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计算机科学

计算机科学杂志

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  • 主管单位

    国家科学技术部

  • 主办单位

    国家科技部西南信息中心

  • 下单时间

    1-3个月

  • 50-1075/TP

    国内刊号

  • 1974年

    创刊

  • 重庆

    发行

  • 401121

    邮编

  • 1002-137X

    国际刊号

  • 月刊

    周期

  • 朱宗元

    主编

  • 中文

    语言

  • ¥ 1000.00

    全年订价

  • A4

    纸张开本

  • 78-68

    邮发

  • 计算机应用与应用数学

    曾用名

计算机科学 2018年第06期杂志 文档列表

隐含子群问题的研究现状1-8

作者:戴文静; 袁家斌 单位:南京航空航天大学计算机科学与技术学院; 南京211106
摘要:在Shor发现大整数因子分解问题的有效量子算法之后,量子计算迫使我们重新审视现有的密码系统。隐含子群问题是量子计算在群结构上的推广,它暗示通过考虑不同的群和函数来解决更困难的问题,以期找到新的指数倍快于其经典对应物的量子算法。有限交换群隐含子群问题的研究已有相对固定的研究框架和方法,而非交换群隐含子群问题的研究一直很活跃。研究表明,二面体群隐含子群问题的有效解决可能攻破基于格的唯一最短向量问题的密码体制,图同构问题可以转化为对称群隐含子群问题。文中对隐含子群问题的研究现状进行综述,希望能够吸引更多研究者对隐含子群问题的注意。最后为隐含子群问题未来的研究方向提出参考意见。

网络空间威胁情报共享技术综述9-18

作者:杨沛安; 武杨; 苏莉娅; 刘宝旭 单位:中国科学院大学; 北京100049; 中国科学院高能物理研究所; 北京100049; 中国科学院信息工程研究所; 北京100093
摘要:如今,以高级可持续威胁(APT)为代表的新型攻击越来越多,传统安全防御手段捉襟见肘,网络空间安全态势日趋严峻。威胁情报具有数据内容丰富、准确性高、可自动化处理等特点,将其用于网络安全分析中可以有效提高安全防御能力。因此,威胁情报越来越被关注,学术界和产业界已针对威胁情报分析与共享开展了相应研究。文中首先对威胁情报的价值、意义进行了分析,并对威胁情报和威胁情报厂商进行了分类;然后重点从威胁情报共享技术面临的主要问题出发,分析和总结了学术界和产业界针对这些问题进行的研究与尝试;最后展望了威胁情报共享领域未来的研究内容。

移动机会网络组播路由的研究进展19-26

作者:邓霞; 常乐; 梁俊斌; 蒋婵 单位:广州大学计算机科学与教育软件学院; 广州510006; 广东工业大学自动化学院; 广州510006; 广西大学计算机与电子信息学院; 南宁530004; 华南理工大学电子与信息学院; 广州510641
摘要:在移动机会网络中,节点进行机会式的连接通信,该方式被广泛应用于移动社交网络、车载智能网络、移动自组网络等场景中。移动机会网络群组通信在抢险救灾、社区消息分发及智能交通等领域具有极高的应用价值,组播路由技术是其关键技术之一。将移动机会网络组播路由分为传统组播路由和智能组播路由两类,重点介绍了智能组播路由的研究现状,并采用通用的性能指标对各组播路由策略进行了比较分析。分析结论为:智能组播路由由于考虑了移动机会网络的社会特性、节点缓存、能量及安全等特性,因此具有较好的综合性能。最后展望了组播路由在大数据缓存管理、群组安全策略、车载自组网及动态感知方面的研究前景。

