据分布的估计也成为亟待解决的问题.然而，在传统的密度估计算法中，参数式 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:作为一种新兴的社交媒体用户交互服务，提及机制（mentionmechanism）正在用户在线交互和网络信息传播方面扮演着重要角色.对用户提及行为的研究能够揭示用户的隐式偏好与其显式行为之间的联系，为信息传播监控、商业智能、个性化推荐等应用提供新的数据支撑.当前，对用户提及机制的探索多集中在其信 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:基于事件的社交网络使得事件推荐受到越来越多的关注.不同于其他推荐问题（如电影推荐等），事件推荐具有3类不同信息：用户构成的异构社交网络关系信息（在线社交网络和离线社交网络）、用户/事件的内容信息、用户对事件的隐式反馈信息.如何有效融合这些信息进行事件推荐是该领域****普遍关注的问题.提出一种 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:在复杂网络理论中，core分解是一种最基本的度量网络节点"重要性"并分析核心子图的方法.Core分解广泛应用于社交网络的用户行为分析、复杂网络的可视化、大型软件的代码静态分析等应用.随着复杂网络的图数据规模和复杂性的增大，现有研究工作基于多核CPU环境设计core分解并行算法，由于CPU核数和 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:大数据时代,数据规模庞大,数据管理应用场景复杂,传统数据库和数据管理技术面临很大的挑战.人工智能技术因其强大的学习、推理、规划能力,为数据库系统提供了新的发展机遇.专刊强调数据管理与人工智能的深度融合,研究人工智能赋能的数据库新技术和新型系统,包括两方面:(1)传统数据管理、数据分析技术及系统 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:大数据时代，数据规模庞大、数据管理应用场景复杂，传统数据库和数据管理技术面临很大的挑战.人工智能技术因其强大的学习、推理、规划能力，为数据库系统提供了新的发展机遇.人工智能赋能的数据库系统通过对数据分布、查询负载、性能表现等特征进行建模和学习，自动地进行查询负载预测、数据库配置参数调优、数据分 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:在大数据与云计算时代，数据访问速度是衡量大规模存储系统性能的一个重要指标.因此，如何设计一种轻量、高效的数据索引结构，从而满足系统高吞吐率、低内存占用的需求，是当前数据库领域的研究热点之一.Kraska等人提出使用机器学习模型代替传统的B树索引，并在真实数据集上取得了不错的效果，但其提出的模型 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:数据库索引是关系数据库系统实现快速查询的有效方式之一.智能索引调优技术可以有效地对数据库实例进行索引调节，从而保持数据库高效的查询性能.现有的方法大多利用了数据库实例的查询日志，它们先从查询日志中得到候选索引，再利用人工设计的模型选择索引，从而调节索引.然而，从查询日志中产生出的候选索引可能并 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:公交车辆到站时间的预测是公交调度辅助决策系统的重要依据，可帮助调度员及时发现晚点车辆，并做出合理的调度决策.然而，公交到站时间受交通拥堵、天气、站点停留和站间行驶时长不固定等因素的影响，是一个时空依赖环境下的预测问题，颇具挑战性.提出一种基于深度神经网络的公交到站时间预测算法STPM，算法采用 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:跳表作为数据库中被广泛采用的索引技术，优点在于可以达到类似折半查找的复杂度O（log（n））.但是标准跳表算法中，结点的层数是通过随机算法生成的，这就导致跳表的性能是不稳定的.在极端情况下，查找复杂度会退化到O（n）.这是因为经典跳表结构没有结合数据的特征.一个稳定的跳表结构应该充分考虑数据的 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:区块链具有去中心化、不可篡改和可追溯等特性，可应用于金融、物流等诸多行业.由于所有交易数据按照交易时间顺序存储在各个区块，相同类型的交易数据通常会散布在诸多区块之中，降低了面向历史区块的追溯查询的处理效率.索引构建和物化视图是提升查询性能的两种典型方法，但当待处理数据分布于多个区块时，使用索引 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:实体解析是数据集成和数据清洗的重要组成部分，也是大数据分析与挖掘的必要预处理步骤.传统的批处理式实体解析的整体运行时间较长，无法满足当前（近似）实时的数据应用需求.因此，研究时间约束的实体解析，其核心问题是基于匹配可能性的记录对排序.通过对多路分块得到的块内信息与块间信息分别进行分析，提出两个 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:分销渠道系统中，产品制造商会分配给销售额较大的分销商更多返点利润鼓励销售，而分销商之间可能会联合起来将多个分销商的销售业绩累计在其中一个分销商上，获取高额利润，这种商业欺诈行为被称为挂单或窜货.