检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2022年第11期42卷 3421-3428页

作者：李杉杉王岩泽邹英龙陈焕雷张贺吴欧南京大学软件学院南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国农业银行研发中心广州511400

联盟链缺少展示各个节点资源使用情况、健康状态、互相关系、共识交易流程等方面的可视化方法,为此提出一种基于自定义日志的Fabric共识交易轨迹追踪方法(FTL)。首先,以典型联盟链框架Hyperledger Fabric为基础设施实现区块链底层构建;... 详细信息

联盟链缺少展示各个节点资源使用情况、健康状态、互相关系、共识交易流程等方面的可视化方法,为此提出一种基于自定义日志的Fabric共识交易轨迹追踪方法(FTL)。首先,以典型联盟链框架Hyperledger Fabric为基础设施实现区块链底层构建;然后,利用ELK工具链收集与解析Fabric的自定义共识交易日志,并利用Spring Boot作为业务逻辑处理框架;最后,采用专注于图分析领域的Graphin实现共识交易轨迹的可视化。实验结果表明,与原生Fabric应用相比,基于FTL的Fabric的应用框架在实现可视化追踪基础后,平均性能仅下降了8.8%,未造成显著延迟,可以为监管方提供更加智能的区块链监管方案。

关键词： Hyperledger Fabric 区块链监管共识交易追踪日志

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基于群体智能的软件工程方法综述

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 487-512页

作者：徐立鑫吴化尧计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

基于群体智能的软件工程旨在利用潜在高效的群体智能方法来解决软件工程问题,其中群体智能方法不仅包括机器群体智能,还包括人类群体智能以及人机结合群体智能.基于群体智能的软件工程研究为解决复杂软件工程问题提供了新的思路,已成为... 详细信息

基于群体智能的软件工程旨在利用潜在高效的群体智能方法来解决软件工程问题,其中群体智能方法不仅包括机器群体智能,还包括人类群体智能以及人机结合群体智能.基于群体智能的软件工程研究为解决复杂软件工程问题提供了新的思路,已成为现代软件工程的重要组成部分.以软件工程生命周期中的需求分析、设计、构造、测试和维护为主线,系统梳理和总结不同层次群体智能方法在上述软件开发活动上的应用.在此基础上,为不同层次群体智能方法间的相互借鉴与转化提供参考,并探讨基于群体智能的软件工程的未来发展趋势和挑战.

关键词：群体智能软件工程基于搜索软件工程众包软件工程综述

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基于指针生成网络的代码注释自动生成模型

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软件学报 2021年第7期32卷 2142-2165页

作者：牛长安葛季栋唐泽李传艺周宇骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210093 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件... 详细信息

代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件维护的效率.近年来,多项工作利用机器学习技术自动生成代码注释,这些方法从代码中提取出语义和结构化信息后,输入序列到序列的神经网络模型生成相应的注释,均取得了不错的效果.然而,当前最好的代码注释生成模型Hybrid-DeepCom仍然存在两方面的不足.一是其在预处理时可能破坏代码结构导致不同实例的输入信息不一致,使得模型学习效果欠佳;二是由于序列到序列模型的限制,其无法在注释中生成词库之外的单词(out-of-vocabulary word,简称OOV word).例如在源代码中出现次数极少的变量名、方法名等标识符通常都为OOV词,缺少了它们,注释将难以理解.为解决上述问题,提出了一种新的代码注释生成模型CodePtr.一方面,通过添加完整的源代码编码器解决代码结构被破坏的问题;另一方面,引入指针生成网络(pointer-generator network)模块,在解码的每一步实现生成词和复制词两种模式的自动切换,特别是遇到在输入中出现次数极少的标识符时模型可以直接将其复制到输出中,以此解决无法生成OOV词的问题.最后,在大型数据集上通过实验对比了CodePtr和Hybrid-DeepCom模型,结果表明,当词库大小为30000时,CodePtr的各项翻译效果指标平均提升6%,同时,处理OOV词的效果提升近50%,充分说明了CodePtr模型的有效性.

