HI,欢迎来到好期刊网,学术咨询:400-888-9411 订阅咨询:400-888-1571 商务:024-31128100
计算机科学杂志
好友分享
  • 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
  • 影响因子:0.94
  • 审稿时间: 1-3个月
  • 国际刊号:1002-137X
  • 国内刊号:50-1075/TP
  • 全年订价:¥ 768.00
  • 起订时间:
  • 创刊:1974年
  • 曾用名:计算机应用与应用数学
  • 周期:月刊
  • 出版社:计算机科学
  • 发行:重庆
  • 语言:中文
  • 主编:朱宗元
  • 邮发:78-68
  • 库存:196
  • 邮编:401121
杂志投稿 免费咨询 杂志订阅
相关期刊
期刊推荐:计算机科学 关注收藏
产品参数:
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
出版地方:重庆
快捷分类:计算机
国际刊号:1002-137X
国内刊号:50-1075/TP
邮发代号:78-68
创刊时间:1974
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
业务类型:杂志服务

计算机科学杂志简介

《计算机科学》(月刊)创刊于1975年,由国家科技部西南信息中心主办。报导国内外计算机科学与技术的发展动态,以其新颖、准确、及时为特色,突出动态性、综述性、学术性,“前沿学科”与“基础研究”相结合;“核心技术”与“支撑技术”相结合;“倡导”与“争鸣”相结合。荣获重庆市优秀期刊;2010年第六届重庆市十佳科技期刊;2012年重庆市重点学术期刊建设工程政府资助项目;2013年重庆市重点学术期刊建设工程政府资助项目。2001年重庆市优秀期刊、2004年第三届重庆市优秀科技期刊、2005年重庆市优秀期刊编辑部。

《计算机科学》主要栏目有:计算机网络与信息安全、软件工程与数据库技术、人工智能、计算机体系结构和图形图像处理等。读者对象为大专院校师生,从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。我们坚持“双百”方针,活跃计算机科学与技术领域的学术气氛,重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态,为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平而奋斗矢志不渝。

计算机科学栏目设置

网络与通信、信息安全、软件与数据库技术、人工智能、图形图像与模式识别

关于好期刊

杂志服务咨询

申请加急绿色通道
  • 杂志社合作

    十年平台,长期与国内1000+杂志社保持着合作伙伴关系。

  • 期刊种类完备

    为您提供更新较新期刊信息,覆盖大部分地区与行业,满足您的要求。

  • 注册实体公司

    对公企业帐号,持有经营许可牌照,工商部门可查。实体注册公司,10年平台。

  • 协议保障

    可签署保密协议 ,不透露用户信息可跟踪进程,协议保障。

在线咨询
  • 资质保障

    公司工商备案

    网站工信部备案

    推荐刊物均可到国家新闻出版总署网站查询

    正刊保障

  • 订单直通车

    去除中间环节

    避免乱收费

    保障你的用户信息

  • 保密协议

    可签署保密协议

    不透露用户信息

    可跟踪进程

    协议保障

  • 保障交易

    订单都在我们平台

    老师一对一服务

    可24小时电话服务

    每一步流程都有短信提醒

关于好期刊

好期刊提供增值税专用发票,支付成功后可单独寄出。本站所公布信息均由律师团队进行把关,是受法律保护的第三方独立杂志服务平台。本站不是计算机科学杂志官网,直投稿件请联系杂志社。

计算机科学杂志 文档目录

计算机科学杂志大数据与数据科学
1-10

供应链金融大数据分布特征的分析与洞见

作者:刘颖 单位:吉林财经大学管理科学与信息工程学院; 长春130117; 吉林省物流产业经济与智能物流重点实验室; 长春130117; 吉林财经大学互联网金融重点实验室; 长春130117

摘要:半结构、非结构化、海量的供应链金融数据使得大数据环境下金融数据分析的模式和方法相对复杂。面向大数据样本研究,如何将大样本相比于小样本的独有特征体现在分类模型中值得深入探索。文中从供应链金融数据分布特征入手,分析影响信用风险分类模型的主要因素;对多年来的相关研究成果进行归类分析,概括信用数据分布特征,包括信用数据非均衡与不对称性、信用数据噪声和离群点的存在以及信用数据的非线性多维特征,并探讨了进一步的解决策略。供应链金融大数据分布特征的分析旨在助力挖掘隐含在海量金融数据背后的知识信息,为信用风险模型的构建奠定了坚实的基础。

11-17

质量嵌入的大数据产品生产系统超图模型及其生产线决策研究

作者:王旸; 蔡淑琴; 邹新文; 陈梓桐 单位:华中科技大学管理学院; 武汉430074; 华中科技大学软件学院; 武汉430074

摘要:大数据产品(Big Data Product,BDP)在原材料、用户需求、加工工艺等方面具有不同于实体产品的特征,而现有BDP生产系统的研究仍停留在概念模型阶段。为了解决该问题,提出BDP生产线的概念,基于生产线特征研究了生产线决策要素,强调了质量作为关键决策要素在BDP生产中的作用机理;采用超图理论建立了嵌入质量、质量传递函数和质量聚集函数的BDP生产系统模型,设计了BDP生产线决策流程;提出了供给侧稳定和需求侧稳定的BDP生产线决策模式。实例验证结果表明,所提出的模型和决策方法能够满足用户对BDP质量的要求。

18-23

BioPW+:基于Linked Data的生物途径数据可视化系统

作者:刘源; 王鑫; 甘瀛; 杨朝洲; 李维熙 单位:天津大学计算机科学与技术学院; 天津300050; 天津大学国际工程师学院; 天津300072

摘要:自Linked Data项目被提出以来,大量的开放关联数据被发布到语义Web上,这其中就包含了许多的生物途径数据集。为了使生物学家能够有效地利用这些开放的数据集,对基于Linked Data的生物途径数据可视化系统进行研究,提出了生物途径可视化模型和展示布局方案,并且采用标识符动态映射实现了多源生物途径数据的浏览,最终开发了基于Linked Data的生物途径数据查询可视化系统——BioPW+。该系统应用语义Web技术,依靠SPARQL查询来定位生物途径的基本信息,然后基于Open PHACTS平台获取生物途径元素的详细信息,最终Web界面采用力导向图布局、Sankey图布局对生物途径数据进行展示并提供多种交互操作。与已有的仅仅基于某一特定数据库的生物途径工具相比,BioPW+系统基于Linked Data,可以同时一次性展示多个数据集中的生物途径数据及与其相关的其他生物化学数据,极大节省了时间并增强了数据的完整性。

24-29

一种基于混合布局策略的高校教师业绩数据可视化方法

作者:丁维龙; 薛莉莉; 陈婉君; 吴福理 单位:浙江工业大学计算机科学与技术学院; 杭州310023

摘要:高校教师的业绩数据对于教师的考核评优、薪资提升、岗位聘任和职称晋升等人事决策具有十分重要的作用。针对其兼具复杂层次特征和多维属性的特点,提出了一种基于圆形嵌套图和平行坐标的VPM(Venn Parallel Coordinates Mixing)混合可视化方法。该方法首先采用基于D3布局算法的圆形嵌套图表示层次结构,而后划分叶子节点的圆周为不同的属性轴,通过布局设计、属性映射、属性点连接及缩放、高亮等用户交互来实现层次结构中多维属性的可视化。将该方法用于教师业绩数据,实现了对学院、研究所、教师各层级结构的可视化,可清晰展示数据项的细节信息。实验结果表明,提出的VPM方法能有效地展示教师的业绩数据,评价结果亦符合实际情况,能帮助系统用户——院校管理者对教师进行更好的管理及业绩考核。

30-34

重复数据中关键属性值缺失填补的改进ROUSTIDA算法

作者:樊哲宁; 杨秋辉; 翟宇鹏; 万莹; 王帅 单位:四川大学计算机学院(软件学院); 成都610065

摘要:随着数据分析研究的兴起,数据预处理越来越得到研究者的重视,其中缺失数据填补问题的重要性也逐渐显现。在ROUSTIDA数据补齐算法的基础上,针对具有关键属性的重复数据的特点,文中提出了一种改进的ROUSTIDA算法——Key&Rpt_RS算法。Key&Rpt_RS算法继承了ROUSTIDA算法的优势,同时考虑了目标数据的重复性特点,分析了关键属性对填补效果的影响,得到了更加准确且有效的填补结果。

35-41

基于城市安全知识图谱的多关键词流式并行检索算法

作者:管健; 汪璟玢; 卞倩虹 单位:福州大学数学与计算机科学学院; 福州350116

摘要:我国智慧城市安全概念的普及和建设的逐渐落地,以及大数据在智慧城市安全建设方面的深度应用,对关键词检索的处理响应速度提出了更高的要求。针对这一问题,提出了基于城市安全知识图谱的流式知识图谱多关键词并行检索算法(MKPRASKG),该算法能够根据用户输入的查询关键字,通过关联类图的构建、剪枝和融合操作实时构建基于知识图谱实体的查询子图集,再结合评分函数,以高评分的查询子图为指引,在知识图谱实例数据中进行并行搜索,最终返回Top-k查询结果。实验结果证明,该算法在实时搜索、响应时间、搜索效果以及可扩展性等方面均具有较大的优势。