图匹配技术研究27-31

作者:项英倬; 谭菊仙; 韩杰思; 石浩 单位:盲信号处理重点实验室; 成都610041; 江南计算技术研究所; 江苏无锡214000; 中国科学技术大学自动化系; 合肥230031
摘要:图(Graph)在众多的科学领域和工程领域(如模式识别和计算机视觉)中具有广泛的应用,其具备强大的信息表达能力。当图被用来表示物体结构时,衡量物体的相似程度将会被转化成计算两个图的相似度,这就是图匹配(Graph Matching)。近几十年来,对图匹配相关技术和算法的研究已经成为了研究领域内的一个重要课题,尤其是随着大数据时代的来临,图作为数据之间关系的一种表示形式,将会受到越来越多的关注。文中对图匹配技术的发展现状进行了综述,详细介绍了该技术的理论基础,梳理了解决图匹配问题的几种主流思路。最后,结合图匹配技术的一种具体应用对几种算法的性能进行了对比分析。

基于有重叠社区划分的社会网络影响最大化方法研究32-35

作者:胡庆成; 张勇; 邢春晓 单位:清华大学计算机科学与技术系; 北京100084; 清华大学信息技术研究院; 北京100084
摘要:社会网络中影响最大化问题是指在特定传播模型下,对于给定的值,寻找具有最大影响范围的节点集,这是一个组合优化问题,Kempe等人已经证明该问题是NP-hard问题,其研究在理论和现实应用中都具有重大意义。文中提出一种新的影响最大化算法——有重叠社区划分的影响最大化算法(K-clique Heuristic算法),该算法的思路是在现实社会网络中跨越多个社交圈子的节点的传播领域越广,其交叉性更强、传播范围更广、影响力更大。所提算法与已有典型算法有相近的运行结果,且有更好的现实应用性和可解释性,为这项具有挑战性的研究提供了新的思路和方法。

基于差分隐私的多源数据关联规则挖掘方法36-40

作者:崔一辉; 宋伟; 彭智勇; 杨先娣 单位:武汉大学计算机学院; 武汉430072
摘要:随着大数据时代的到来,挖掘大数据的潜在价值越来越受到学术界和工业界的关注。但与此同时,由于互联网安全事件频发,用户越来越多地关注个人隐私数据的泄露问题,用户数据的安全问题成为阻碍大数据分析的首要问题之一。关于用户数据的安全性问题,现有研究更多地关注访问控制、密文检索和结果验证,虽然可以保证用户数据本身的安全性,但是无法挖掘出所保护数据的潜在价值。如何既能保护用户的数据安全又能挖掘数据的潜在价值,是亟需解决的关键问题之一。文中提出了一种基于差分隐私保护的关联规则挖掘方法,数据拥有者使用拉普拉斯机制和指数机制在数据的过程中对用户数据进行保护,数据分析者在差分隐私的FP-tree上进行关联规则挖掘。其中的安全性假设是:攻击者即使掌握了除攻击目标以外的所有元组数据信息的背景知识,仍旧无法获得攻击目标的信息,因此具有极高的安全性。所提方法是兼顾安全性、性能和准确性,以牺牲部分精确率为代价,大幅增加了用户数据的安全性和处理性能。实验结果表明,所提方法的精确性损失在可接受的范围内,性能优于已有算法的性能。

一种融合节点属性信息的社会网络链接预测方法41-45

作者:张昱; 高克宁; 于戈 单位:东北大学计算机科学与工程学院; 沈阳110819
摘要:随着大规模社会网络的发展,链接预测成为了一个重要的研究课题。研究了在社会网络中融合节点属性信息进行链接预测,在传统的社会-属性网络图模型的基础上,将节点属性的类别这一重要参量加入到网络构建中。基于此,提出了一系列为网络中不同类型的连边分配边权重的方法,最后通过随机游走的方法进行网络链接的预测。实验表明,所提链接预测方法相比同类方法有明显的效果提升。

