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软件学报 2011年第08期杂志 文档列表

软件学报杂志模式识别与人工智能

马尔可夫逻辑网络研究1699-1713

摘要：马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型，在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要的应用前景．较为全面、深入地总结了马尔可夫逻辑网络的理论模型、推理、权重和结构学习，最后指出了马尔可夫逻辑网络未来的主要研究方向.

锚文本检索有效性分析1714-1724

摘要：锚文本对网络信息检索性能的提升作用已经得到验证，并被广泛地应用于商用网络搜索引擎．然而，锚文本制作的不可控性导致其中蕴含大量与目标网页不相关或具有作弊倾向的无用信息．另外，对于需要衡量检索结果服务质量的事务类查询，原始锚文本推荐的目标网页也往往与真实的用户体验不一致．为了解决上述问题，基于大规模真实用户的互联网浏览行为日志展开研究．首先提出了锚文本检索有效性的评估框架，然后分析了用户网络浏览点击行为与锚文本检索有效性之间的联系，挖掘了用户网络浏览点击行为中有助于筛选高质量锚文本的特征．基于这些特征。提出了两种超链接文档生成方法．实验结果表明，基于用户网络浏览点击行为特征筛选出的锚文本，与原始锚文本相比，能够明显地提升网络检索的性能．

中文名词性谓词语义角色标注1725-1737

摘要：研究了中文名词性谓词的语义角色标注（semantic role labeling，简称SRL）．在使用传统动词性谓词SRL相关特征的基础上，进一步提出了名词性谓词SRL相关的特征集．此外，探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓词SRL的影响，并且联合谓词自动识别实现了全自动的中文名词性谓词SRL．在中文NornBank上的实验结果表明，中文动词性谓词的SRL合理使用能够大幅度提高中文名词性谓词的SRL性能；基于正确句法树和正确谓词识别，中文名词性谓词的SRL性能F1值达到了72．67，大大优于目前国内外的同类系统：基于自动句法树和自动谓词识别，性能F1值为55．14．

一种基于动态小生境的自组织学习算法1738-1748

摘要：提出了一种基于动态小生境的自组织学习算法（dynamic niche-based self-organizing learning algorithm，简称DNSLA），实现了基于0．1编码的动态学习机制．种群中的个体由被动适应转为主动学习，即通过系统的自组织学习而实现与环境的友好交互闺而具有更强健的动态环境适应能力，能够及时、准确地侦测到环境的变化并跟踪极值点在搜索空间内的运动轨迹，具有良好的可移植性和很强的泛化能力．一系列动态测试问题的对比仿真实验结果表明，该算法即使在剧烈动荡的环境中也能很好地与环境进行稳定而友好的交互学习，表现出了很强的鲁棒性，其动态搜索能力和极值点跟踪能力远优于同类搜索方法．

软件学报杂志数据库技术

带学习的同步隐私保护频繁模式挖掘1749-1760

摘要：为了提高挖掘结果的准确性，提出基于样例学习和项集同步随机化的隐私保护频繁模式挖掘方法（learning and synchronized privacy preserving frequent pattern mining，简称LS-PPFM）．该方法充分利用不需要隐私保护的个体数据，首先对不需要保护的数据学习，得到样例数据中蕴涵的强关联项，然后在对数据随机化时，将强关联项绑定在一起作同步随机化变换，以保持项与项之间的潜在关联性．实验结果表明，相对于项独立随机化，LS-PPFM能够在略微牺牲一定的隐私保护性的情况下，显著提高频繁模式挖掘结果的准确性．

基于流信息距离的多文本流热点挖掘1761-1770

摘要：把文本流中的热点区分为局部热点和全局热点，分析了二者的相关性，并将Kolmogorov复杂度应用于多文本流中的热点挖掘．首先，定义了基于Kolmogorov复杂度的冗余信息的概念，并论证了文本流存在局部热点的必要条件是冗余信息超过某个阈值；其次，基于条件Kolmogorov复杂度提出了一个相似性度量指标——流信息距离（stream information distance，简称SD），以衡量不同文本流之间的相似度；并借鉴计算生物学领域中的种系发生树的思想，提出了一种基于层次聚类的多文本流全局热点挖掘启发式算法．在合成和真实数据集的实验。验证了算法的收敛性、有效性和规模可伸缩性．