42-49

大数据环境下基于公共服务平台的资源多级智能寻租与匹配策略和价值创造

作者:毕娅; 原惠群; 初叶萍; 刘慧 单位:湖北经济学院工商管理学院; 武汉430205

摘要:资源的高效寻租与匹配是其价值创造的关键。文中研究大数据环境下基于公共服务平台的资源寻租与匹配问题,针对公共服务资源的非结构化特点,考虑本体树的路径距离、连接深度和广度,重新定义了语义距离,提出了基于语义距离的五元组形式化描述模型,消除了公共服务资源在底层结构和类型上的复杂性;针对公共服务平台上资源及其相关数据信息规模巨大的问题,提出了资源多级智能寻租与匹配策略,首先通过对参数相对较少且简单的Scategory和Sstatus进行粗粒度过滤,大幅缩小资源寻租的范围,快速提高算法的匹配速度,再通过对Sability和SQoS的细粒度匹配,最终得到符合需求方匹配阈值要求的资源排序集合。实验算例表明,该方法的计算效率显著高于传统的多线程算法,且与目前常用的资源寻租与匹配算法相比,查准率和查全率更优。实验结果证明,该方法有效可行,不仅能够实现公共服务平台上资源的快速寻租和高效匹配,而且还能够在大数据的驱动下实现资源的价值创造。

50-55

一种基于质心空间的不均衡数据欠采样方法

作者:金旭; 王磊; 孙国梓; 李华康 单位:南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室; 南京210023; 江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心; 南昌330103; 数学工程与先进计算国家重点实验室; 江苏无锡214000

摘要:针对目前的分类算法在不均衡数据集上的分类效果不理想的问题,将监督学习和无监督学习相结合,提出了一种基于质心的欠采样——ICIKMDS。在现实应用中,一些数据并不容易获得,或者不同类型的数据本身在数量上就存在着差异性,因此造成了数据集分布的不均,如疾病检测中疾病患者和正常人比例的不均、信用卡欺诈中欺诈用户和正常用户比例的不均等。所提方法很好地解决了数据集不均衡的问题,首先通过求解样本之间的欧氏距离得到初始质心,然后采用k-means算法在大类样本集上进行聚类,使不均衡数据集在分布上更加均衡,有效地改善了分类器的分类效果。所提方法使分类器在测试集小类上的分类准确率远远高于随机欠采样和SMOTE算法,在整个测试集上的准确率几乎与其他算法相同。

56-61

基于知识图谱和频繁序列挖掘的旅游路线推荐

作者:孙文平; 常亮; 宾辰忠; 古天龙; 孙彦鹏 单位:桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室; 广西桂林541004

摘要:大数据在提供海量多源信息的同时,也带来了信息过载问题,这在旅游领域内表现得尤为突出。针对当前游客在制定旅行路线时需要花费大量时间和精力的现状,首先,提出一种融合多源旅游数据构建知识图谱的方法,有效地抽取相关旅游领域知识;其次,利用知识图谱及大量旅行游记生成旅游路线数据库,并提出一种能够根据游客类型生成海量候选路线的频繁路线序列模式挖掘算法;最后,设计了一种多维度路线搜索和排序机制来为用户推荐个性化的旅游路线。基于真实旅游大数据的实验结果表明,该方法可以同时考虑旅行天数、人物类型和景点类型喜好等多方面因素,帮助游客快速制定个性化的旅行路线,有效提升游览体验。

62-67

基于核函数的稀疏属性选择算法

作者:张善文; 文国秋; 张乐园; 李佳烨 单位:广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西多源信息挖掘与安全重点实验室; 广西桂林541004

摘要:鉴于传统属性选择算法无法捕捉属性之间的关系的问题,文中提出了一种非线性属性选择方法。该方法通过引入核函数,将原始数据集投影到高维的核空间,因在核空间内进行运算,进而可以考虑到数据属性之间的关系。由于核函数自身的优越性,即使数据通过高斯核投影到无穷维的空间中,计算复杂度亦可以控制得较小。在正则化因子的限制上,使用两种范数进行双重约束,不仅提高了算法的准确率,而且使得算法实验结果的方差仅为0.74,远小于其他同类对比算法,且算法更加稳定。在8个常用的数据集上将所提算法与6个同类算法进行比较,并用SVM分类器来测试分类准确率,最终该算法得到最少1.84%,最高3.27%,平均2.75%的提升。

计算机科学杂志网络与通信
68-75

F-OFDM系统中的自适应EM相位噪声抑制算法

作者:陈大爽; 李英善; 吴虹 单位:南开大学信号处理与传感网络实验室; 天津300351; 天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室; 天津300351

摘要:滤波正交频分复用技术(Filtered Orthogonal Frequency-Division Multiplexing,F-OFDM)是针对下一代移动通信的新技术,它在保持4GOFDM技术强抗干扰能力等诸多优点的基础上,能够适应未来各种灵活的业务配置;但其对相位噪声更加敏感,相噪会导致其出现子带共同相位误差(Sub-Band Common Phase Error,SCPE)和子带载波间干扰(Sub-Band Inter-Carrier Interference,SICI),严重降低系统性能。基于最大期望准则(EM),提出一种自适应EM相噪抑制算法(AEM-PNS),其中包含EM-SCPE和EM-SICI两个子算法,算法通过在符号帧中插入的相噪指示符(Phase Noise Instruction Symbol,PNIS)和导频指示符(Pilot Instruction Symbol,PIS)自动选择子算法。仿真结果表明,新提出的算法能自适应跟踪相噪的变化,有效降低相位噪声的影响,同时具有较低的计算复杂度和较高的频谱效率。

76-80

基于网络熵的域内节能路由方案

作者:张举; 耿海军; 刘洁琦 单位:山西大学软件学院; 太原030006; 网络与交换技术国家重点实验室; 北京100876

摘要:减少网络能耗和建立绿色网络已经成为学术界和工业界研究的关键科学问题。已有的节能方案均在已知流量矩阵的前提下展开研究,但是获得实时流量数据并不容易。因此,文中研究了如何在未知流量矩阵的情况下降低网络能耗,提出了一种基于网络熵的域内节能路由方案(Intra-domain Energy Efficiency Routing Scheme Basedon Network Entropy,EERSBNE),该方案通过关闭网络中的链路来实现节能的效果。首先提出了链路关键度模型和网络熵模型,然后根据链路关键度计算网络中所有链路的重要程度,最后根据链路的重要性和网络熵模型依次关闭网络中的链路。实验结果表明,该算法在降低网络能耗的同时不会引入较大的路径拉伸度。

81-87

移动社会网络中基于多维上下文匹配的数据转发算法

作者:徐方; 邓敏; 熊曾刚; 叶从欢; 徐宁 单位:湖北工程学院计算机与信息科学学院; 湖北孝感432000; 武汉大学计算机学院; 武汉430072

摘要:通过研究移动社会网络中的多种上下文信息对节点移动模式的影响,提出了基于多维上下文认知的数据转发算法MCMF。该算法综合考虑物理邻接性、社会相似性以及社会交互性3个维度的上下文信息来进行动态数据转发决策。首先消息携带者节点通过物理邻接匹配获得邻居节点集合;然后通过社会相似性匹配在邻居节点集合中选出候选节点子集,并基于社会网络的社群特征,采用马尔可夫预测方法在候选节点子集中选出最优中继节点;最后设计高效的数据转发算法。仿真实验表明,相比于其他3种著名算法,该算法在交付比率和开销比率方面具有较好的性能。

88-94

无线车载网络中一种基于跨层优化的网络编码TCP协议

作者:陈杰; 谢显中; 黄倩; 黎佳 单位:重庆邮电大学宽带接入网络研究所; 重庆400065

摘要:无线车载网络(Wireless Vehicular Networks,WVN)具有研究价值和重要应用价值,目前关于WVN中的网络编码TCP协议的研究并不多,且对跨层的优化也没有被重视。文中首先针对无线车载网络中不同的丢包原因,给出了一种基于随机线性网络编码的跨层联合优化方法VC-TPC/NC,可以针对不同丢包原因采取不同的处理方式;进一步,重新设计了网络编码层发送端的发送策略,并通过理论分析说明了VC-TCP/NC在时延和网络吞吐量方面的优势;最后,在不同场景下的仿真结果表明,VC-TCP/NC的性能相比于传统TCP与TCP/NC等性能有较大提高。

计算机科学杂志信息安全
95-101

多维敏感特征的Android恶意应用检测

作者:谢念念; 曾凡平; 周明松; 秦晓霞; 吕成成; 陈钊 单位:中国科学技术大学计算机科学与技术学院; 合肥230026; 安徽省计算与通讯软件重点实验室; 合肥230026

摘要:应用程序的行为语义在Android恶意应用检测中起着关键作用。为了区分应用的行为语义,文中提出适合用于Android恶意应用检测的特征和方法。首先定义广义敏感API,强调要考虑广义敏感API的触发点是否与UI事件相关,并且要结合应用实际使用的权限。该方法将广义敏感API及其触发点抽象为语义特征,将应用实际使用的权限作为语法特征,再利用机器学习分类方法自动检测应用是否具有恶意性。在13 226个样本上进行了对比实验,实验结果表明,该方法的分析速度快且开销小,选取的特征集使Android恶意应用检测得到很好的结果;经机器学习分类技术的比较,我们选择随机森林作为检测方案中的分类技术,所提特征策略的分类准确率达到96.5%,AUC达到0.99,恶意应用的分类精度达到98.8%。

102-108

一种针对无线传感网中黑洞攻击的检测与防御方法

作者:王珺; 朱志伟; 刘俊杰 单位:南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室; 南京210003; 南京邮电大学通信与信息工程学院; 南京210003

摘要:无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)被广泛应用于军事、生产、医疗等各个方面,而当下的许多传感器网络都部署在恶劣、开放的环境中,存在各种各样的威胁。黑洞攻击是一种典型的路由攻击,在这种攻击中恶意节点声称自己是剩余能量多、能够一跳到达目的节点的节点或者声称自己就是目的节点,因此很多节点会把要发送的数据发给该恶意节点,而恶意节点吸引数据包后,并不将数据包转发而是丢弃,这就造成传输空洞。针对这种特性,文中提出了一种基于位置信息的诱捕检测算法BTCOLI(Blackhole Attack Detection Algorithm Basedon Location Information),以实际不存在的目的节点为诱饵,找到黑洞节点,对其进行身份验证以及位置检测,从而剔除该恶意节点。同时,还提出了相应的防御方案:在网络中加入预共享对称密钥,并提供HMAC(Hash-based Message Authentication Code)消息验证机制,以防止恶意节点加入网络。最后通过搭建NS-2下的仿真平台,验证了该算法在检测率方面的优越性。

