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软件学报2020年出版文献
出版文献量（篇）
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年2期页码: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,...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码:摘要：
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33. 人工智能赋能的数据管理技术研究刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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34. 基于中间层的可扩展学习索引技术刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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....
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35. 面向关系数据库的智能索引调优方法刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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37. 面向数据特征的内存跳表优化技术刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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,...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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46. 学习式数据库系统:挑战与机遇刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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47. 轩辕:AI原生数据库系统刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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49. 机器学习中的隐私攻击与防御刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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50. 数据集成方法发展与展望刊名： 软件学报发表期刊： 2020年3期页码: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...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要：
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52. 面向流数据分类的在线学习综述刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要： 流数据分类旨在从连续不断到达的流式数据中增量学习一个从输入变量到类标变量的映射函数,以便对随时到达的测试数据进行准确分类.在线学习范式作为一种增量式的机器学习技术,是流数据分类的有效工具.主...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要： 概念漂移是动态流数据挖掘中一类常见的问题,但混杂噪声或训练样本规模过小而产生的伪概念漂移会引起与真实概念漂移相似的结果,即模型在线测试性能的不稳定波动,导致二者容易混淆,发生概念漂移的误报....
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要： 近年来,深度强化学习在各种决策、规划问题中展示了强大的智能性和良好的普适性,出现了诸如AlphaGo、OpenAI Five、Alpha Star等成功案例.然而,传统深度强化学习对计算资源...
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55. 基于动静态表征的众筹协同预测方法刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要： 众筹是一个新兴的互联网金融平台,项目的发起者可以通过使用互联网,征求大量平台用户的资金来资助他们的项目.但是由于众筹平台所具有的独特规则,只有在特定时间内收集了足够的资金,项目的筹资才会成功...
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56. 基于k个标记样本的弱监督学习框架刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要： 聚类是机器学习领域中的一个研究热点溺监督学习是半监督学习中一个重要的研究方向,有广泛的应用场景.在对聚类与弱监督学习的研究中,提出了一种基于七个标记样本的弱监督学习框架.该框架首先用聚类及聚...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要： 流形学习是当今最重要的研究方向之一.约简维度的选择影响着流形学习方法的性能.当约简维度恰好是本征维度时,更容易发现原始数据的内在性质.然而,本征维度估计仍然是流形学习的一个研究难点.在此基础...
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58. 条件概率图产生式对抗网络刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要： 产生式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)可以生成逼真的图像,因此最近被广泛研究.值得注意的是,概率图生成对抗网络(graphical-G...
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59. 基于谱聚类的无监督特征选择算法刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要： 基因表达数据具有高维小样本特点,包含了大量与疾病无关的基因,对该类数据进行分析的首要步骤是特征选择.常见的特征选择方法需要有类标的数据,但样本类标获取往往比较困难.针对基因表达数据的特征选择...
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刊名： 软件学报发表期刊： 2020年4期页码:摘要： 远监督关系抽取的最大优势是通过知识库和自然语言文本的自动对齐生成标记数据.这种简单的自动对齐机制在将人从繁重的样本标注工作中解放出来的同时,不可避免地会产生各种错误数据标记,进而影响构建高质...
软件学报基本信息
| 刊名 | 软件学报 | 主编 | 李明树 |
| 曾用名 | |||
| 主办单位 | 中国科学院软件研究所 中国计算机学会 | 主管单位 | 中国科学院 |
| 出版周期 | 月刊 | 语种 |
chi
|
| ISSN | 1000-9825 | CN | 11-2560/TP |
| 邮编 | 100190 | 电子邮箱 | jos@iscas.ac.cn |
| 电话 | 010-62562563 | 网址 | www.jos.org.cn |
| 地址 | 北京8718信箱 |
软件学报评价信息
该刊被以下数据库收录
| 1. | 中国科学引文数据库 |
| 2. | 工程索引(美) |
| 3. | 日本科学技术振兴机构数据库(日) |
| 4. | 文摘杂志(俄) |
| 5. | 科学文摘(英) |
| 6. | 中国科技论文统计与引文分析数据库 |
期刊荣誉
| 1. | 百种中国杰出学术刊物 |
软件学报统计分析
被引趋势
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研究主题
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