由于数据中大量正常极值点的存在，使得传统异常探测算法很难区分正常极值和由挂单导致的异常极值；另外，多 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:多维时间序列上的异常检测，是时态数据分析的重要研究问题之一.近年来，工业互联网中传感器设备采集并积累了大量工业时间序列数据，这些数据具有模式多样、工况多变的特性，给异常检测方法的效率、效果和可靠性均提出更高要求.序列间相互影响、关联，其隐藏的相关性信息可以用于识别、解释异常问题.基于此，提出一 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:动态变化的图数据在现实应用中广泛存在，有效地对动态网络异常数据进行挖掘，具有重要的科学价值和实践意义.大多数传统的动态网络异常检测算法主要关注于网络结构的异常，而忽视了节点和边的属性以及网络变化的作用.提出一种基于图神经网络的异常检测算法，将图结构、属性以及动态变化的信息引入模型中，来学习进行 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:基于Shapelet的时间序列分类算法具有可解释性，且分类准确率高、分类速度快.在这些算法中，Shapelet学习算法不依赖于单一分类器，能够学习出不在原始时间序列中的Shapelet，可以取得较高的分类准确率，同时还可以保证Shapelet发现和分类器构建同时完成；但如果产生的Shapele ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:近年来，矩阵分解（MF）技术因其有效性和简便性在推荐系统中得到广泛应用.但是，数据稀疏和冷启动问题导致MF学习到的用户特征向量不能准确地代表用户的偏好以及反映用户间的相似关系，影响了模型的性能.为了解决该问题，规范化矩阵分解（RMF）技术引起了研究者的关注.挖掘用户间可靠的相似关系，是RMF需 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:显式反馈与隐式反馈相结合，可以有效提升推荐性能.但是现有的融合显式反馈与隐式反馈的推荐系统存在未能发挥隐式反馈数据缺失值反映用户隐藏偏好的能力，或者未能保留显式反馈数据反映用户偏好程度的能力的局限性.为了解决这个问题，提出了一种融合显式反馈与隐式反馈的协同过滤推荐算法.该算法分为两个阶段：第1 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:通用的数据库系统为不同的应用需求与数据类型提供统一的处理方式，在取得了巨大成功的同时，也暴露了一定的局限性：由于没有结合具体应用的数据分布与工作负载，系统往往难以保证性能的最优.为了解决这一问题，"学习式数据库系统"成为了目前数据库领域的研究热点，它利用机器学习技术有效捕获负载与数据的特性，从 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:大数据时代下，数据库系统主要面临3个方面的挑战：首先，基于专家经验的传统优化技术（如代价估计、连接顺序选择、参数调优）已经不能满足异构数据、海量应用和大规模用户对性能的需求，可以设计基于学习的数据库优化技术，使数据库更智能；其次，AI时代，很多数据库应用需要使用人工智能算法，如数据库中的图像搜 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:随着经济活动数据的不断丰富，互联网平台上产生了大量的财经文本，其中蕴含了经济领域发展状况的影响因素.如何从这些财经文本中有效地挖掘与经济有关的经济要素，是实现非结构化数据在经济研究中应用的关键.根据人工构建非结构化经济指标的局限性，以及主题模型在非结构化经济指标挖掘中存在的问题，结合已有经济领 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:大数据时代丰富的信息来源促进了机器学习技术的蓬勃发展，然而机器学习模型的训练集在数据采集、模型训练等各个环节中存在的隐私泄露风险，为人工智能环境下的数据管理提出了重大挑战.传统数据管理中的隐私保护方法无法满足机器学习中多个环节、多种场景下的隐私保护要求.分析并展望了机器学习技术中隐私攻击与防御 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:数据集成在数据管理与分析领域起着重要的作用.尽管从学术界首次提出并开始研究数据集成问题已经过去30多年，但在各个领域仍然存在着大量与数据集成问题密切相关的问题亟待解决.对数据集成领域从2001年开始到现在相关工作的发展脉络进行了梳理与总结.通过追踪数据集成方法的发展轨迹，不仅可以了解前人在解决 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:即时编译机制（just-in-timecompilation）改善了网页浏览器执行JavaScript脚本的性能，同时也为攻击者向浏览器进程注入恶意代码提供了便利.借助即时编译器，攻击者可以将脚本中的整型常数放置到动态代码缓存区，以便注入二进制恶意代码片段（称为gadget）.