109-114

一种基于特征提取的访问控制方法

作者:黄美蓉; 欧博; 何思源 单位:湖南大学信息科学与工程学院; 长沙410082

摘要:当前,细粒度的授权控制是访问控制中的研究热点,它能够在单一固定的环境下合理地调整访问策略以满足工作流安全。然而,一旦其迁移到新场景,遭遇访问策略未设定的授权,它就可能难以给出正确判断,只能依靠人工审查来确认是否授权,但人工审查授权耗时耗力,在大数据环境下成本过高。因此,引入一种基于过去经验学习的自动化判别机制势在必行。文中尝试给出一种针对基于角色的多级访问控制模型的自动化审查方法,通过采样已有的正确和错误授权的时间、空间等特征来刻画出该访问控制的一般化特征表达,从而使得已有的访问控制模型在迁移环境下面对新情况依然能够给出正确判断,降低人工审查的工作量。实验表明,该分析机制对用户的访问请求有较高的正确评判率。

115-119

基于密钥共享的分层混合认证模型

作者:赵茭茭; 马文平; 罗维; 刘小雪 单位:西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室; 西安710071

摘要:随着信息时代的迅速发展,云计算数据访问安全已经成为了用户最关心的问题。身份认证技术是确保参与者在开放的网络环境中实现安全通信的一种重要手段,如何利用身份认证技术为云环境安全保驾护航,成为学者研究的热点。文中通过公钥基础设施(Public Key Infrastructure,PKI)颁发CA证书以在不同云服务间建立信任,将多个采用身份密码体制(Identity-Based Encryption,IBE)的云联合起来;采用分层身份加密体系,引入共享密钥技术,通过选取成环结构,提出一种PKI-IBE混合认证模型方案,并对方案的安全性进行分析,从理论上证明了云环境下PKI-IBE(Public Key Infrastructure-Identity-Based Encryption)同层成环模型提供服务的可行性。同时文中设计了一种基于该模型的签密技术,通过公私密钥对实现云内认证以及跨云认证。安全性理论证明与性能分析表明,该方案在计算量稍增加的前提下,保证了足够的安全性,更加满足云环境下的用户分属不同云域的认证以及用户安全访问的需求,有效解决了云环境中数据访问的安全问题。

120-126

面向差分隐私保护的聚类算法

作者:胡闯; 杨庚; 白云璐 单位:南京邮电大学计算机学院; 南京210003; 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室; 南京210023; 南京中医药大学信息技术学院; 南京210023

摘要:大数据时代的数据挖掘技术在研究和应用等领域取得了较大发展,但大量敏感信息披露给用户带来了众多威胁和损失。因此,在聚类分析过程中如何保护数据隐私成为数据挖掘和数据隐私保护领域的热点问题。传统差分隐私保护k-means算法对其初始中心点的选择较为敏感,而且在聚簇个数k值的选择上存在一定的盲目性,降低了聚类结果的可用性。为了进一步提高差分隐私k-means聚类方法聚类结果的可用性,研究并提出一种新的基于差分隐私的DPk-means-up聚类算法,同时进行了理论分析和比较实验。理论分析表明,该算法满足ε-差分隐私,可适用于不同规模和不同维度的数据集。此外,实验结果表明,在相同隐私保护级别下,与其他差分隐私k-means聚类方法相比,所提算法有效提高了聚类的可用性。

127-132

基于符号执行的Return-to-dl-resolve利用代码自动生成方法

作者:方皓; 吴礼发; 吴志勇 单位:陆军工程大学指挥控制工程学院; 南京210000

摘要:Return-to-dl-resolve是一种可突破复杂防护机制的通用漏洞利用技术,目前主要以手工方式实现,研究人员需要深入分析并理解ELF动态链接原理,泄露并解析任意库函数的地址,拼装攻击载荷,效率非常低。文中提出了一种基于符号执行的Return-to-dl-resolve自动化实现方法,该方法为ELF可执行文件提供符号执行环境,对程序崩溃点的符号状态进行约束,通过约束求解器对约束进行求解,实现了Return-to-dl-resolve利用代码自动生成系统R2dlAEG。实验结果表明,R2dlAEG可快速构造利用代码,并能够在NX和ASLR防护机制同时开启的条件下劫持程序的控制流。

133-138

云环境下SNS隐私保护方案

作者:刘胜杰; 王静 单位:南京工业大学计算机科学与技术学院; 南京211816

摘要:社交网络存储的数据实际都是外包给并不完全可信的云服务商。针对社交网络隐私安全和属性更新问题,提出一种云环境中具有策略隐藏和属性撤销的属性基加密方案。通过分解密钥产生方式降低用户端的计算量,引入合数阶的双线性群实现访问策略隐藏,并利用令牌树和陷门机制灵活且高效地完成属性撤销。而且,该方案在标准假设下可被证明是安全的。因此,将该方案运用于社交网络,将数据加密存储于云服务端是安全可行的。与其他方案相比,该方案既保护了访问策略的隐私,又具有多样的访问控制功能,在计算和存储等方面更有优势。

139-144

信息流格模型的非法流分析

作者:王雪健; 赵国磊; 常朝稳; 王瑞云 单位:中国人民解放军信息工程大学; 郑州450001

摘要:随着互联网的发展以及网络空间地位的上升,信息的重要性与日俱增。为确保信息安全,对非法信息流的控制显得尤为重要。文中分析了信息流格模型中信息流动的安全性,为更好地对模型内部的信息流进行分类,首先,对信息流格模型进行线性化分析,使得模型被线性化表述,并将其称为线性信息流格模型。接着,引入马尔科夫链,并利用马尔科夫链的常返态属性和瞬时态属性的概率变化,来量化表示模型中主体和客体之间的转换状态,从而检测出模型内部的各个信息流。进一步地,根据模型内部的主体和客体分别对应的常返态与瞬时态的概率对比,分析每个信息流的安全状态,即:当模型检测中同时出现两个常返态时,违反了安全模型,从而导致非法信息流的出现。由于概率变化存在同一性,该方法会产生误差并影响其检测结果。为弥补这一不足,介绍了SPA语言,然后对线性信息流格模型进行了SPA语言的描述,并采用形式化中的无干扰方法对马尔科夫链模型内概率同一性的不足进行补充说明。最后,检测出其中隐藏的非法信息流,判断出含误差下各个信息流的安全状态,并得出结论:符合安全模型但违反安全策略的信息流不满足无干扰属性。这对信息流安全检测软件的设计及硬件应用具有重要意义。

145-151

基于N-gram的Android恶意检测

作者:章宗美; 桂盛霖; 任飞 单位:电子科技大学计算机科学与工程学院; 成都611731; 中国电子科技集团公司第三十研究所; 成都610041

摘要:随着Android系统的广泛应用,Android平台下的恶意应用层出不穷,并且恶意应用躲避现有检测工具的手段也越来越复杂,亟需更有效的检测技术来分析恶意行为。文中提出并设计了一种基于N-gram的静态恶意检测模型,该模型通过逆向手段反编译AndroidAPK文件,利用N-gram技术在字节码上提取特征,以此避免传统检测中专家知识的依赖。同时,该模型使用深度置信网络,能够快速而准确地学习训练。通过对1267个恶意样本和1200个善意样本进行测试,结果显示模型整体的检测准确率最高可以达到98.34%。实验进一步比较了该模型和其他算法的检测结果,并对比了相关工作的检测效果,结果表明该模型有更好的准确率和鲁棒性。

计算机科学杂志软件与数据库技术
152-158

Github中开发人员的行为特征分析

作者:李存燕; 洪玫 单位:四川大学计算机学院; 成都610065

摘要:开源环境下开发人员的行为特征分析是促进开源社区协作开发的重要问题之一。文中以Github开源社区的数据为研究对象,结合可视化分析的技术,分析了Github上开发者贡献度的影响因素,探索了开发者之间的协作关系,进一步分析了开发者所属地域与开发者协作之间的关系。通过研究结果发现了一些具有重要理论和时间价值的现象与结论,从一个新的视角揭示了开发人员的部分行为特征。

159-165

基于梦境粒子群优化的类集成测试序列生成方法

作者:张悦宁; 姜淑娟; 张艳梅 单位:中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心; 江苏徐州221116; 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室; 广西桂林541004

摘要:类集成测试序列的确定是面向对象类集成测试技术中的一个重要课题。合理的类集成测试序列可以降低为其构造测试桩的总体复杂度,从而减小测试代价。针对粒子群优化算法容易早熟的缺陷,文中提出一种基于梦境粒子群优化算法的类集成测试序列生成方法。首先把每个类集成测试序列映射为一维空间中的一个粒子,然后将粒子看作有做梦能力的个体。每个迭代周期分为白天和夜间两个阶段,在白天阶段粒子正常移动,而在夜间阶段粒子根据各自的做梦能力扭曲当前位置。如此,粒子有机会在当前位置附近进行搜索,使得算法减缓收敛速度,避免过早陷入局部最优。实验结果表明,多数情况下该方法可以得到测试代价更小的类集成测试序列。