地点网络中的社区发现46-50

作者:郑香平; 於志勇; 温广槟 单位:福州大学数学与计算机科学学院; 福州350116; 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室; 福州350116
摘要:地点网络可从一些独特的视角来刻画城市的空间结构。通过研究城市地点网络的特点及其与传统社交网络的区别,提出了基于地点网络的社区发现算法。该算法综合考虑地点临近性、地点间的连接和用户出行行为的相似性,先进行初始社区的划分,再反复迭代计算各地点隶属于本社区的程度,对隶属度较低的地点进行调整直到收敛,从而发现有意义的城市社区。通过分析社区内部地点的属性和关联,验证了算法的有效性。

一种面向密文基因数据的子序列外包查询方法51-56

作者:王占兵; 宋伟; 彭智勇; 杨先娣; 崔一辉; 申远 单位:武汉大学计算机学院; 武汉430070
摘要:精准医疗是一种强烈依赖病人基因组分析结果的医疗模式,而子串检索是执行基因组分析的重要方法。近年来,基因数据的数据量急剧增长,其存储代价和处理复杂度已远超医疗方可承受的范围。于是,利用云服务提供商廉价的存储设备和强大的计算能力,将基因数据托管至云服务提供商成为切实可行的解决方案。考虑到云服务提供商并不完全可信,在数据上传至云端之前执行数据加密是保证数据安全性和隐私性的有效方法。然而,如何基于加密数据执行序列检索成为亟待解决的问题。针对这一问题,对基因数据处理和密文检索领域进行调研,提出采用q-gram技术对序列数据的定长窗口创建前缀签名的方案,并在执行查询时在每个窗口中完成前缀查询的解决方案。在子序列查询过程中,云端并不能获取用户数据明文。最后通过实验验证了所提方案具有较好的性能和存储开销,例如当窗口大小为100且q取6时,对100000长序列串执行构建索引耗时15.06s。与GPSE相比,所提方法的性能更优。

基于非对称多值特征杰卡德系数的高维语义向量差异性度量方法57-66

作者:冯艳红; 于红; 孙庚; 彭松 单位:大连海洋大学信息工程学院; 大连116023; 大连海洋大学辽宁省海洋信息技术重点实验室; 大连116023
摘要:语义向量差异性度量是采用深度学习方法解决自然语言处理领域问题的重要基础。在高维语义向量差异性度量中存在"度量集中"问题,导致通过传统的度量方法得到的度量结果无法体现语义向量间的差异性。针对该问题,提出一种基于非对称多值特征杰卡德系数的差异性度量方法。由高维语义向量维度值的统计分布得出,部分维度的维度值密集地分布在特定值域内,导致其无法贡献差异度,因此不同维度对差异性的贡献量不同,具有非对称性。该方法定义了关于维度值的重要性函数,选取重要性函数值满足阈值的维度参与差异度计算,去掉无法贡献差异度的维度,从而实现了降维,缓解了"度量集中"问题。分别在渔业数据集和公开数据集上,对不同维度的语义向量的不同度量方法进行了比较,结果表明在语义性没有明显变差的情况下,所提方法的多样性指标较目前最优的度量方法有大幅提高。

一种面向异构大数据计算框架的监控及调度服务67-71

作者:胡雅鹏; 丁维龙; 王桂玲 单位:北方工业大学数据工程研究院; 北京100144; 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室; 北京100144
摘要:各种类型的大数据计算框架存在各自专用的管理方法。传统的监控和调度服务在异构环境下的操作由于无法获取集群整体的运行状态而受到限制,且无法综合多粒度的运行时资源状态来调度不同的计算作业。这不仅浪费了集群的可用资源,而且增加了计算作业的等待时间。针对上述两个问题,提出了一种面向异构大数据计算框架的一体化监控及动态调度管理服务。该服务可以自动适应并监控多种类型的大数据计算框架及计算作业,并对多类型作业提供一体化调度。针对Hadoop和Storm两种计算框架,实现了原型系统并进行了实验。实验结果表明,所提服务在异构环境下的大数据计算框架中能降低人工操作的复杂度,并且能提高作业的调度效率。