通过常数致盲等去 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:软件缺陷预测旨在帮助软件开发人员在早期发现和定位软件部件可能存在的潜在缺陷，以达到优化测试资源分配和提高软件产品质量的目的.跨项目缺陷预测在已有项目的缺陷数据集上训练模型，去预测新的项目中的缺陷，但其效果往往不理想，其主要原因在于，采样自不同项目的样本数据集，其概率分布特性存在较大差异，由此对 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:在基于搜索的软件工程研究领域，高维多目标最优软件产品选择问题是当前的一个研究热点.既往工作主要采用后验方式（即先搜索再选择）处理软件工程师或终端用户的偏好.与此不同，将用户偏好集成于优化过程，提出了一种新算法以定向搜索用户最感兴趣的软件产品.在算法中，运用权向量表达用户偏好，采用成就标量化函数 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节.数据标注越准确、标注的数据量越大，算法的性能就越好.数据标注行业的发展带动了中国许多城市和城镇的就业，促使中国逐渐成为世界数据标注的中心.阐述了数据标注的发展概况，包括起源、应用场景、分类和任务；列举了目前常用的标注数据集、开源的数据标注工具 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:篇章结构分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向.篇章结构分析有助于理解篇章的结构和语义，并为自然语言处理的应用（如自动文摘、信息抽取、问答系统等）提供有力的支撑.目前，篇章结构分析主要集中在微观的层面，分析的重点是句子内部或句子与句子之间的关系和结构，而宏观层面的研究相对较少.因此，以篇章结 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:为了验证RDFS（resourcedescriptionframeworkschema）本体的正确性所执行的推理是一项计算开销很大的任务，该任务在附加约束存在的条件下变得更加复杂.提出了一种旨在不改变推理结果的前提下，对RDFS模式进行抽取的方法.该方法基于对约束间的依赖关系进行分析.为了获取 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:现实中大量存在的高维多目标优化问题对以往高效的多目标进化算法提出了严峻的挑战.通过将分解策略和协同策略相结合提出一种高维多目标进化算法MaOEA/DCE.该算法利用混合水平正交实验方法在聚合系数空间产生一组均匀分布的权重向量以改善初始种群的分布性；其次，算法将差分进化算子和自适应SBX算子进行 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:在分布式体系结构的MAS（multi-agentsystem）中，Agent之间通过彼此的交互，协调完成共同的任务，但是由于没有中心化的管理权威可以依赖，导致对网络中Agent信誉信息进行判断存在一定的困难.传统的基于评价反馈的信誉评估方法存在反馈评价属性信息利用不足以及缺少确保反馈评价信息可 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:模型计数是指求出给定命题公式的模型数，是SAT问题的泛化.模型计数在人工智能领域取得了广泛应用，很多现实问题都可以规约为模型计数进行求解.目前，常用的模型计数求解器主要有Cachet与sharpSAT，它们均采用完备方法且具有高效的求解能力，但其求解效率对模型数不敏感.有理由猜测：当给定问题的 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:研究了基于符号语义的不完整数据聚集查询处理问题.不完整数据又称为缺失数据，缺失值包括可填充的和不可填充的两种类型.现有的缺失值填充算法不能保证填充后查询结果的准确度，为此，给出了不完整数据聚集查询结果的区间估计.在符号语义中扩展了传统关系数据库模型，提出了一种通用不完整数据库模型.该模型可以处 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:新兴的基于活动的社交网络以活动为核心，结合线上关系与线下活动促进用户真实、有效的社交关系的形成，但过多的活动信息会使用户难以分辨和选择.结合上下文进行个性化同城活动推荐，是解决活动信息过载问题的一种有效手段.然而大部分现有的同城活动推荐算法都是从用户参与活动记录中间接统计用户对上下文信息的偏好 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:为了保护云资源的安全，防止数据泄露和非授权访问，必须对云平台的资源访问实施访问控制.然而，目前主流云平台通常采用自己的安全策略语言和访问控制机制，从而造成两个问题：（1）云用户若要使用多个云平台，则需要学习不同的策略语言，分别编写安全策略；（2）云服务提供商需要自行设计符合自己平台的安全策略语 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:位置隐私和查询内容隐私是LBS兴趣点（pointofinterest，简称POI）查询服务中需要保护的两个重要内容，同时，在路网连续查询过程中，位置频繁变化会给LBS服务器带来巨大的查询处理负担，如何在保护用户隐私的同时，高效地获取精确查询结果，是目前研究的难题.