166-170

软件网络分形结构特征研究

作者:潘浩; 郑巍; 张紫枫; 芦超群 单位:南昌航空大学软件学院; 南昌330063; 西安电子科技大学数学与统计学院; 西安710126

摘要:随着互联网技术的发展,软件系统的规模也在日益扩大,软件功能的变化使得软件网络的结构呈现差异化。软件网络的分形结构体现出软件网络整体和局部对象类之间依赖调用的自相似性,可以从代码层面上对软件系统结构以及功能进行分析。文中对软件网络分形结构特征进行研究:首先,综合类之间的依赖关系,对软件网络进行加权;然后利用基于网络中心性的盒子算法计算加权软件网络结构的分形维度,以分析其分形结构特征;最后,利用上述方法对spring和struts2这两款具有代表性的java软件框架进行分析。实验表明,这两款软件以及它们的子模块都具有分形结构特征,软件网络的分形维数随着模块功能复杂程度的增加而增加,功能综合性较强的软件网络分形维数要大于功能专一的软件网络;并且在版本演化过程中,软件网络的分形维数随着软件功能的丰富也呈现上升的趋势。

171-177

基于CAN的地理语义数据存储与检索机制

作者:卢海川; 符海东; 刘宇 单位:武汉科技大学计算机科学与技术学院; 武汉430065; 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室; 武汉430065

摘要:语义技术能够更智能、更精确地检索信息,辅助工作人员进行科学决策,已被应用于地理信息处理,并形成了基于RDF(Resource Description Framework)数据的地理查询语言GeoSPARQL。然而,基于地理语义信息处理的应用平台多采用中心化的存储和检索服务,使得这些平台存在单节点失效、扩展性差等缺陷。尽管已有研究人员提出了多种方法,试图利用对等网络技术来解决语义数据的分布式处理,从而提升应用系统的可靠性和扩展性,但这些方法并没有考虑地理语义数据自身的特征。针对上述问题,文中利用地理语义数据的特征在对等网络上对其进行存储,提出基于CAN(Content Address able Network)的地理语义存储和检索方案,根据位置信息将地理语义数据映射到对等网络中,从而提高了语义数据的检索效率。实验结果表明,所提方案不仅具有良好的扩展性,而且地理信息的拓扑关系查询效率优于现有方案。

计算机科学杂志人工智能
178-186

因果信息在不同粒度上的迁移性

作者:姚宁; 苗夺谦; 张志飞 单位:同济大学计算机科学与技术系; 上海201804; 同济大学嵌入式系统和服务计算教育部重点实验室; 上海201804; 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 南京210023

摘要:知识与粒度相关,在不同粒度上对现象的解释不同,而因果性描述的是现象的本质特征。因果性与粒度之间存在着怎样的关联,一个粒度上的因果关系是否可移植到其他不同粒度上,是目前人工智能研究亟待解决的问题。针对由观测数据构成的信息系统,从数据中直接抽取因果变量所需满足的基本图形结构,估算变量间的因果关系;再通过向系统中添加新属性以及合并多个信息系统,改变原系统中信息的粒度,研究所识别的因果关系在新系统中的可迁移性。若新属性作用于结果变量,则原系统中的因果关系不可迁移至新系统;若新属性对结果变量无影响,则原系统中的因果关系可移植至新系统。

187-195

求解Web服务组合QoS优化的多属性决策及自适应遗传算法

作者:鲁城华; 寇纪淞 单位:天津大学管理与经济学部; 天津300072; 天津财经大学珠江学院; 天津301811

摘要:随着面向服务计算(Service-oriented Computing,SOC)的不断发展,基于服务质量(Quality of Service,QoS)的Web服务组合研究成为了必然趋势。鉴于QoS属性的多维性及相互矛盾性,提出将基于QoS的Web服务组合优化问题转化为多属性决策问题进行求解。采用折中系数对每个组合服务实例到正负理想点的距离进行累加求和,最终得到一组最优服务排序结果,用户可以根据自身偏好进行选择。传统的多属性决策方法无法有效地处理大规模的组合服务搜索空间,因此,为了有效地解决Web服务组合优化这一NP难题,提出一种结合多属性决策方法和自适应遗传算法的新型优化算法来解决该问题。实验采用真实的QoS综合服务数据集进行验证,实验结果表明,该方法能够在较短时间内找到全局近似最优解,且解集的排序结果接近于实际的最优服务排序。同时,该方法对于解决大规模的Web服务组合优化问题具有良好的可伸缩性。

196-201

基于类别随机化的随机森林算法

作者:关晓蔷; 庞继芳; 梁吉业 单位:山西大学计算机与信息技术学院; 太原030006; 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室; 太原030006

摘要:随机森林是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的分类方法,已成为国内外学者共同关注的研究热点,并被广泛应用到各种实际问题中。传统的随机森林方法没有考虑类别个数对分类效果的影响,忽略了基分类器和类别之间的关联性,导致随机森林在处理多分类问题时的性能受到限制。为了更好地解决该问题,结合多分类问题的特点,提出一种基于类别随机化的随机森林算法(RCRF)。从类别的角度出发,在随机森林两种传统随机化的基础上增加类别随机化,为不同类别设计具有不同侧重点的基分类器。由于不同的分类器侧重区分的类别不同,所生成的决策树的结构也不同,这样既能够保证单个基分类器的性能,又可以进一步增大基分类器的多样性。为了验证所提算法的有效性,在UCI数据库中的21个数据集上将RCRF与其他算法进行了比较分析。实验从两个方面进行,一方面,通过准确率、F1-measure和Kappa系数3个指标来验证RCRF算法的性能;另一方面,利用κ-误差图从多样性角度对各种算法进行对比与分析。实验结果表明,所提算法能够有效提升集成模型的整体性能,在处理多分类问题时具有明显优势。

202-209

基于子组与社会行为的缩小群组推荐列表方法

作者:毛宇佳; 刘学军; 徐新艳; 张欣 单位:南京工业大学计算机科学与技术学院; 南京211816

摘要:以多个用户为推荐对象的组推荐系统已成为研究热点。目前,组推荐系统大多考虑如何充分挖掘用户偏好来尽可能满足所有用户的需求,但这也造成了推荐列表规模过大的问题,从而导致群组成员无法快速做出决定。针对该问题,文中提出了一种缩小群组推荐列表的方法(Recommendation Method based on Sub-Group and Social Behavior,RMSGSB)。该方法通过划分子组来缩小群组规模并减少群组偏好属性数量,利用成员的社会行为,从容忍度与利他行为两方面为子组分配权重,以保证推荐公平性。在真实数据集上的实验对比结果表明,该算法具有更好的群组推荐效果。

210-214

融合Jensen-Shannon散度的推荐算法

作者:王永; 王永东; 邓江洲; 张璞 单位:重庆邮电大学经济管理学院; 重庆400065; 重庆邮电大学计算机科学与技术学院; 重庆400065

摘要:为充分利用所有评分,缓解数据稀疏性问题,将概率统计领域的Jensen-Shannon(JS)散度引入相似性度量中,提出了一种新的项目相似性度量算法。该算法将项目的评分信息转化为评分值密度,并依据评分值的密度分布来计算项目相似性。同时,引入评分数量因子,进一步提升了基于JS的相似性度量方法的性能。最后,以基于JS的相似性度量方法为基础,设计了相应的协同过滤算法。在MovieLens数据集上的实验结果表明,所提算法在预测误差和推荐准确性方面均有良好的表现。因此,该算法在推荐系统中具有很好的应用潜力。

215-222

基于综合优先度和主机信息的暴雨灾害主题退火爬虫算法

作者:刘景发; 李帆; 蒋盛益 单位:南京信息工程大学计算机与软件学院; 南京210044; 广东外语外贸大学信息科学与技术学院; 广州510006)2

摘要:如今,互联网集成的与暴雨灾害相关的信息多种多样,然而人工搜索网页信息的效率不高,因此网络主题爬虫显得十分重要。在通用网络爬虫的基础上,为提高主题相关度的计算精度并预防主题漂移,通过对链接锚文本主题相关度、链接所在网页的主题相关度、链接指向网页PR值和该网页主题相关度的综合计算,提出了基于网页内容和链接结构相结合的超链接综合优先度评估方法。同时,针对搜索过程易陷入局部最优的不足,首次设计了结合爬虫记忆历史主机信息和模拟退火的网络主题爬虫算法。以暴雨灾害为主题进行爬虫实验的结果表明,在爬取相同网页数的情况下,相比于广度优先搜索策略(Breadth First Search,BFS)和最佳优先搜索策略(Optimal Priority Search,OPS),所提出的算法能抓取到更多与主题相关的网页,爬虫算法的准确率得到明显提升。

223-229

面向大坝变形监测的时空一体化预测算法

作者:毛莺池; 曹海; 何进锋 单位:河海大学计算机与信息学院; 南京211100

摘要:大坝变形的时空演变预测分析有助于大坝管理人员及时掌握大坝空间的整体变形状态。目前,大坝变形预测研究分为两个方面:1)通过仅对分布变形仪器部位进行时间序列预测,得出下一时刻的变形值(如BP神经网络);2)利用周围变形数据进行空间插值,得到当前时刻未分布仪器点的变形值。单独使用上述任何一种方法都无法利用历史变形数据预测下一时刻未分布仪器部位的变形状况。针对该问题,结合空间预测模型时空克里金方法(STKri-ging,STK)与神经网络模型即BP神经网络及门限循环神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU)各自的优势,构造了一种新型时空序列预测算法(BP-STK-GRU),实现了对未分布监测仪器部位的变形值预测。主要步骤包括:1)GRU优化单个测点的历史时间序列变形值;2)BP拟合测点下一时刻数据的整体趋势;3)利用STK拟合BP预测结果的稳定部分;4)结合空间插值及BP空间整体预测值,得出未分布仪器点的变形值。实验结果表明,所提方法是有效的,并且在对未知点的变形预测稳定性及精确度方面都有很好的表现。

