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工作量感知软件缺陷预测中偏斜分布的影响及测试评估方法

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西安交通大学学报 2024年第7期58卷 203-213页

作者：郭育晨朱晓燕西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049

针对工作量感知软件缺陷预测中传统模型测试评估方法存在偏差这一问题,采用偏斜分布的偏度作为数值特征,研究了3种主要测试评估方法的测试集在工作量偏度的偏差和与其对应的估计误差,并基于偏度偏差较小的采样余量方法,提出一种改进方... 详细信息

针对工作量感知软件缺陷预测中传统模型测试评估方法存在偏差这一问题,采用偏斜分布的偏度作为数值特征,研究了3种主要测试评估方法的测试集在工作量偏度的偏差和与其对应的估计误差,并基于偏度偏差较小的采样余量方法,提出一种改进方法——后采样方法,所提后采样方法能够保持测试集的类标签比例以避免生成无效测试集。研究结果表明:最常用的十折交叉验证方法偏度偏差最大,其估计误差也最大;与十折交叉验证相比,改进方法性能估计误差减少约4.9%~26.9%;与采样余量方法相比,改进方法不会产生无效测试集,并证明了减小测试集偏度偏差以减少估计误差的有效性。所提后采样方法为工作量感知软件缺陷预测提供了一种更可靠的测试评估方法,能够更准确地评估模型性能。

关键词：软件缺陷预测工作量感知偏斜分布测试评估方法

低资源场景下基于联合训练与自训练的跨语言摘要方法

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电子科技大学学报 2024年第5期53卷 762-770页

作者：程绍欢唐煜佳刘峤陈文宇电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

随着全球化的不断发展,跨语言摘要任务已成为自然语言处理领域的一项重要课题。在低资源场景下,现有方法存在表征转换受限和数据利用不充分等问题。为此,该文提出了一种基于联合训练与自训练的跨语言摘要方法。该方法使用两个模型分别... 详细信息

随着全球化的不断发展,跨语言摘要任务已成为自然语言处理领域的一项重要课题。在低资源场景下,现有方法存在表征转换受限和数据利用不充分等问题。为此,该文提出了一种基于联合训练与自训练的跨语言摘要方法。该方法使用两个模型分别建模翻译任务和跨语言摘要任务,以统一输出端的语言向量空间,从而避免模型间表征转换受限的问题。此外,通过对齐平行训练对的输出特征和概率进行联合训练,增强模型间的语义共享。同时,在联合训练的基础上引入自训练技术,利用额外的单语摘要数据生成合成数据,有效缓解了低资源场景下数据稀缺的问题。实验结果表明,该方法在多个低资源场景下均优于现有对比方法,实现了ROUGE分数的显著提升。

关键词：跨语言摘要联合训练低资源场景机器翻译自训练

基于三分支图外部注意力网络的轻量化跨域序列推荐

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计算机研究与发展 2024年第8期61卷 1930-1944页

作者：张劲羽马晨曦李超赵中英山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户... 详细信息

跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户和项目之间的复杂关系.然而,基于图的CSR方法大多通过复杂的结构来捕捉用户在多个域中的序列行为模式,这导致其通常具有较高的计算复杂度和较大的内存开销,限制了模型在资源受限设备上的应用.此外,已有的轻量级图跨域序列推荐方法认为,应该采用单层聚合协议(single layer aggregating protocol,SLAP)来学习跨域序列图(cross-domain sequential graph,CSG)上的嵌入表示.基于这种协议的图卷积网络,能够规避多层聚合协议所带来的额外跨域噪声,但却难以捕捉域内的高阶序列依赖关系.为了解决上述挑战,提出了一种轻量级的三分支图外部注意力网络(tri-branches graph external attention network,TEA-Net).具体而言,TEA-Net首先将原始CSG分为域间以及域内序列图,并设计了一种并行的三分支图卷积网络结构来学习图中的节点表示.该结构能够以较低的计算开销,在不引入额外跨域噪声的条件下,学习域间的低阶协同过滤关系和域内的高阶序列依赖关系.其次,在三分支结构的基础上,提出了一种改良的外部注意力(external attention,EA)组件,该组件移除了EA中的非线性通道,使其能够以更低的开销挖掘项目序列依赖关系并将注意力权重在多个分支上共享.在2个真实数据集上进行了广泛的实验来验证TEA-Net的性能表现.与10种最先进的CSR方法相比,TEA-Net在轻量化性能和预测精度方面均取得了更好的结果.

