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最新刊期

2020 年第 5 期

COVID-19专栏

COVID⁃19物资知识图谱的构建
向军毅,胡慧君,刘宇,高峰,唐东昕,刘茂福
2020, 66(5): 409-417. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2020.0152

摘要：新型冠状病毒肺炎（corona virus disease 2019，COVID-19）由于其高传染性和长潜伏期受到世界各地的广泛关注。为了更好地服务医疗问答系统等相关领域，本文结合自顶向下与自底向上两种方式半自动化构建了COVID-19物资知识图谱。首先，根据实际需求讨论确定了物资的主体结构，主要包括医用防护装备、医用防护设施、日常防护用品、医用诊疗设备以及治疗用药五大类，然后通过政府公文、医学网站、百科类网站以及各大电商网站等权威数据细分知识图谱本体层，并添加物资实体，同时，为了使世界各地的研究者们能方便地使用COVID-19物资知识图谱，所有中文都通过机器翻译成了英文并由人工校验。为了保证数据的可靠性，将通过随机采样对知识图谱进行人工审查，准确率为98.73%。最后，通过WebVOWL对COVID-19物资图谱进行可视化展示，并根据前沿科技应用介绍本知识图谱的优秀应用场景。
关键词：新型冠状病毒肺炎;知识图谱;实体链接;医用物资

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发布时间：2020-11-16
基于EEMD⁃Transformer模型的舆情分析：以COVID⁃19舆情为例
徐阳,朱良奇,黄勃,马莉媛,朱翌民
2020, 66(5): 418-424. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2020.0147

摘要：现有的舆情分析模型，存在滞后性和不准确性，个体选择影响舆情预测的特征具有一定的主观性和不确定性。本文将集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD）方法和Transformer注意力机制相结合，提出一种组合模型EEMD-Transformer。该模型利用EEMD分解技术，将原始舆情事件的热度值进行分解，将分解后的数据通过特征提取器Transformer进行特征提取，然后通过一个全连接神经网络做预测。以新型冠状病毒肺炎（corona virus disease 2019，COVID-19）疫情的舆情为例，用训练好的模型预测COVID-19的舆情走向。实验结果表明，本文提出的模型可以较准确预测舆情趋势，对于辅助政府和企业引导舆情事件发展有重要的作用。
关键词：舆情分析;集合经验模态分解;神经网络;新型冠状病毒肺炎

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发布时间：2020-11-16
基于微博的COVID⁃19热点话题分析
黄勃,陈欢,方志军,王明胜,刘文竹
2020, 66(5): 425-432. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2020.0045

摘要：新型冠状病毒肺炎（corona virus disease 2019，COVID-19）的快速暴发引发了广泛的社会关注，给网络舆情分析带来了极大的挑战。针对这个问题，本文使用网络爬虫技术对官方媒体发布的关于COVID-19的评论信息进行数据收集，对收集到的评论信息按时间顺序进行排列，首先使用TF-IDF对文本的关键特征词进行提取，其次利用OLDA（online latent Dirichlet allocation）模型依照时间顺序进行主题词演化分析，构建评论集词向量模型，最后使用K-means对主题进行聚类，并对聚类结果通过词性标注进行分析。实验表明，本文的方法可以获得随时间变化的评论信息，能够检测到需要关注的信息。
关键词：新型冠状病毒肺炎;舆情分析;OLDA;TF⁃IDF;K⁃means;word2vec

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发布时间：2020-11-16
传染病垂直传染的传播动力学分析：以COVID⁃19为例
陈姗姗,黄勃,方志军
2020, 66(5): 433-441. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2020.0129

摘要：为准确全面地分析新型冠状病毒肺炎（corona virus disease 2019，COVID-19）的传播特性和传播动力学行为，揭示病毒传播的内在规律，本文基于其传播特性，利用传染病动力学建模理论，提出了一类考虑潜在垂直传染风险及潜伏者感染性的SEIR传播动力学模型，给出了在垂直传染风险和潜伏期传染性的影响下COVID-19的基本再生数表达式，推导出垂直传染率和基本再生数线性正相关，潜伏者的转变率对基本再生数的影响比垂直传染率要大。通过构造Lyapunov函数和构造迭代序列的方法，分析了模型的全局稳定性，为COVID-19的防控以及类似传染病的传播研究与防控提供一定的理论依据。
关键词：传播动力学;新型冠状病毒肺炎;基本再生数;稳定性分析