230-235

新型软粗糙集:软粗糙半群

作者:路怡瑶; 孔祥智 单位:江南大学理学院; 江苏无锡214122

摘要:为进一步简化处理不确定性问题的方法,在半群上研究了一种新型的软粗糙集(MSR-半群)。首先,基于软集、粗糙集和半群的一些基本理论,对它们之间的关系进行深入研究,并讨论了软粗糙集的运算和基本性质;接着,为了进一步了解软逼近空间,应用了下软粗糙逼近和上软粗糙逼近的概念;同时,在半群上提出了两种特殊软集即G-软集和GG-软集的概念,对其做相应的运算,并给出实例进行了证明;接着,对MSR-逼近空间的粗糙性进行讨论,提出了MSR-半群的概念,并且研究了上MSR-半群和下MSR-半群的基本特征;最后,通过实例进行比较分析,说明了软粗糙半群的研究价值。

236-241

一种新的基于粒度重要度的三支决策模型

作者:薛占熬; 韩丹杰; 吕敏杰; 赵丽平 单位:河南师范大学计算机与信息工程学院; 河南新乡453007; “智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室; 河南新乡453007

摘要:粒度重要度是多粒度粗糙集中的一项重要研究内容。针对现有粒度重要度只考虑单个粒度对决策的直接影响而忽略了其他粒度对决策综合影响的问题,结合多粒度粗糙集近似质量的概念,通过研究粒度重要度的构造方法,提出了一种新的多粒度间的粒度重要度的计算方法,并给出了基于该方法的粒度约简算法。同时,为减少冗余决策信息,将约简集与三支决策理论相结合,构建了基于粒度重要度的三支决策模型,给出了决策规则。最后通过实例证明,新的粒度约简算法可以获得具有更高区分度的数据,且缩小了延迟域范围,使最终决策更合理。

242-248

优势-等价关系下序贯三支决策的属性约简

作者:李艳; 张丽; 王雪静; 陈俊芬 单位:河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室; 河北保定071002; 北京师范大学珠海分校应用数学学院; 广东珠海519087

摘要:序贯三支决策方法是一种能够表示问题中的多重层次粒度,并将多粒度结合起来解决不确定决策问题的有效途径。优势-等价关系粗糙集则是针对条件属性具有偏好关系的分类问题,提取有序信息,对目标概念进行近似,从而形成决策知识。利用传统的优势关系粗糙集方法进行知识约简和提取的效率低下,而目前大部分序贯三支决策方法则局限在符号值属性的信息系统中,对连续值和有序值不能进行有效处理,造成一定程度的信息丢失。因此,将序贯三支决策的思想应用于优势关系粗糙集模型中,定义了一种新的基于序贯三支决策的属性约简及相应的属性重要度,对具有偏好值属性的信息系统进行更加高效的处理,通过多粒度的表示和关系的研究,加速了知识约简过程。选取了多组UCI数据进行实验,结果表明所提出的基于优势关系的序贯三支决策方法能够在保证约简质量的基础上明显降低时间耗费。

计算机科学杂志图形图像与模式识别
249-254

基于多源特征后融合的分层目标检测算法

作者:盛雷; 卫志华; 张鹏宇 单位:同济大学计算机科学与技术系; 上海201804; 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学); 上海201804

摘要:目标检测是计算机视觉领域的热门研究课题,是视频内容分析的基础。文中提出了一种基于图像多源特征后融合的分层目标检测算法。在该算法中,使用多级决策的思想对目标检测任务进行粗细两个粒度的划分。在粗粒度层面,先使用HOG特征对图像进行分类,根据分类器的置信度分数,将测试图像分为正例、负例和不确定例。在细粒度层面,使用多种视觉特征以及多种核函数后融合的方法对不确定域中的图像做进一步分类。在同一数据集上设置了3组对比实验。实验结果表明,所提算法在各个评价指标上都有出色的表现,且在实际视频的目标检测中的效果优于Faster-RCNN。

255-260

基于视觉特性的手机屏幕亮度自适应调节算法

作者:李孟君; 黎文伟 单位:湖南大学信息科学与工程学院; 长沙410000

摘要:人工智能技术的发展促使人们通过智能手机进行交互,因此设置适宜的手机屏幕亮度对于保护人眼健康至关重要。针对该问题,文中结合人眼视觉特性对手机屏幕自适应亮度调节算法进行了优化。首先,设计了两款测量工具来采集和分析相关的数据。然后,采用主观评价的方法对室内外不同环境照度条件下的手机亮度值进行了研究。实验结果显示,用户理想的手机屏幕亮度远远低于现有自动亮度调节下的手机屏幕亮度。最后,根据用户的体验和人体视觉的特性设计了相应的算法,并对算法进行了评估。

261-265

基于线性判别分析的Choquet积分的符号模糊测度提取

作者:王灯桂; 杨蓉 单位:深圳大学机电与控制工程学院; 广东深圳518060

摘要:在解决分类问题时,建立在Choquet积分上的分类器以其非线性和不可加性的特点,扮演着越来越重要的角色。由于Choquet积分中的符号模糊测度可以描述各特征对结果的影响,因此Choquet积分在解决数据分类及融合问题方面具有显著的优势。但是,关于Choquet积分符号模糊测度值的求解,学术界一直缺乏有效的方法。目前最常用的方法是遗传算法,但是遗传算法在解决符号模糊测度值的优化问题时存在算法较为复杂、耗时较长等缺陷。由于符号模糊测度值在Choquet积分分类器中是决定性的重要参数,因此设计出一种有效的符号模糊测度提取方法十分必要。文中提出基于线性判别分析的Choquet积分符号模糊测度的提取方法,推导出在分类问题下Choquet积分的符号模糊测度值的解析式表达,其能够有效、快速地得出关键性参数。分别在人工数据集及基准实际数据集上进行测试与验证,实验结果表明所提方法能有效解决Choquet积分分类器中符号模糊测度的优化问题。

266-270

自适应邻域选择的FPFH特征提取算法

作者:吴飞; 赵新灿; 展鹏磊; 关凌 单位:郑州大学信息工程学院; 郑州450001

摘要:在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多对点云估算点云密度;然后,计算多个邻域半径以提取FPFH特征用于SAC-IA配准,统计配准性能最优时的半径与点云密度值,使用三次样条插值拟合法求出函数表达式,形成自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。实验结果表明,该算法根据点云密度自适应选择合适的邻域半径,提升了FPFH特征匹配的性能,同时加快了运算速度,具有指导价值。

271-278

基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法

作者:朱威; 商明将; 荣意; 冯杰 单位:浙江工业大学信息工程学院; 杭州310023; 浙江理工大学信息学院; 杭州310018

摘要:镜头边界检测是智能视频检索的一个重要环节。现有的检测方法主要是在像素域进行处理,切变检测精度不高,计算复杂度过大。针对这些问题,文中利用解析HEVC码流得到的编码信息,提出了一种基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法。首先统计每帧编码信息中各类预测模式的PU个数,并根据CU深度对运动矢量进行幅值滤波;然后采用PU预测模式、运动矢量和帧比特数对切变候选帧进行两级筛选,再对其进行自适应阈值的镜头切变检测;接着根据切变帧对视频序列进行分段,并在时域上对帧比特数进行平滑滤波;最后使用PU预测模式和经滤波平滑后的帧比特数对分段视频进行镜头渐变检测。实验结果表明,该方法具有良好的镜头边界检测效果,并具有较低的计算复杂度。

279-285

基于深度学习的交互似然目标跟踪算法

作者:张明月; 王静 单位:南京工业大学计算机科学与技术学院; 南京211816

摘要:针对传统的视频跟踪算法对视频跟踪的精度不足以及主成分分析(PCA)的非线性拟合能力较弱的问题,将卷积神经网络与交互似然(IL)算法相结合,在深度学习的基础上对粒子滤波算法进行了优化改进。将核主成分分析(KPCA)网络应用于视频跟踪来获取目标的深层次特征表达,并采用一种新的交互似然图像跟踪器,非迭代地计算,对不同区域进行跟踪取样来减少数据之间的关联需求。在图像集上将所提算法与多种改进算法进行评估对比,结果表明所提算法具有非常好的鲁棒性及精确性。

286-293

点线特征融合的误匹配剔除算法

作者:魏玉慧; 王永军; 王国东; 刘红敏; 王静 单位:河南理工大学物理与电子信息学院; 河南焦作454000; 河南理工大学计算机科学与技术学院; 河南焦作454000

摘要:特征匹配作为计算机视觉的一项关键技术而备受关注。近年来,基于描述子的特征点匹配技术取得了一系列突破性进展,但曲线长度不一、端点定位不准确以及周围包含的重复性纹理较多等因素,导致了曲线匹配研究依旧是一个极具挑战性的热点研究课题,且现有曲线匹配方法大多出现匹配总数少、匹配正确率低的问题。为增加特征匹配的总数和正确率,利用特征点和特征曲线的位置关系提出一种点线特征融合的误匹配剔除算法(Point Line feature Fusion,PLF)。首先定义点到曲线的距离,利用点、曲线描述子提取图像的点、线特征;其次确定落入匹配曲线对应支撑区域内的匹配点对,并根据匹配点组和曲线间的距离约束剔除错误曲线匹配;最后利用点线距离约束剔除匹配曲线支撑区域内的错误点匹配。实验选取了3种不同的点线组合,即SIFT技术提取的点特征分别与IOCD曲线描述子、IOMSD曲线描述子、GOCD曲线描述子提取的曲线特征相融合,验证算法对多种点、线描述子具有适用性,且该算法不仅适用于特征点与特征曲线的融合,亦适用于特征点与特征直线的融合,从而验证了其对多种图像特征具有适用性。实验结果表明,在旋转、视角变化、光照变化、压缩、噪音、模糊等变换条件下,该算法均能有效提高曲线特征匹配的匹配总数和匹配正确率,同时提高点匹配的正确率。