关键词：推荐系统轻量化跨域序列推荐外部注意力图神经网络协同过滤

DBI-Go:动态插桩定位Go二进制的非法内存引用

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软件学报 2024年第6期35卷 2585-2607页

作者：陈金宝张昱李清伟丁伯尧中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026

Go语言,也称Golang,由于其语法简单、原生支持并发、自动内存管理等特性,近年受到很多开发者的欢迎.Go语言期望开发者不必了解变量或对象是分配在栈上还是在堆中,而由Go编译器的逃逸分析来决定分配位置,再由Go垃圾收集器自动回收无用的... 详细信息

Go语言,也称Golang,由于其语法简单、原生支持并发、自动内存管理等特性,近年受到很多开发者的欢迎.Go语言期望开发者不必了解变量或对象是分配在栈上还是在堆中,而由Go编译器的逃逸分析来决定分配位置,再由Go垃圾收集器自动回收无用的堆对象.Go的逃逸分析必须正确决定对象的分配位置以保证内存状态的正确性.然而,目前Go社区中逃逸相关问题频发,潜在导致程序崩溃等致命问题,而目前对该方面的研究缺失.为有效检测编译器生成的代码是否存在可能引起运行时崩溃的非法内存引用,填补研究空白,对Go程序执行进行抽象建模,并提出两条判定写入违例的规则.基于这两条规则,克服Go二进制中高层语义缺失、运行时信息不便获取等挑战,设计一个轻量化的分析工具***-Go采用静态分析加动态二进制插桩的分析方式,基于动态二进制分析框架Pin来实现,可以识别Go二进制中违例的store指令.实验结果表明,DBI-Go可以检测出Go社区中所有已知的逃逸相关Issues;DBI-Go还发现一个目前Go社区未知的问题,该问题已经得到确认.在实际项目上的应用则表明DBI-Go可以帮助开发人员找出逃逸算法的错误.测试结果还表明DBI-Go采取的措施可以有效降低误报率且在93.3%的情况下带来的额外运行时开销小于原先的2倍.同时,DBI-Go无需修改Go的编译运行时,可以适配不同版本的Go,有较高的适用性.

关键词：二进制分析动态二进制插桩静态分析 Go 编译器测试逃逸分析

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基于知识增强的开放域多轮对话模型

软件学报 2024年第2期35卷 758-772页

作者：徐凡徐健明马勇王明文周国栋江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215008

如何减轻安全回复和重复回复一直是开放域多轮对话模型的两大挑战性难题.然而,现有开放域对话模型往往忽略了对话目标的引导性作用,以及如何在对话历史和对话目标中引入和选择更精确的知识信息.鉴于此,提出基于知识增强的多轮对话模型.... 详细信息

如何减轻安全回复和重复回复一直是开放域多轮对话模型的两大挑战性难题.然而,现有开放域对话模型往往忽略了对话目标的引导性作用,以及如何在对话历史和对话目标中引入和选择更精确的知识信息.鉴于此,提出基于知识增强的多轮对话模型.所提模型首先将对话历史中实词进行义原及领域词替换,达到消除歧义和丰富对话文本表示的效果.然后将经过知识增强后的对话历史、扩充的三元组世界知识、知识管理和知识拷贝加以集成,以融合知识、词汇、对话历史和对话目标多种信息,生成多样性回复.通过两个国际基准开放域汉语对话语料库上的实验结果及可视化验证所提模型同时在自动评测和人工评测上的有效性.