以私有信息检索中除用户自身外其 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:提出了一种基于低密度分割几何距离的半监督KFDA（kernelFisherdiscriminantanalysis）算法（semisupervisedKFDAbasedonlowdensityseparationgeometrydistance，简称SemiGKFDA）.该算法以低密度分割几何 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:为了解决复杂场景下，基于整体表观模型的目标跟踪算法容易丢失目标的问题，提出了一种多模型协作的分块目标跟踪算法.融合基于局部敏感直方图的产生式模型和基于超像素分割的判别式模型构建目标表观模型，提取局部敏感直方图的亮度不变特征来抵制光照变化的影响；引入目标模型的自适应分块划分策略以解决局部敏感直方 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:智能电子设备和互联网的普及，使得图像数据爆炸性膨胀.为了有效管理复杂图像资源，提出一种基于加权语义邻近集和形式概念偏序结构的图像层级分类方法.首先，根据图像语义相关分数，对不同程度语义设定自适应权系数，从训练图库中构建加权语义邻近集，通过对语义邻近集中图像的词频分布进行判决，自动生成图像的多个 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:现代处理器的优化技术，包括乱序执行和推测机制等，对性能至关重要.以Meltdown和Spectre为代表的侧信道攻击表明：由于异常延迟处理和推测错误而执行的指令结果虽然在架构级别上未显示，但仍可能在处理器微架构状态中留下痕迹.通过隐蔽信道可将微架构状态的变化传输到架构层，进而恢复出秘密数据，这 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:拟态构造的Web服务器是一种基于拟态防御原理的新型Web安全防御系统，其利用异构性、动态性、冗余性等特性阻断或扰乱网络攻击，以实现系统安全风险可控.在分析拟态防御技术原理的基础上，论证异构性如何提高拟态构造的Web服务器的安全性，并指出对异构性进行量化的重要性.在借鉴生物多样性的量化方法基础上 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:随着云存储的出现，越来越多的用户选择将大量数据存储在远程云服务器上，以节约本地存储资源.如何验证用户远程存储在云端数据的完整性，成为近年来学术界的一个研究热点.虽然现已提出了很多云审计方案，但大多数方案都假设个人和企业在使用云存储系统的整个过程中，用户及其公私钥始终不变，且不能高效地对数据进行 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:区块链的本质是分布式账本.它作为比特币的底层技术日益被熟知，具有去中心化、开放性、自治性、信息不可篡改、匿名性的特点.区块链即服务（blockchainasaservice）则是把区块链当作基础设施，并在其上搭建各种满足普通用户需求的应用，向用户提供服务.区块链即服务已成为云计算领域的研究重点 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:缺陷理解是针对缺陷本身及衍生产物建立完整认知过程的研究.由于调试的连贯性及完美缺陷理解假设不合理性，深入分析缺陷传播过程及缺陷间关系、研究关键信息检测及理解信息表达方式，提取及表达面向缺陷研究不同场景不同需求下的可理解性信息，最终达到优化缺陷分析结果及辅助调试各过程缺陷知识复用及积累的目的成为 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:智能化软件开发正在经历从简单的代码检索到语义赋能的代码自动生成的转变，传统的语义表达方式无法有效地支撑人、机器和代码之间的语义交互，探索机器可理解的语义表达机制迫在眉睫.首先指出了代码知识图谱是实现智能化软件开发的基础，进而分析了大数据时代智能化软件开发的新特点以及基于代码知识图谱进行智能化软 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02
优惠券领取后72小时内有效，10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...考试优惠券 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
平常需要几十块钱一本的电子书，开了VIP会员任您畅读。VIP会员均可免费使用本站在售的万余种考研考证基础类产品（电子书、题库、视频课程、全套资料等）。万种考研考证电子书、题库、视频随便看，每本不到一分钱。产品涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...半年VIP购买 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