计算机科学杂志交叉与前沿
294-300

一种基于同配性的重叠蛋白质复合体检测算法

作者:王杰; 梁吉业; 赵兴旺; 郑文萍 单位:山西大学计算机与信息技术学院; 太原030006; 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室; 太原030006

摘要:蛋白质复合体在生物过程中具有重要的作用,从蛋白质互作用网络中进行蛋白质复合体检测是后基因时代的一项具有挑战性的任务。种子扩展方法是一种从蛋白质互作用网络中进行重叠蛋白质复合体检测的有效技术。然而,现有方法面临两方面的问题:1)在选择种子结点时通常仅仅考虑了网络中结点的直接邻居之间的连接紧密度,难以充分体现结点在局部邻域子图内的重要性;2)在簇的扩展过程中假设候选结点之间是相互独立的,忽略了候选结点的添加顺序可能对聚类结果带来的影响。为了解决以上问题,文中基于生物网络同配性提出了一种重叠蛋白质复合体检测算法。该算法利用结点的二阶邻域信息来度量结点的重要性,进而选择种子结点,在簇扩展过程中利用同配性实现多个候选结点的批量添加。为了对重叠聚类结果进行评价,提出了一种重叠复合体评价指标F-overlap。与其他复合体检测算法在蛋白质互作用数据集上的对比实验结果表明,所提算法能够有效地进行重叠蛋白质复合体检测。

301-305

基于彩色编码技术的准种重建算法

作者:黄丹; 吴璟莉 单位:广西师范大学计算机科学与信息工程学院; 广西桂林541004; 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室; 广西桂林541004; 广西区域多源信息集成与智能处理协同创新中心; 广西桂林541004

摘要:求解病毒准种单体型有助于了解其基因结构特点,对疫苗的研制及抗病毒治疗具有重要意义。文中通过引入模糊距离,构造一种带权的片段冲突图,并提出了基于彩色编码技术的病毒准种单体型重建算法CWSS。CWSS算法先根据给定阈值对片段冲突图进行预处理;然后根据顶点的边权和及饱和度取值为图中顶点着色,着色遵循相邻顶点颜色相异的原则,直至所有顶点完成着色;最后将相同颜色的顶点片段进行组装,得到准种单体型。CWSS算法的时间复杂度为O(m2n+mn)。采用模拟测序片段数据进行实验测试,对CWSS算法和Dsatur算法的重建性能和质量进行对比分析。实验结果显示,相比于Dsatur算法,CWSS算法能获得更准确的准种单体型,具有更高的重建性能。

306-314

面向GPU计算平台的归约算法的性能优化研究

作者:张逸然; 陈龙; 安向哲; 颜深根 单位:北京信息科技大学; 北京100049; 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司; 河北涿州072751; 深圳市商汤科技有限公司; 广东深圳518000

摘要:归约算法在科学计算和图像处理等领域有着十分广泛的应用,是并行计算的基本算法之一,因此对归约算法进行加速具有重要意义。为了充分挖掘异构计算平台下GPU的计算能力以对归约算法进行加速,文中提出基于线程内归约、work-group内归约和work-group间归约3个层面的归约优化方法,并打破以往相关工作将优化重心集中在work-group内归约上的传统思维,通过论证指出线程内归约才是归约算法的瓶颈所在。实验结果表明,在不同的数据规模下,所提归约算法与经过精心优化的OpenCV库的CPU版本相比,在AMDW8000和NVIDIATeslaK20M平台上分别达到了3.91~15.93和2.97~20.24的加速比;相比于OpenCV库的CUDA版本与OpenCL版本,在NVIDIATeslaK20M平台上分别达到了2.25~5.97和1.25~1.75的加速比;相比于OpenCL版本,在AMDW8000平台上达到了1.24~5.15的加速比。文中工作不仅实现了归约算法在GPU计算平台上的高性能,而且实现了在不同GPU计算平台间的性能可移植。

315-320

模糊多目标进化的社会团队形成方法

作者:金婷; 谭文安; 孙勇; 赵尧 单位:南京航空航天大学计算机科学与技术学院; 南京211106; 上海第二工业大学计算机与信息工程学院; 上海201029

摘要:目前,基于社会网络的团队形成问题研究大多采取0-1规则度量专家技能。针对人们通常使用自然语言描述专家技能的情况,提出模糊多目标进化的社会团队形成方法。该方法研究模糊环境下如何从专家社会网络中查询出合适的个体并组成规模一定的团队,实现最小的通信代价和最优的团队绩效。其采用模糊语言变量代替以0-1规则为代表的精确参数来描述专家技能,使用团队绩效的概念衡量团队对任务P的技能表现力。鉴于标准SPEA2算法在进化初期收敛速度慢的缺点,引入档案精英学习策略生成优良个体。另外,考虑到专家技能的模糊性,文中提出了细粒度Dominance判断作为判断个体间支配关系的新准则。仿真实验结果证明,改进算法的收敛速度快,获得的近似Pareto前沿更加逼近真实解集,可有效求解团队形成问题。

321-326

基于Petri网行为紧密度的有效低频行为模式分析

作者:郝惠晶; 方贤文; 王丽丽; 刘祥伟 单位:安徽理工大学数学与大数据学院; 安徽淮南232001

摘要:低频行为模式分析是流程管理的重要内容之一,有效区分低频日志和噪音日志在业务流程过程挖掘中显得尤为重要。目前已有的研究大部分是将流程模型中的低频行为当作噪音直接过滤,但有些低频行为对模型是有效的。文中提出了基于Petri网行为紧密度的有效低频模式分析方法。首先,根据给定的事件日志建立合理的流程模型;然后,通过迭代扩展初始模式来发现流程模型中的所有低频日志序列,并在此基础上计算日志与模型的行为距离向量,利用日志与模型的行为紧密度找出有效的低频行为模式;最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性。

327-332

迭代学习控制的最优学习律和简化学习律的频域研究

作者:刘加存; 赵桂艳; 梅其祥 单位:广东海洋大学电子与信息工程学院; 广东湛江524088; 广东海洋大学数学与计算机学院; 广东湛江524088

摘要:为了在线性时不变MIMO系统中得到迭代学习控制的最优学习律和便于工程实现的简化学习律,在频域上对其进行了相关研究。以系统的传递函数矩阵为基础,依据Parseval定理,将时域误差关联为频域误差,再利用Jordan标准形矩阵等矩阵性质,得到了学习律的通适收敛条件。通过分析该条件,得出了收敛速度最快的一次迭代就能完成的最优学习律。由于高阶导数不利于消除噪音,因此文中还讨论了导数的降阶,给出了简化学习律算法。仿真结果表明,最优学习律和简化学习律是有效的。

计算机科学杂志分期列表:

2019:
2018:
2017:
2016:
2015:
2014:
2013:
2012:
2011:
2010:
2009:
2008:
2007:
2006:
2005:
2004:

计算机科学杂志征稿要求

1.来稿要求内容充实、结构完整、论点明确、有创新、重点突出、顺理成章。

2.来稿做到清稿定稿.文中插图精绘,图中文字清楚,应有图序、图题和图注。

3.稿件请用Word编辑排版.网站上提供了写作模板和样例,作者可进行参考。

4.作者应将对自己的研究工作有所启发、帮助和教益的国内外文献列出,以示对同行工作的尊重和补充.参考文献应查新、查全并在文中明确标引,且与国内外同类工作进行详细讨论和比较。

5.来稿应具有合法性,即不存在抄袭、剽窃、侵权等不良行为。如发现上述不良行为,作者自行负责,本刊不承担任何连带责任。并且本刊不再接受第一作者的投稿。

6.来稿应未在任何正式出版物上刊载过,且不允许一稿多投.本刊不接受任何语种的翻译稿。

7.请通过《计算机科学》网站,登录“作者投稿”进行在线投稿。本刊仅接受通过此系统提交的投稿,不再接受打印稿和电子邮件形式的投稿。稿件上传之前,请务必检查确认文件未染有病毒。

8.投稿分配编号之后,系统将不提供稿件更新功能,请作者务必谨慎投稿。

9.投稿之后,若需查询稿件处理状况,请登录到本刊网站,在"稿件查询"一栏中查询。

10.为联系顺畅,作者在登录本系统进行投稿时,请详细提供联系人的联系方式(包括通讯地址、邮编、E-mail地址和联系电话等)。审稿期间联系方式如有变化,请及时通知编辑部,投稿时,请注明是否为CCF会员(附上会员号),第一作者为CCF会员的录用稿件,版面费85折优惠。

11.《计算机科学》网站上提供了“稿件处理流程”,作者可以通过该流程图了解稿件的处理程序和相关规定。

12.对于拟发表稿件,我们将按投稿时间的顺序安排发表.稿件刊发以后,我们会将稿酬及样刊邮寄过来。注:这里拟发表的时间并非真正的发表时间,请大家谅解,但是准确的发表时间只会提前不会延后。

更多评论>>

网友评论(不代表本站观点)

zhousji** 的评论:

5月中上旬送审,6月初外审意见返回,修改,7月中上旬提交修改,7月中旬编审,8月中旬终审,终审13天录用。有创新,还可以,挺好的杂志,没有传说中那么态度不好,容易被拒。

2019-10-16 11:13:19
wantgsh** 的评论:

初审一周左右,外审不确定性太大,一个两个星期返回,另一个外审换了三个外审专家,拖了两个月,最后也没有什么大问题,修改后直接接收。出版时间也比较慢,主要还是学校规定的杂志啊,没办法.