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发布时间：2020-11-16
隔离措施对COVID⁃19疫情控制的模型分析
朱翌民,黄勃,王忠震,巨家骥,朱良奇
2020, 66(5): 442-450. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2020.0146

摘要：考虑新型冠状病毒肺炎（corona virus disease 2019，COVID⁃19）的传播机制和隔离措施，将人群区分为Susceptible，Exposed，Infectious，Quarantine，Recovered，建立了带有隔离措施的SEIR模型，并计算了模型的基本再生数。政府采取的隔离防控手段，减少了人群间接触，使易感者的接触率降低，通过更改模型中的接触率参数模拟不同程度的防控手段下的疫情。研究结果表明，在采取严密防控措施下，潜伏期患者和传染期患者，这两种病毒携带者的人数峰值均显著减小，且疫情高峰期到来更早，说明隔离防控措施对防止疫情在更大范围的扩散起到了很好的遏制作用。
关键词：新型冠状病毒肺炎;流行病学;SEIR;隔离

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发布时间：2020-11-16
部分遮挡人脸识别的方法综述
王慧星,黄勃,高永彬,谢源
2020, 66(5): 451-461. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2020.0148

摘要：通过人脸识别进行身份确认一直以来都是非常活跃的研究主题，在现实环境中，表情变化、光照影响、姿态变化、遮挡等都会对人脸识别任务产生不良的影响，其中部分遮挡问题一直没有得到有效的解决。对部分遮挡人脸识别的稀疏表示法、遮挡字典的处理方法、遮挡的误差编码方法、基于深度学习的方法、基于深度学习与传统算法结合的方法和基于3D的方法进行了总结，阐述了各类方法的基本思想和原理，分析了现阶段存在的问题和未来的研究方向。
关键词：部分遮挡;人脸识别;稀疏表示;遮挡字典;误差编码;深度学习;3D

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发布时间：2020-11-16

计算机科学

一种面向领域知识的大数据价值服务建模方法
黄贻望,何克清,彭长根
2020, 66(5): 462-472. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2018.0065

摘要：在网络大数据价值服务系统中，面对复杂的异构数据关联与交互，如何实现智慧的大数据价值发现与服务成为当前亟需解决的一个重要问题。为解决该问题，提出了面向领域主题大数据价值服务的语义内容标签及其语义矢量元模型，在元模型中给出4种语义基本矢量及其关联的9种语义单位矢量，基于该模型构建赋予本体概念的语义矢量本体模型，并进一步结合树形层次状态机对语义矢量元模型进行形式化描述，更精确地描述大数据价值服务。该方法能够有效地用于有序化组织大数据主题知识及其价值服务空间，实施面向主题的大数据知识及其价值服务的规模化定制。通过城市交通需求物联网服务领域阐述该方法在服务交互融合过程中实现按需价值服务，说明该方法的有效性。
关键词：元模型框架;语义基本矢量;需求驱动;交互与融合;价值服务

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发布时间：2020-11-16
一种基于诱饵文件的勒索软件及时检测方法
杨铮,傅建明,罗陈可,黄坚伟
2020, 66(5): 473-482. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2019.0448

摘要：在对抗勒索软件的技术中，静态特征检测难以处理文件混淆、加壳，传统动态检测存在检测延迟，而基于诱饵文件的动态检测方法普遍存在诱饵设计缺陷。通过对大量勒索软件样本进行动态行为分析，总结出其在文件遍历与加密方面的行为模式，并基于勒索软件的文件遍历模式，系统地研究了诱饵文件的设计与部署方法。从文件名、文件类型、文件内容等角度设计诱饵文件，然后从静态部署和动态部署两方面进行诱饵部署。提出了一种基于诱饵文件的勒索软件及时性动态检测方法，该方法通过监控诱饵文件的文件活动来检测勒索软件。实验结果表明，本文方法具有较高的时效性，勒索软件均在运行的早期被检测出来，减少了用户的损失。
关键词：勒索软件;动态检测;诱饵文件;事件监控

