软件学报期刊
出版文献量(篇)
5820
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软件学报

Journal of Software

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影响因子 2.4459
《软件学报》是一本刊登计算机软件各领域原创性研究成果的期刊,所刊登的论文均经过严格的同行专家评议.《软件学报》主要面向全球华人计算机软件学者,致力于创办与世界计算机科学和软件技术发展同步的以中文为主的"中文国际软件学术期刊",为全球华人同行提供学术交流平台.
主办单位:
中国科学院软件研究所 中国计算机学会
期刊荣誉:
百种中国杰出学术刊物  
ISSN:
1000-9825
CN:
11-2560/TP
出版周期:
月刊
邮编:
100190
地址:
北京8718信箱
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  • 作者: 樊文飞 王国仁 王朝坤
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  495-497
    摘要:
  • 作者: 徐强 杨雅君 柴乐乐 柴云鹏 王鑫
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  498-514
    摘要: 知识图谱是智能数据的主要表现形式,随着知识图谱领域的不断发展,大量的智能图数据以资源描述框架(resource description framework,简称RDF)形式发布出来.RDF图...
  • 作者: 李忠飞 杨雅君 王鑫
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  515-536
    摘要: 最短路径查询是图数据管理中非常重要的一类问题.研究了基于规则的最短路径查询,它是一类特殊的最短路径查询问题.给定起点和终点,基于规则的最短路径查询是指找到一条从起点到终点的最短路径,使得此路...
  • 作者: 冯冰清 李佩钰 胡绍林 郭栋 钟晓歌
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  537-551
    摘要: 动态信息网络是当前复杂网络领域中极具挑战的新问题之一,对其动态的演化过程进行研究,有助于分析网络结构、理解网络特性、发现网络中潜在的信息及演化规律,具有重要的理论意义与应用价值.基于网络结构...
  • 作者: 王朝坤 竺俊超
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  552-572
    摘要: 社区搜索旨在寻找包含给定节点集的社区,能够快速获取个性化的社区信息.针对现有社区搜索算法难以满足复杂搜索条件的现状,提出条件社区搜索这一新问题.解决该问题有助于对社交网络进行智能分析,在复杂...
  • 作者: 成雨蓉 李博扬 王国仁 袁野
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  573-588
    摘要: 在基于事件的社交网络中,一个经典的问题是为用户规划其感兴趣的事件.现有的工作仅仅考虑用户的喜好,仅从用户的角度出发,为其安排尽可能感兴趣的事件来参加.然而,从事件主办者的角度出发,他们亦希望...
  • 作者: 张洪 段旭良 沈艳 申云成 董祥千 郭兵
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  589-603
    摘要: 数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发...
  • 作者: 周雄 李建中 王宏志 高宏 齐志鑫
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  604-619
    摘要: 代价敏感决策树是以最小化误分类代价和测试代价为目标的一种决策树.目前,随着数据量急剧增长,劣质数据的出现也愈发频繁.在建立代价敏感决策树时,训练数据集中的劣质数据会对分裂属性的选择和决策树结...
  • 作者: 宋韶旭 王建民 祁丹蕊
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  620-647
    摘要: 由于数据缺失,数据库用户通常无法获得查询结果中的预期答案.它被称为“Why-not问题”,即“为什么预期的元组不会出现在结果中”.现有的方法通过列举可能的元组值来解释Why-not问题.枚举...
  • 作者: 傅星珵 刘陈 李先贤 王金艳 罗旭东
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  648-666
    摘要: 频繁模式挖掘是数据挖掘的重要任务之一,在数据流上挖掘简洁的关键模式比频繁模式更有优势,因为关键模式既可以避免频繁模式里包含的冗余信息以减少内存存储空间,又可以高效无损地提取频繁模式.但是由于...
  • 作者: 吴湘云 周丽华 张东月 赵丽红
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  667-683
    摘要: 随着越来越多的应用程序产生数据流,数据流聚类分析的研究受到了广泛关注.基于网格的聚类通过将数据流映射到网格结构中形成数据概要,进而对概要进行聚类.这种方法通常具有较高的效率,但是每个网格独立...
  • 作者: 叶盛 张孝 徐梓荐
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  684-699
    摘要: 一般而言,读写分离技术可以解决当前大数据环境下的读写速度失配的部分问题,但是现有的读写分离技术主要是针对同构数据库的解决方案.由于存储结构的不一致,由行式存储数据库和列式存储数据库构成的异构...
  • 作者: 王波涛 门慧超
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  700-717
    摘要: 步态数据分析是模式识别、数据挖掘与智能数据分析领域中的一个重要研究方向.对步态数据进行分析并求解步态周期段,是该领域的一个核心课题,其中,以波峰波谷识别、步态模板匹配、利用信号处理基本方法为...
  • 作者: 杨传贵 王国仁 王波涛 邓诗卓
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  718-737
    摘要: 随着人工智能的发展和可穿戴传感器设备的普及,基于传感器数据的人体活动识别(human activity recognition,简称HAR)得到了广泛关注,且具有巨大的应用价值.抽取良好判别...
  • 作者: 朱永英 李飞 王鹏乾 裴伟 许晏铭 鲁明羽
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  738-758
    摘要: 近年来,无人机技术的快速发展使得无人机地面目标检测技术成为计算机视觉领域的重要研究方向,无人机在军事侦察、交通管制等场景中具有普遍的应用价值.针对无人机场景下目标分辨率低、尺度变化大、相机快...
  • 作者: 万怀宇 冯宁 宋超 朱琪超 郭晟楠
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  759-769
    摘要: 流量预测一直是交通领域研究者和实践者关注的热点问题.流量数据具有高度的非线性和复杂性,对其进行精准预测具有很大的挑战,现有的预测方法大多不能很好地捕获数据的时空相关性.提出一种新颖的基于深度...
  • 作者: 施晋 毛嘉莉 金澈清
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  770-783
    摘要: 城市道路的旅行时间预测,对于路径规划以及交通管理至关重要.尽管旅行时间预测会受路段依赖、时空相关性以及其他因素的影响,但现有的方法并未考虑如何结合外部因素进行建模,因而可能会有引入错误信息、...
  • 作者: 崔斌 江佳伟 符芳诚 邵蓥侠
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  784-798
    摘要: 梯度提升树算法由于其高准确率和可解释性,被广泛地应用于分类、回归、排序等各类问题.随着数据规模的爆炸式增长,分布式梯度提升树算法成为研究热点.虽然目前已有一系列分布式梯度提升树算法的实现,但...
  • 作者: 张良富 张静 李翠平 赵衎衎 陈红
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  799-821
    摘要: 传统矩阵分解方法因其算法的高可扩展性和较好的性能等特点,在预测、推荐等领域有着广泛的应用.然而大数据环境下,更多上下文因素的获取变得可能,传统矩阵分解方法缺乏对上下文信息的有效利用.在此背景...
  • 作者: 周灵杰 张青龙 李晓林 燕彩蓉
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  822-844
    摘要: 因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用...
  • 作者: 杨小平 梁天新 王良 韩镇远
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  845-864
    摘要: 近年来,强化学习在电子游戏、棋类、决策控制等领域取得了巨大进展,也带动着金融交易系统的迅速发展.金融交易问题已经成为强化学习领域的研究热点,特另4是股票、外汇和期货等方面具有广泛的应用需求和...
  • 作者:
    刊名: 软件学报
    发表期刊: 2019年3期
    页码:  封3
    摘要:

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

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