2019-09-10 09:43:36
dengjun** 的评论:

计算机科学杂志坚持质量第一,审稿严,老师非常和蔼,回复速度很快,措辞很客气,审稿速度很快,论文初投被拒,但是给了很详细的修改意见,修改后,正在发回重审,祝好运!

2019-08-14 15:34:21
sudajin** 的评论:

计算机科学杂志文章从投稿到录用大概3个月,两个审稿人,一个要求修改细节,另一个审稿人提的意见很中肯,本人也学习不少,大修后接受,感觉只要认真修改都没问题。

2019-06-04 15:46:09
huangsi** 的评论:

看到这本书时,给人眼前一亮的感觉,文章内容更是没得说,很喜欢这本书,让人受益匪浅,能修心,让自己保持一种平静的心态,也很吸引人,想一直看下去。

2019-03-15 16:38:25
toujian** 的评论:

每期都看,包装的比较好,没有破损啊等等,收到也比较及时,很满意的,里面的内容也是非常的丰富,特别的精美,非常的高大上,继续坚持中,非常的好。

2019-02-07 14:45:57
yunluo_** 的评论:

回复的很快,一个星期左右就拒稿了 您好!您的稿件与本刊方向不符,请另投他刊. 感谢您对本刊的关注。祝顺利《计算机科学》

2019-01-07 14:58:17
hanmier** 的评论:

第一次在这家订杂志,看其他续订的买家评价还不错。定了几种,处理非常快,性价比还是很高的。···内容很丰富,收到杂志包装很好,非常不错的杂志,值得信赖!以后会继续订购!

2018-12-12 11:02:19
yunlulu** 的评论:

购买的杂志包装完好无缺,到货及时。客服服务态度好。总体而言,信价比高,网购杂志,首选学术之家,感觉挺不错的,质量非常好,在学术之家买书就是很赞,太棒了,我还会长期在这里买书。

2018-12-10 11:07:00
tongyal** 的评论:

首先该杂志找的编辑很专业,属于小同行,并且在业内也具有一些知名度;其次审稿回来的意见很到位,这使得我们刚开始对计算机科学有好感,尽管我们的论文也有被拒的情况,但给出的意见很饱满,并不像有些杂志审稿人草草几句话;最关键的是为我们的研究提出了很有价值的意见,这也可能与我们的运气好有关系吧,每次都能碰到好的审稿人.

2018-11-12 10:53:43
xuebaya** 的评论:

我是从公司同事那看了这本杂志,从来没有订过杂志,刚开始进入学术之家非常茫然,幸好有在线客服,在指导下成功订阅。这个杂志,确实很好,这个杂志正好能满足我对书籍的求知欲。

2018-10-15 11:04:19
zhouqin** 的评论:

杂志很有权威性、追求前沿性、注重实践性、服务性,是一本不错的北大核心期刊,很多文章写得很贴切也很实在,学术之家的杂志一如既往的好,搞活动的时候买的,价格太实惠了.

2018-08-07 17:01:43
阮可轩** 的评论:

这是一本非常好的杂志,学到很多有用的东西,质量也非常好!包装较为严实,运送时间很快,书籍品相尚好,印刷质量较高,排版较为清晰。很喜欢这本书,因为书里面的内容一直是自己比较感兴趣的,不仅内容有趣,而且文笔不错,读起来吸引人,让人欲罢不能。比较推荐,犹豫的朋友尽快下单吧!

2018-07-17 09:43:57
赵苏龙** 的评论:

书籍很好,内容经典、耐看,意义深刻,看完之后感想很多。学术之家送货一向都比较准时,快递小哥态度不错,包装也比较完整,习惯性的每次都在学术之家上订书,不会让我失望。赶上有活动的时候下单更爽,继续保持啊!

2018-05-15 15:09:27
renyazi** 的评论:

看书是提升自身内涵的捷径,看书来提高自己的专业技术能力,正在学习中,给自己加把油!客服服务态度很好,订了很多杂志,客服都很耐心的帮我解决了我的疑问,很不错!

2018-05-09 10:35:03
liudeng** 的评论:

审稿速度快,而且编辑态度好,外审专家审的也快。对专家意见稍作修改后直接终审了,等待结果中,不知道终审的时间是多长。表示已中,想加急,不知道怎么加。。

2018-03-28 10:29:25
chahcah** 的评论:

计算机科学杂志编辑非常认真负责,邮件联系回复也非常快,稿件开始本来有些问题,考虑不用的,但是编辑又给了一次修改的机会,说是修改好了还可能录用,就花心思修,修改后一个月不到就说录用了,还有一些小问题后面陆续解决了,编辑态度非常好,给个赞!

2018-02-05 15:24:49
chuanod** 的评论:

2017.9月19号投出,12月15号发的录用通知。此杂志审稿过程较快,意见具体,有针对性,最重要的是容许作者对审稿人意见提出异议。这家杂志社还是很不错的,效率很高。赞一个~

2018-01-12 10:41:45
  • 1510541**: 你好,请问你从投稿到见刊用了多长时间
    2018-09-05 16:28:21
rg1615** 的评论:

计算机科学杂志编辑给安排的第一个审稿人未能审稿,两个月后更换了新的审稿人,所以审稿时间较长。编辑对文章的审核很严格,修订也很认真。作为核心期刊,难度还是蛮高的.

2017-12-25 14:38:51
guocai_** 的评论:

计算机科学杂志编辑部老师的态度超好,每次打电话都不厌其烦地回答!之所以这么久才录用主要是因为有一个审稿人拖了很长时间,最后以方向不一致,拒绝了审稿,编辑部重新安排了审稿专家,这次很快就出了审稿结果!修改后可以发表!修改之后两个星期终审通过!从投稿到录用大概花了2个半月的时间!

2017-12-12 15:35:24
efg1541** 的评论:

回答审稿人问题后录用,三个审稿人,格式要求很严格,耐心帮助修改文章(文章问题也不是很大)。编辑非常负责,校稿也很严,online很快,对编辑们的效率赞一个,谢谢他们,以后再投。

2017-12-05 09:43:13
我是猴** 的评论:

一个半月录用,挺快的

2017-11-29 17:36:47
weidaxu** 的评论:

计算机科学杂志审稿人都很nice,也很专业,提了非常多又细又专业的问题,多大10多个,有些确实还挺棘手。编辑建议可以重投,但是不保证能够接受,于是,补充文献,摆正态度,细细推敲,好好回答,10月29日重投,目前仍然审稿过程中,希望能中,祈福!

2017-11-14 09:12:41
sdjklsj** 的评论:

2月11号投稿,第二天就送审,因为是简讯,只有一位外审专家,4月18号就给了结果,小修后当天提交退修稿,5月6号给录用通知,挺效率的,给个赞~

2017-10-27 09:40:00
maitian** 的评论:

今天查了一下,看到录用了很开心。先是外审了一个半月,回来直接说没有创新性。后来又改动一点,历时大半个月,然后又退又改。前后一共用了三个月时间,虽然过程很痛苦,但外审后专家也给了很多修改意见,我也学到了很多。我就顺着专家的建议修改补充内容,接着就到了现在,感觉计算机科学杂志很专业,值得推荐。

2017-10-26 11:04:27
mayusnf** 的评论:

计算机科学杂志有较高学术水平,有创新点,语言流畅,逻辑关系明确。重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态,为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平而奋斗矢志不渝。是一本非常具有可读性和收藏性的杂志,卖家发货的速度很快,真心的给一个赞!

2017-10-16 16:25:59
heciand** 的评论:

杂志都是新的,内容好,包装也很好,内容很丰富,很满意的,谢谢卖家。下次会回购的。

2017-09-30 09:02:55
yiming** 的评论:

不仅能提升自己阅读能力和写作能力,也能让人看到文章中的世界,朋友推荐学术之家,发货速度快,杂志包装也好,客服挺有耐心的。值得收藏哦!!!

2017-09-19 09:25:54
shenhao** 的评论:

心仪了很久都没下手,终于搞活动了,毫不犹豫就买的,很划算,很满意哈,计算机科学杂志很不错哈,是正版哈,还没拆开,下次再来哈

2017-09-08 17:29:41
cgeurp_** 的评论:

内容很好,可以,学术之家很用心的包装,挺好,挺新的,没有损伤,发货速度很快,质量也很好,这类杂志是我的最爱,追这本杂志好几年了,会一直追下去,支持学术之家。

2017-08-29 11:01:32
sdsasdz** 的评论:

特别是在文章结构,写法指导上,简单清晰地传递给读者。杂志不错,全新的,非常喜欢,看纸质书籍比电子书更有感觉,而且还便宜。

2017-08-24 10:56:35
chenxia** 的评论:

方便快捷价格合理足不出户就能买到商品。包装之类的都完好,没什么磨损,也比较新,物很快,很不错!

2017-08-15 15:48:33
river** 的评论:

计算机科学是我非常喜欢的书,拿到后是正版,发现纸张非常的好,里面的内容也非常出色 ,价格也便宜,质量挺好的,卖家服务特别好!

2017-07-13 09:43:32
linyuey** 的评论:

计算机科学杂志是一本北大核心杂志,投稿过几次了,对该杂志印象很好。编辑部处理稿件、与作者沟通及时;审稿专家认真负责,能够提出建设性的意见;不错的一次投稿经历。

2017-07-10 15:29:08
quaneis** 的评论:

审稿周期基本是满3个月,而且比较严格。毕竟是国内很不错的期刊,专家给的意见也挺中肯,从通知到见刊大概是5、6个月的时间,算比较快的了,听说有的见刊要1年~~~建议大家对自己的成果有信心再投这个期刊,否则有点浪费时间。

2017-06-30 11:16:53
tangze_** 的评论:

初审,外审,主编终审速度非常快,到了编辑加工后就慢了,可能是因为投稿数量多的缘故,编辑部编辑老师非常好,认真负责。初次投稿,有幸被中!

