南京大学学报（自然科学版）

2024年03期

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南京大学学报：自然科学版》创刊于1955年1月，是建国以后创办最早的大学学报之一，学报由教育部主管，南京大学主办。主要报... 展开

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双月刊

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社交网络中动态信任感知的观点演化模型 摘要：社交关系网络的复杂性和动态性为观点演化研究带来三大挑战：一是研究者在确定个体的观点交互集合时没有考虑个体的信任阈值，导致观点交互集合的准确性不足；二是现有研究通常忽略了非邻居节点之间的交互对社会群体观点演化的影响；三是现有研究通常基于...
基于改进局部密度的可扩展层次聚类算法 摘要：层次聚类是无监督学习的重点研究方向，由于其结果易于分析，因此被广泛应用于数据挖掘领域. 目前大多数层次聚类算法都需要根据数据的成对距离进行簇合并操作，因此具有较高的复杂度（不论是时间或空间），无法用于大规模数据的处理. 针对以上问题，...
基于多视图对比学习的动态图链接预测方法 摘要：链接预测旨在推断网络中缺失的边或预测未来可能出现的边. 先前的链接预测研究主要集中在处理静态网络上，其目标是预测已知网络中缺失的边，然而，现实世界中许多复杂网络通常是动态变化的，使得动态网络中的链接预测任务往往比静态网络中更为复杂和困...
基于遗传算法联姻策略的贝叶斯网络结构学习 摘要：针对基于进化方法的贝叶斯网络结构学习易陷入局部最优和寻优效率低的问题，提出一种利用遗传算法联姻策略学习贝叶斯网络结构的技术. 首先设计了“同”联姻策略，两个种群使用相同的搜索策略和评估模型完成贝叶斯网络结构学习. 对学习到质量最好的子...
多视角网页分类数据集构建及性能评估 摘要：网页分类是互联网数据挖掘中的一项重要任务，在信息搜索、推荐系统和知识发现等领域发挥着关键作用. 然而，现有的公开网页数据集缺乏多视角信息，难以适用于蕴含复杂特征的网页分类任务. 针对上述问题，基于“收集⁃处理⁃标注”构建流程，提出一个...
移动边缘计算中资源供给不确定下的最优投资和定价问题 摘要：为了缓解能源性能的瓶颈，满足更多用户的资源需求，将移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）与能量收集（Energy Harvesting，EH）技术相结合，其中，EH 技术可以通过捕获环境中的绿色能量来促进设...
结合兴趣点类别周期属性和用户短期偏好特征的推荐模型 摘要：随着基于位置的社交网络在日常生活中的广泛应用，有效提取用户的隐藏兴趣和行为序列模式并向用户提供满足其个性化需求的下一个兴趣点推荐服务成为推荐领域的热点问题之一. 针对下一个兴趣点推荐中的用户偏好挖掘问题，提出基于用户兴趣点类别周期性偏...
基于BSFinformer 模型的金融数据特征选择及预测 摘要：金融领域的长时间序列预测正在面对复杂的市场和众多金融产品的挑战，传统的时序数据预测方法在处理线性分布数据时表现良好，但对于特征参数冗余和非线性长序列金融产品数据的预测效果有限. 为了解决这一问题，提出一种长时间序列预测方法BSFinf...
基于语境与文本结构融合的中文拼写纠错方法 摘要：在中文拼写纠错任务的处理中往往存在对句子的语义理解不够且对于汉字的语音和视觉信息利用较少的问题，针对这一问题，提出一种基于语境置信度和汉字相似度的纠错方法（ECS）. 该方法基于深度学习的理论，融合汉字的视觉相似度、汉字的语音相似度以...
基于通道注意力机制的小样本SAR 飞机图像分类方法 摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）以其全天候、全天时、高分辨率、大幅宽的特点，成为对地观测的重要手段，图像分类是SAR 图像解译的一个重要方向. 和光学图像相比，SAR 图像的成像机理较复杂，存在...
基于形式背景构建多分知识结构与个性化指导学习的方法 摘要：多分知识结构的提出有助于评价个体对于问题的掌握程度，而操作程序映射是构建多分知识结构的重要工具之一，操作程序映射是问题层次集到操作程序集的映射. 着重考虑将操作程序映射转化为形式背景，并通过合取模型构建多分知识结构、寻找学习路径，指导...
一种适于跨租户数据共享的多租户数据存储模式 摘要：随着SaaS（ Software⁃as⁃a⁃Service）软件中台化和业务服务范围的发展，跨租户的业务协作和数据共享需求愈发突出，对传统以租户数据隔离为主要内容的多租户数据存储模式带来了新的挑战，在已有多租户数据模式基础上支持跨租...
基于BiLSTM 和CNN 的序贯三支情感分类模型研究 摘要：文本情感分析作为自然语言处理领域中的一个重要分支，在现实生活中具有重要的应用价值. 传统深度学习模型在情感分析中主要根据概率值大小进行硬分类，忽略了极性不明显数据的影响，导致阈值边缘对象的分类准确率欠佳. 为了解决这一问题，基于CNN...
基于模糊邻域熵的离群点检测方法 摘要：离群点检测（又称异常点检测）是数据挖掘领域中一个重要的研究方向，其目的是找出显著区别于其他数据的数据点. 针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题，利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足，并结合熵的不...
基于数据驱动的声源表面振速稀疏恢复方法 摘要：准确描述声源结构的表面振速具有重要意义，振速描述的准确性主要依赖于声源表面的测点数，而增加测点数会导致测量成本增加. 为了解决这一问题，提出一种基于数据驱动的声源表面振速的稀疏恢复方法. 首先，通过等效源法利用数值仿真获得振速的训练样...