关键词：软件质量保障代码注释生成神经网络 out-of-vocabulary word 指针生成网络

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基于全局采样的混合门控神经网络推荐模型

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计算机工程与设计 2022年第12期43卷 3365-3372页

作者：张意灵邵雄凯高榕王春枝吴歆韵湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集... 详细信息

为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集成邻域注意力和自动编码器的学习框架对用户的偏好进行建模。采用基于新的全局采样策略优化相关损失函数,提供更加精准的推荐服务。实验结果表明,该推荐模型优于主流先进推荐模型。

关键词：推荐系统多源信息融合策略隐式反馈门控神经网络

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面向微服务软件开发方法研究进展

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 525-541页

作者：吴化尧邓文俊计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

微服务是面向服务体系结构的最新发展趋势和研究热点,其不仅在工业实践中形成了广泛且重要的应用,在学术界也受到日益增长的关注.以软件工程生命周期中的各项活动为主线,系统全面地对当前的微服务软件开发方法进行梳理和总结,尤其分析... 详细信息

微服务是面向服务体系结构的最新发展趋势和研究热点,其不仅在工业实践中形成了广泛且重要的应用,在学术界也受到日益增长的关注.以软件工程生命周期中的各项活动为主线,系统全面地对当前的微服务软件开发方法进行梳理和总结,尤其分析了面向微服务软件开发在需求分析、设计与实现、测试以及重构上的已有方法、工具和实践,并讨论了该领域的未来研究方向,从而为更加科学有效地开发高质量微服务提供参考和借鉴.

关键词：微服务面向服务架构软件开发系统设计重构

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机器学习和Cox比例风险回归模型预警高危型HPV持续感染

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中华疾病控制杂志 2024年第9期28卷 1083-1089页

作者：丁宏梅张明亚胥小琴张宏秀南京医科大学第一附属医院妇产科南京210029 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京市鼓楼区凤凰社区卫生服务中心妇保科南京210024 泰州市第四人民医院妇产科泰州225300

目的建立基于机器学习的人乳头瘤病毒(human papilloma virus,HPV)预测模型,确定与高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papilloma virus,HR-HPV)持续感染相关的因素,为早期预警HR-HPV持续感染人群提供帮助。方法收集4407例于2017年9月... 详细信息

目的建立基于机器学习的人乳头瘤病毒(human papilloma virus,HPV)预测模型,确定与高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papilloma virus,HR-HPV)持续感染相关的因素,为早期预警HR-HPV持续感染人群提供帮助。方法收集4407例于2017年9月―2019年9月在泰州市4所卫生机构参与HPV检测,并于2020年9月―2022年9月按照要求参与HPV随访者的临床资料。将队列研究中4407例研究对象的人口特征作为机器学习模型输入,2次HPV检查结果的变化过程作为输出,建立基于机器学习的预测模型,包括随机森林(random forest,RF)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP),预测研究对象的HPV随访结果。采用单因素Cox比例风险回归模型和多因素Cox比例风险回归模型对583例初筛HR-HPV阳性病例进行统计分析,分析HR-HPV持续感染的特征及转归的影响因素。结果RF预测模型准确率为84.3%,MLP准确率为80.5%。HR-HPV持续阳性率的前5位病毒型别为HPV58、多重感染、HPV31、HPV33、HPV52。多因素Cox比例风险回归模型研究显示,初中及以下学历人群HR-HPV感染转阴风险是高中及以上学历人群的1.72倍(HR=1.72,95%CI:1.03~2.87,P=0.037),未绝经人群HR-HPV感染转阴风险是绝经人群的2.11倍(HR=2.11,95%CI:1.10~4.06,P=0.025)。结论机器学习和Cox比例风险回归模型可提前预警HR-HPV持续感染人群,对HR-HPV感染女性后续管理和宫颈癌防控有重要的临床价值。

关键词：机器学习 Cox比例风险回归模型高危型人乳头瘤病毒持续性感染子宫颈癌

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K-近邻分类器鲁棒性验证:从约束放松法到随机平滑法

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中国科学：信息科学 2021年第1期51卷 27-39页

作者：王璐姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

本文研究K-近邻分类器的鲁棒性验证问题.形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界.我们将计算K-近邻分类器的最小对抗扰动形式化为一组二次规划问题.二次规划问题的数目... 详细信息

本文研究K-近邻分类器的鲁棒性验证问题.形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界.我们将计算K-近邻分类器的最小对抗扰动形式化为一组二次规划问题.二次规划问题的数目随近邻参数K的增大呈指数级增长,精确求解该组二次规划问题往往不可行.约束放松法通过放松优化的约束项,可以在多项式时间内求解最小对抗扰动的下界.然而,本文通过理论分析和实验发现,当近邻参数K取值较大时,约束放松法求得的下界往往过于宽松,甚至会出现K越大下界越小的反直觉结果.为解决这一问题,本文提出使用随机平滑法对K-近邻分类器进行鲁棒性验证.随机平滑法利用了K-近邻分类器对高斯(Gauss)白噪声鲁棒的特点,获得了较为理想的鲁棒性验证效果.基准数据集上的实验结果表明,相比于最新的鲁棒神经网络,"随机平滑的"K-近邻分类器展现出了更好的验证鲁棒性.