2017-06-16 11:14:49
ji85296** 的评论:

确实感觉编辑相当负责,在中文期刊中算得上严谨的杂志。后期有一点小问题编辑都主动给打电话让修改了,真好,而且审稿周期也不长,五月中旬投的,基本两个多月就录用了,就是后来没要录用通知,一直以为还没结束呢,后来才知道需要跟人家说一声才给发呢,现在一切OK了,毕业没问题了。

2017-06-08 10:59:12
linyouy** 的评论:

计算机科学杂志还不错,挺快的,看见最近很多被拒了,实际很多人都一样,觉得期刊好投,试试的心态,完了被拒了就是一顿吐槽。实际我们应该多看看自己文章的水平,拒了再投吗,无所谓,也没必要这么去吐槽一个杂志。

2017-05-24 15:14:38
muxiang** 的评论:

投稿两个多月之后两个审稿人给出修改后录用的意见。已依照意见进行修改,投稿后直接录用。速度很是快速。感觉这杂志上文章质量还不错,有不错的文章建议往这里投!

2017-05-19 10:09:21
hei_456** 的评论:

该刊在国内计算机领域极具权威性,对文稿的创新性要求比较高。审稿周期大概一个月,算是国内核心期刊中速度较快的,编辑部工作效率也较高,有审稿意见后会迅速反馈作者,返修后几个工作日便会有明确的接受意见。

2017-04-26 08:50:33
  • dick**: 已经通过终审,中间没有经过任何修改,速度挺快的。非常不错的期刊!
    2017-05-10 09:22:01
chenjia** 的评论:

计算机科学杂志的编辑很认真,期间对一些细节问题电话沟通了几次修改,编辑对文中标点都进行了详细的修改,态度也挺好。外审老师也相当负责,针对文章的问题点都一一的给我提出来,非常详细。

2017-04-24 17:22:38
alfred** 的评论:

看这个期刊评价还可以,试着投了下,3月7号投的稿,3月9号初审通过,然后通知交审理费,通过他们邮件中建议的支付宝汇款,结果第二天就核查到到款了,3月10号送的外审,现在只希望外审结果能早点出来。

2017-04-11 16:40:50
sfvd** 的评论:

计算机科学杂志虽然各种评论都有,但真心讲,计算机科学的文章质量确实整体较高,审稿人的审稿意见确实很到位,给修改文章有很大的帮助。编辑部老师都很耐心负责,我感觉很不错。

2017-04-06 09:06:04
chasel** 的评论:

我们学校一直都比较认可该期刊,感觉他们对文章质量把控得很好,现在一般都送审两个外审专家,虽然外审时间上面会稍微长一些(一般两个月内也能给出结果),但是毕竟两个专家审理对文章质量的提升有很大的帮助。去年8月份投了一篇文章,10月回复“修改后发表”,两个专家给出的修改意见都比较中肯,按意见返回后十多天被录用了。总体感觉,这个期刊还是在用心办刊,希望越办越好吧!

2017-03-22 10:54:51
tubowen** 的评论:

个人感觉不像前面评价的比较看重单位或者说审稿态度不好,只要是自己文章过硬一般是没有问题的。不过审稿周期确实还是比较长的,着急的要慎重考虑一下。另外,前面有几位朋友提醒了正刊和增刊的问题,在通知缴纳审稿费的邮件里也写到了可能的增刊(专辑)问题,所以建议大家在录用后电询编辑部,如果是专辑再做处理。从知名度上说,个人感觉国内除了三大学报和各名牌高校学报(SCI,EI)之类的,《计算机科学》还是一个比较好的期刊。

2017-03-22 09:43:09
赵家辉** 的评论:

个人感觉不像前面评价的比较看重单位或者说审稿态度不好,只要是自己文章过硬一般是没有问题的。不过审稿周期确实还是比较长的,着急的朋友们要慎重考虑一下。另外,前面有几位提醒了正刊和增刊的问题,在通知缴纳审稿费的邮件里也写到了可能的增刊(专辑)问题,所以建议大家在录用后电询编辑部,如果是专辑再做处理。从知名度上说,个人感觉国内除了三大学报和各名牌高校学报(SCI,EI)之类的,《计算机科学》还是一个比较好的期刊。祝愿百发百中~

2017-03-13 17:04:33
嘟嘟** 的评论:

从投稿到录用花了六个月,但一个多月就刊出了,校稿超级认真。版面费有点小贵,不过给我加了一个急,提前了三个多月发出来。后面的朋友评职称需要加急的,应该可以和编辑部商量一下的。

2017-02-13 10:20:20
  • 萌萌**: 投稿的时候一定要按照杂志社的模板把格式修改好,图要做漂亮,分析部分要严谨。
    2017-02-17 11:11:39
feifan** 的评论:

审稿还算挺快的,很快就有了回复,后面就修修改改的,主要是针对人工智能及图像处理的细节修改。审稿人的意见还是很专业的,有些意见都是非常详细易懂的,不过有一点,可能是杂志对文章的质量要求非常高,所以对文章的专业性要求还是很高。

2016-05-17 11:19:48
  • miss**: 审稿效率也极高的,审稿人水平确实不错。
    2016-11-04 10:49:12
  • lala**: 审稿比较仔细,要求是比较严格,建议文章要有深度新意,内容要丰富,格式要严谨。
    2016-08-29 15:53:09
tengwa** 的评论:

8月12日投稿,9月26日受到通知修改后录用,之后10月16日再投修改稿,11月5日收到录用通知。该期刊编辑非常负责,审稿人审稿意见中肯,是个不错的期刊。但自己的文章必须过得去。

2015-11-06 09:47:25
  • wuyun**: 总的来说,感觉这个期刊的审稿过程还是比较负责的,推荐!
    2016-10-26 11:27:52
zhabo** 的评论:

15年8月投稿,初审很快,几天就好了,3个专家外审,9月通知退修,因为要增补数据,10月份截止期前几天才发回修改稿,之后十来天通知备用,10月28号明确录用,专家修改意见很中肯,每个专家大概10条意见,回复意见写了5页,感觉该杂志较为正规,审稿和发表速度也算正常。

2015-10-30 09:52:22
  • qingfen**: 审稿60天,修改时间8天录用的。总体来说挺满意的,推荐!
    2016-11-01 15:51:16
nieyao** 的评论:

初审一般一个星期,之后两个外审一个月多一点,主编审到退修大概一个星期,因为外审意见比较温和,小修后直接主编终审(大修后是要复审的),两天就录用了。从投稿到录用两个月多一点。

2015-10-29 15:54:34
  • longyua**: 编辑部处理速度也很快,态度也超好。给个大赞。
    2016-11-04 15:34:10
xushilo** 的评论:

计算机科学的三个审稿人,第一个拒审,第二个修改后发表,第三个直接发表,综合是修改后发表。从投稿到录用大约一个月左右。遇到负责人的专家很快。

2015-10-23 08:53:28
  • austril**: 编辑很友善,校稿非常认真仔细。
    2017-01-19 11:03:44
  • wind**: 杂志的审稿流程清晰,专家审稿及时。
    2016-12-14 15:15:44
tanqing** 的评论:

文章内容好的, 一般两个月就会接受, 修改下格式和错字即可。文章内容没有达到计算机科学要求的, 编辑部就拖拖拉拉, 不会主动反馈,也没有审稿意见。

2015-09-28 17:55:15
shuchan** 的评论:

退修后复审了两个月,中间发邮件、打电话催稿很多次,每次都说还在外审,不过最后终于接受了。整体感觉编辑很负责,投稿周期比较长,可能第一次投稿,文章改动较多,不过问题都很深刻,值得大家投稿。

2015-08-23 10:59:51
ziqin** 的评论:

感觉计算机科学效率还是比较高的,信息更新也比较及时;不过专家似乎不是很清楚我的研究内容,意见比较简单,里面有些话是我论文中的内容;照着专家意见修改后录用,7月中旬已经收到录用通知和发票。

2015-07-29 16:20:02
ailin** 的评论:

小修后录用。是我见过最快的了。审稿意见非常NICE。这可能与我投稿前的仔细修改有关。工作有创新,实际意义很大,所以估计审稿很快。周围有个同事投的一个月后拒掉了 。所以一定要有创新。

2015-07-11 17:07:05
songtia** 的评论:

编辑极不负责任,送外审送了一个月,打电话催了编辑至少五次,每次都说催审稿专家,最后还是审了三个月,审稿专家给的意见极其不认真,只有两句意见,都是小儿科的问题,直接录到增刊,跟编辑协调不了最后撤稿,总共浪费我将近五个月。

2015-05-26 10:18:06
ow415** 的评论:

计算机科学杂志速度飞快,投稿到接收只用了42天。1个月左右审稿,给小修,返回后第二天接收。编辑相当nice,就是那个主编给评价很高啊!担心是多余的,呵呵。会推荐同事过来发。

2015-03-03 09:07:12
hdfgdsf** 的评论:

《计算机科学杂志》这样的期刊,之所以受到好评,我认为原因有3,1,审稿速度快,大概1个月;2,编辑态度好,流程规范;3,不是所以文章照单全收,见刊时间也较快。为了缩短整个流程,建议仔细阅读格式,计量规范,文章精炼。祝期刊越来越好~

2015-03-01 10:19:11
ywuw** 的评论:

8月底投稿,11月底审稿意见返回“修改后录用”。当时在国外,等到12月底才回国修改重新上传,录用了。感觉该期刊很看重公式推导,偏理论。版面费太贵了,我是CCF会员,版面费85折,文章A4排版7页,加上审稿费花得不贵。

2015-01-19 16:44:38

计算机科学评论

晒晒图片