关键词：语言知识世界知识知识管理知识拷贝多轮对话

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面向三维多目标追踪的运动补偿优化方法

电子学报 2024年第2期52卷 528-539页

作者：王顺洪张昱沈江楠吉建民张燕咏中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一,其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度,而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围... 详细信息

三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一,其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度,而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围框之间的交并比(Intersection over Union,IoU)进行关联,然而这种方式在观测点物体自身运动时存在严重缺陷.在观测点物体自身进行运动时,观测到的两帧数据将处于不同的局部坐标系,导致无法使用运动模型准确预测已追踪物体在下一帧中的位置.本文针对上述问题,通过引入观测点自身的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)或全球定位系统(Global Positioning System,GPS)数据,在一帧数据到达之后计算当前帧局部坐标系与上一帧局部坐标系之间的旋转和平移关系,并对已追踪的物体状态按得到的坐标变换关系进行运动补偿,使其抵消因观测点自身运动造成的偏移量.这种运动补偿增强了追踪模块的数据关联环节,提高追踪时三维包围框的关联成功率,降低误关联数量,改善三维多目标追踪的精度.在相关追踪框架及KITTI数据集上的原型验证表明,所提的运动补偿优化方法实现了1%左右的精度提升.

关键词：自动驾驶运动补偿三维多目标追踪运动特征全球定位系统惯性测量单元

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面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 481-493页

作者：邱杰凡徐一帆徐瑞吉周栋利池凯凯浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信... 详细信息

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差(MAD)下降到1.7 bpm和3.4 bpm.

关键词：毫米波雷达生命体征监测运动状态识别滑动窗口采样残差网络变分模态分解

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链路预测的若干基础问题探讨

电子科技大学学报 2024年第5期53卷 792-800页

作者：毕祎琳焦鑫善万书言周涛电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

链路预测是网络科学最具活力的分支之一,其目标是基于已知的网络拓扑结构估计未观察到的链接的存在可能性。该文对链路预测中仍需重点关注的4个基础性问题——网络选取、链路抽样、模型训练和算法评价进行了研究,报告了这4个方面目前的... 详细信息

链路预测是网络科学最具活力的分支之一,其目标是基于已知的网络拓扑结构估计未观察到的链接的存在可能性。该文对链路预测中仍需重点关注的4个基础性问题——网络选取、链路抽样、模型训练和算法评价进行了研究,报告了这4个方面目前的研究进展,并指出尚未解决的关键问题。最后,对亟待解决的一些关键研究问题进行了总结。

关键词：链路预测网络选取链路抽样模型训练算法评价

基于UML-NuSMV的并发系统建模与验证

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 90-95页

作者：马占有郭昊李召恺李健祥北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750030

为解决直接建立系统NuSMV(符号模型检测器)模型的困难,提出一种从UML(统一建模语言)模型转换到NuSMV模型的方法,实现了UML与NuSMV结合的形式化验证.首先,使用UML中的视图对系统进行描述,建立系统的UML模型;然后,设计转换规则并给出转换... 详细信息

为解决直接建立系统NuSMV(符号模型检测器)模型的困难,提出一种从UML(统一建模语言)模型转换到NuSMV模型的方法,实现了UML与NuSMV结合的形式化验证.首先,使用UML中的视图对系统进行描述,建立系统的UML模型;然后,设计转换规则并给出转换算法,实现从UML模型到NuSMV模型的自动转换;最后,使用计算树逻辑对系统的属性进行描述,并通过NuSMV完成对系统的形式化验证.以一个双按键并发电梯系统为例,说明了基于UML-NuSMV的并发系统建模与验证过程.

关键词：模型检测统一建模语言模型转换并发系统符号模型检测器