关键词：监督学习对抗机器学习对抗鲁棒性鲁棒性验证 K-近邻分类器

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基于边缘异常候选集的迭代式主动多元时序异常检测算法

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计算机应用 2024年第5期44卷 1458-1463页

作者：孟凡杨群力霍静王新宽江苏省战略与发展研究中心公共信用信息中心南京210036 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093 中国移动江苏公司扬州分公司江苏扬州225012

无监督多元时间序列(MTS)异常检测方法因标注成本低而广受关注,但传统方法一般基于两个假设:1)服从独立同分布(IID)假设,即假设时序数据样本之间和属性之间不存在依赖关系;2)高净度启动假设,即假设可拥有完全正常态的时序数据集进行训... 详细信息

无监督多元时间序列(MTS)异常检测方法因标注成本低而广受关注,但传统方法一般基于两个假设:1)服从独立同分布(IID)假设,即假设时序数据样本之间和属性之间不存在依赖关系;2)高净度启动假设,即假设可拥有完全正常态的时序数据集进行训练。以上假设在实际场景中往往难以满足。为此,提出一种基于边缘异常候选集的迭代式主动多元时序异常检测算法(EraseMTS)。首先,利用一种多粒度时序特征学习方法捕捉子序列内和子序列间的依赖关系,并在此基础上对原始多元时间序列进行再表示;其次,提出一种利用边缘异常候选集的选择策略,以子序列异常得分为基础,同时考虑异常程度,选择待人工交互的范围;最后,提出一种迭代式子序列权重更新机制,将异常反馈信息融入无监督异常检测模型的训练过程中,通过迭代方式不断优化初始训练模型性能。在UCR时间序列库中的4个数据集和1个人工合成数据集上对所提算法的检测性能、可扩展性和稳定性进行验证,实验结果表明该算法能够有效且稳定运行。

关键词：异常检测多元时间序列权重更新多粒度表示主动学习

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用户评论驱动的语音测试数据生成方法

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小型微型计算机系统 2023年第7期44卷 1382-1390页

作者：曹冬玉陶传奇郭虹静黄志球南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心南京210093

目前,语音识别的测试需要提供语音及其转录文本,测试语音需要涵盖各个场景下的语音输入,因此,测试语音的数量远远不够.鉴于用户评论中包含用户使用场景等可辅助测试的信息,文中提出一种用户评论驱动的语音测试数据生成方法.首先,爬取移... 详细信息

目前,语音识别的测试需要提供语音及其转录文本,测试语音需要涵盖各个场景下的语音输入,因此,测试语音的数量远远不够.鉴于用户评论中包含用户使用场景等可辅助测试的信息,文中提出一种用户评论驱动的语音测试数据生成方法.首先,爬取移动应用市场中语音相关应用的用户评论,对其进行清洗和预处理.其次,提取评论中的语音属性并分析语音属性在评论中的组合.最后,通过数据蜕变对语音种子进行语音属性及其组合的变换,生成语音测试数据.文中对百度、阿里云和讯飞语音识别进行实验,通过语音种子与生成测试语音的输出结果是否一致来评估识别错误率.实验结果表明,生成的测试语音可以有效检测出三款语音识别软件中的错误行为.

关键词：用户评论挖掘测试数据生成语音识别数据蜕变测试

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基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2517-2524页

作者：高子建张晗睿窦万春徐江民孟顺梅南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

随着云计算及移动互联网技术的迅速发展,网络中可选服务信息呈爆炸性增长,信息过载问题日益严重。针对推荐系统中存在的数据稀疏性问题及冷启动问题,提出一种基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法。该方法基于提取的用户标签特征信... 详细信息

随着云计算及移动互联网技术的迅速发展,网络中可选服务信息呈爆炸性增长,信息过载问题日益严重。针对推荐系统中存在的数据稀疏性问题及冷启动问题,提出一种基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法。该方法基于提取的用户标签特征信息,利用谱聚类算法对相似用户进行聚类,将原始高维评分矩阵转化为多个较低维的子评分矩阵。然后在子评分矩阵中利用隐语义模型对缺失评分进行局部预测。最后在获得缺失评分后利用改进的基于邻域的协同推荐算法对目标用户进行全局评分预测。所提算法有效解决了数据稀疏性问题和冷启动问题,在提高预测准确度的同时加快了推荐算法效率。

关键词：协同推荐谱聚类隐语义模型矩阵分解

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