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发布时间：2020-11-16
融合实体上下文特征的深度文本语义匹配模型
徐文峰,杨艳,张春凤
2020, 66(5): 483-494. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2020.0041

摘要：为提高文本匹配过程中对实体上下文和语义关联信息的学习能力，提出一种融合实体上下文特征的深度文本语义匹配模型。该模型通过学习深度多视图语义交互信息和实体上下文特征匹配矩阵来计算文本的综合匹配得分，采用双向长短时记忆网络和共注意力机制获取文本的局部语义特征并进行多视图向量交互匹配，同时，针对文本中提取到的实体计算上下文特征，通过实体匹配矩阵和卷积神经网络进行实体上下文语义匹配。在SNLI、MultiNLI和Quora Question Pairs数据集上分别与已有基准模型对比，实验结果表明，相比经典深度文本匹配模型，本文提出的融合实体上下文特征的文本匹配模型可以有效提升文本匹配的准确度。
关键词：文本语义匹配;多语义文档表示;卷积神经网络;双向长短时记忆网络;注意力机制

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发布时间：2020-11-16

其他

考虑绿色度的生鲜农产品供应链的销售模式与定价策略
闻卉,许明辉,陶建平
2020, 66(5): 495-504. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2019.0179

摘要：绿色农产品供应商和普通农产品供应商生产的生鲜农产品存在绿色度差异，消费者的时变效用受农产品的绿色度、零售价格和新鲜度的影响。研究了零售商主导下的销售模式选择问题和定价策略，比较了只销售普通农产品、只销售绿色农产品以及同时销售普通农产品和绿色农产品三种销售模式下的最优定价和利润水平，讨论了主要参数的变化对最优决策和利润的影响，最后采用数值分析对模型主要结论进行了验证。研究结果表明：1）当绿色度的成本系数偏高时，零售商的最优销售模式为只销售普通农产品；当绿色度的成本系数偏低或适中时，① 若满足同时销售两产品的约束条件，则零售商的最优销售模式为同时销售两产品；② 若绿色度的成本系数低于某一临界值，则最优销售模式为只销售绿色农产品；反之，最优销售模式为只销售普通农产品；2）两产品的最优零售价格与绿色度的成本系数和新鲜度敏感系数正相关，与价格敏感系数负相关；零售商的利润与价格敏感系数和绿色度的成本系数负相关，与新鲜度敏感系数正相关。
关键词：消费者时变效用;生鲜农产品;绿色度;博弈论;定价策略

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发布时间：2020-11-16
基于改进NARX神经网络算法的光伏发电功率短期预测
朱想,丁云龙,郭力,师浩琪
2020, 66(5): 505-511. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2019.0451

摘要：为准确地预测光伏发电功率，节约资源，提出一种基于改进非线性自回归（nonlinear autoregressive with external input，NARX）神经网络算法的光伏发电功率短期预测模型。通过皮尔森相关分析选择影响发电功率的环境因素，利用遗传算法（GA）优化受限玻耳兹曼机（RBM）模型参数，避免陷入局部最优；利用优化后的RBM模型初始化NARX神经网络的参数。实例预测表明，改进NARX神经网络算法对光伏发电功率短期预测精度更高，收敛速度更快。
关键词：光伏发电;遗传算法;皮尔森相关分析;受限玻耳兹曼机;NARX神经网络

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发布时间：2020-11-16
END随机变量序列加权和的极限性质
宋明珠,常强强,廖佳佳
2020, 66(5): 512-518. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2020.0066

摘要：研究END（extended negatively dependent）随机变量序列加权和的极限性质。利用Rosenthal型不等式，获得了END随机变量序列加权和的弱大数定律、 $L^{p}$ 收敛性和完全收敛性成立的充分条件。推广了独立随机变量序列、NA（negatively associated）随机变量序列和NOD(negatively orthant dependend) 随机变量序列的相关结果，推进了前人的研究工作。
关键词：END序列;加权和; $L^{p}$ 收敛性;完全收敛性

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发布时间：2020-11-16

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