基于多属性最优化的海洋监测数据副本布局策略72-75

作者:黄冬梅; 杜艳玲; 贺琪; 随宏运; 李瑶 单位:上海海洋大学信息学院; 上海201306; 国家海洋局东海预报中心; 上海200136
摘要:数据的完整性和可靠性是保证其能被高效访问的关键,尤其是在云存储环境中,数据副本策略是影响系统性能和保障数据可用性的核心。从数据副本布局的角度,提出了基于多属性最优化的数据副本布局策略(Data Replica Layout Strategy based on Multiple Attribute Optimization,MAO-DRLS)。该策略根据数据的访问热度和存储节点的关键属性特点,为每个数据设置动态的副本数,并选择合适的节点对副本进行布局。实验表明,MAO-DRLS策略能够有效地提升数据副本的利用率,缩短系统的响应时间。

面向O2O服务的移动社交网络个性化可信群体识别模型76-83

作者:朱文强 单位:江西财经大学软件与通信工程学院; 南昌330013
摘要:移动通信技术的飞速发展和广泛应用,促进了移动社交网络和O2O服务的高度融合。在订购O2O服务时,人们已习惯先通过移动社交网络咨询O2O服务信息;待服务完成后,再通过移动社交网络发表对O2O服务的体验感受。由于移动社交网络具有开放性和匿名性,用户需要有效识别出可信的用户群体,以对这些服务体验和反馈信息的可靠性进行核实。目前,可信群体识别方面的研究主要集中在云计算和在线社交网络领域,且大多采用全局信任的计算方式,未考虑用户的个性化信任因素,无法适用于面向O2O服务的个性化移动社交网络。针对这一问题,对Advogato信任模型进行扩展,考虑用户的互动程度、社交圈子相似性及兴趣相似性,采用信任容量优先最大流搜索方法建立用户的个性化信任网络,并将识别出的可信用户群体排序输出。基于真实数据集的实验结果表明,该模型在可信群体预测的准确度、漏检率及Top排序范围方面比现有方法的效果更优。

一种采用时隙对准方式的TDMA自组网同步协议84-88

作者:金瑞; 刘作学 单位:装备学院; 北京101400
摘要:通过对TDMA方式下的同步协议STS和TISS进行研究,提出一种基于时隙对准方式的TDMA自组网同步协议MFSS。该协议以工作周期为自组网节点之间同步的标准,在节点初入网时采用双向交互和时隙对准方法,消除了传输时延误差和初始时间偏差,从而实现了快速初始同步;随后通过监测过程保证了节点之间产生的时钟漂移误差可自适应控制,同时减小了重新同步带来的开销。仿真结果证明,相比于STS协议和TISS协议,MFSS协议在同步收敛速度、同步精度以及同步开销上都取得了更好的性能。

一种降低FBMC-OQAM系统PAPR的算法89-95

作者:吴建霞; 杨永立 单位:武汉科技大学信息科学与工程学院; 武汉430081
摘要:滤波器组多载波(Filter Bank Multi-Carrier,FBMC)与偏移正交振幅调制(Offset Quadrature Amplitude Modulation,OQAM)相结合的FBMC-OQAM技术在无线通信系统中具有频谱效率高和无需同步等特点。然而,FBMC-OQAM系统较高的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)容易导致信号失真、频谱扩展、系统性能下降。鉴于此,文中提出一种载波预留(Tone Reservation,TR)和μ-律压扩联合的新方法(TR-μLaw)来降低FBMCOQAM系统的PAPR。TR方法具有无失真特性,而μ-律压扩法虽然给FBMC-OQAM系统带来了一定失真,但是能显著降低PAPR。TR-μLaw方法将二者结合,实现了两种方法的利弊互补。仿真结果表明,TR-μLaw方法在降低PAPR方面的性能优于μ-律压扩法和TR方法,在μ=3和Iterations=8时TR-μLaw方法的PAPR较后两者分别降低约1.0dB和3.4dB,且BER性能优于μ-律压扩法。