给互联网建立索引：基于词关系网络的智能查询推荐1771-1784

摘要：搜索引擎用户经常提交意图模糊的查询，从而导致搜索失败．为此，提出一种检索交互方式——智能查询推荐，它可以自动辨别查询是否语义明确，并对模糊查询建立体现其不同语义概念的分类目录，这个目录将帮助用户快速定位到合适查询．为了实现智能查询推荐，提出了一种基于自然语言小世界性质的查询语义识别算法——TECH（term concept hunting）．TECH综合利用了物理学领域社区发现知识和计算机领域信息检索技术，给出了一种可扩展的算法框架．实验结果表明，与传统查询推荐方式相比，用户更喜欢智能查询推荐；TECH能够有效地辨识模糊查询的不同语义概念，并统计显著优于3个知名的对比系统．

面向网络论坛的高质量主题发现1785-1804

摘要：提出了一种通用的高质量主题发现框架．在该框架下，利用特征抽取技术提取内容特征，利用结构特征去发现高质量主题．提出了一种基于遗传算法，禁忌搜索与机器学习的特征选择算法，用来评价被抽取特征的重要性．在腾讯论坛数据集上进行了大量的实验．实验结果表明，该框架能够很好地发现高质量主题．提出的特征抽取算法、特征选择算法以及高质量主题发现框架能够在很多Web2．0领域得到应用，例如，博客、社会网络平台等．

面向多核多线程的移动对象连续K近邻查询1805-1815

摘要：针对移动对象的多用户连续K近邻查询处理问题，结合多核多线程技术的发展，提出了一种基于多线程的两阶段多用户连续K近邻查询处理框架．将查询处理分为查询预处理阶段和查询执行阶段，分别执行数据更新任务和查询处理任务．每个阶段都设计了优化cache访问命中率，并利用多线程技术提高多用户连续查询处理并行性的方法及数据结构．提出了一种查询执行阶段的查询分组技术，利用查询之间的相关性提高了算法执行时内存访问的时间局部性．基于查询处理框架和移动对象内存格网索引结构提出了K近邻查询处理算法．充分的实验结果表明，采用了多线程和cache优化技术的连续查询处理框架与其他算法相比，在性能上具有较大优势，并且在不同核心数目的CPU平台下具有较好的性能扩展性．

基于概念和语义网络的近似网页检测算法1816-1826

摘要：在搜索引擎的检索结果页面中，用户经常会得到内容近似的网页．为了提高检索整体性能和用户满意度，提出了一种基于概念和语义网络的近似网页检测算法DWDCS（near-duplicate webpages detection based on concept and semantic network）．改进了经典基于小世界理论提取文档关键词的算法．首先对文档概念进行抽取和归并，不但解决了“表达差异”问题，而且有效降低了语义网络的复杂度；从网络结构的几何特征对其进行分析，同时利用网页的语法和结构信息构建特征向量进行文档相似度的计算，由于无须使用语料库，使得算法天生具有领域无关的优点．实验结果表明，与经典的网页去重算法（J-Match）和单纯依赖词汇共现小世界模型的算法相比，DWDCS具有很好的抵抗噪声的能力，在大规模实验中获得了准确率〉90％和召回率〉85％的良好测试结果．良好的时空间复杂度及算法性能不依赖于语料库的优点，使其在大规模网页去重实际应用中获得了良好的效果．

一种有效的蛋白质序列聚类分析方法1827-1837

摘要：提出了一种有效的基于仿射传播聚类算法和后处理方法的蛋白质序列聚类方法．在聚类分析蛋白质序列时，为了优化仿射传播聚类算法的聚类结果，采用后处理的方式来提高聚类结果的质量．为了度量蛋白质序列之间的相似度，给出了一种改进的无比对计算方法．在6个蛋白质序列数据集上进行对比实验，实验结果表明，所给出的方法能够有效地分析蛋白质序列．

软件学报杂志计算机网络与信息安全

面向网络安全的正则表达式匹配技术1838-1854

摘要：分析了基于有穷状态自动机的正则表达式匹配方法的时间复杂度、空间复杂度以及二者之间的制约关系，深入讨论了在网络安全应用中遇到的特有问题与挑战周绕这两个问题，对当前出现的多种优化技术和策略进行了全面的综述和评价，最后对未来的研究方向进行了总结和展望．

空间矢量数据细粒度强制查询访问控制模型及其高效实现1872-1883

摘要：针对敏感空间地理矢量数据形状不规则、跨多级敏感区域分布的特点，对传统的强制访问控制模型进行空间扩展，提出了一种细粒度的空间矢量数据强制查询访问控制模型SVMAC（spatial vector datamandatory access control model）．并进一步将空间数据查询与安全策略检索相结合，提出了一种AR＋树（access R＋树）索引结构，以在空问矢量数据查询过程中高效地实现SV_MAC授权判定．实验结果表明，AR＋树在为空间矢量数据的检索提供不可绕过的细粒度安全防护的同时．保障了前台响应速率和用户体验．

基于残留特征跟踪的抗合谋数字指纹1884-1896

摘要：通过设计一种数字指纹的线性无关特征码，提出基于协同学的残留特征跟踪的抗合谋数字指纹，将协同学应用于数字指纹的合谋跟踪，建立了一套基于残留特征跟踪的抗合谋数字指纹方案．实验结果及分析表明，该方案能够在大幅度提高数字指纹的编码效率和跟踪效率的同时，基本上保证数字指纹的鲁棒性和抗合谋性．

基于条件随机场的DDoS攻击检测方法1897-1910

摘要：近年来，基于机器学习算法的分布式拒绝服务（distributed denial-of-service，简称DDoS）攻击检测技术已取得了很大的进展，但仍存在一些不足：（1）不能充分利用蕴涵于标记和特征观测序列中的上下丈信息；（2）对多特征的概率分布存在过强的假设．条件随机场模型具有融合利用上下文信息和多特征的能力，将其应用于DDoS检测，能够有效地弥补上述不足．提出了一种基于条件随机场的DDoS攻击检测方法：首先，定义流特征条件熵（traffic featureconditional entropy，简称TFCE）、行为轮廓偏离度（behavior profile deviate degree，简称BPDD）两组统计量，对TCP flood，UDP flood，ICMP flood这3类攻击的特点进行描述；然后以此为基础，使用条件随机场，通过对其有效训练，分别为3类攻击建立分类模型；最后，通过对模型的有效训练，应用模型推断来完成对DDoS攻击的检测．实验结果表明，该方法能够充分发挥条件随机场模型的优势，准确区分正常流量和攻击流量，与同类方法相比，具有更好的抗背景流量干扰的能力．

Zodiac算法的不可能差分和积分攻击1911-1917

摘要：重新评估了Zodiac算法抗不可能差分攻击和积分攻击的能力．已有结果显示，Zodiac算法存在15轮不可能差分和8轮积分区分器．首先得到了算法概率为1的8轮截断差分，以此构造了Zodiac算法完整16轮不可能差分和9轮积分区分器,利用9轮积分区分器，对不同轮数Zodiac算法实施了积分攻击，对12轮、13轮、14轮、15轮和16轮Zodiac的攻击复杂度分别为2^34,2^59,2^93,2^133和2^190次加密运算，选择明文数均不超过2^16结果表明，完整16轮192比特密钥的Zodiac算法也是不抗积分攻击的。

无双线性配对的无证书签密方案1918-1926

摘要：近几年，仅提出了6个无证书签密方案，其中大部分不能提供保密性和不可伪造性．即使有些签密方案是安全的，它们也都需要双线性对运算．为了解决上述问题，提出了一个无需对运算的无证书签密方案，并在随机预言模型下，基于计算Diffie-Hellman假设和离散对数困难问题证明了其保密性和认证性．该方案无需双线性对操作．到目前为止坨是己知最有效的无证书签密方案．

软件学报杂志计算机图形学与计算机辅助设计

基于CUDA渲染器的顺序独立透明现象的单遍高效绘制1927-1933

摘要：提出一种顺序独立透明现象的单遍高效绘制算法．首先设计了一个基于计算统一设备架构（compute unified device architecture，简称CUDA）的可编程渲染器．该系统采用扫描线算法光栅化场景，为每个像素生成多个对应的片元＇同时，在GPU（graphics processing unit）的全局内存上为每个像素分配一个数组，以存储其相应的片元．基于这个框架，提出了两种并发的片元收集及排序策略，以单遍高效地绘制顺序独立的透明现象．第1种策略利用CUDA的原子操作符atomicMin收集各个像素上对应的所有片元并按深度动态排序，在后处理中片元即可按序逐一融合；第2种策略采用CUDA的原子操作符atomicInc按光栅化顺序收集所有片元，然后在后处理中按深度排序后再逐一融合．实验结果表明，与基于传统图形管线的经典深度剥离方法相比，该方法可以更高效地绘制顺序独立的透明现象，同时生成正确的绘制效果．