基于微博用户兴趣话题的相似用户挖掘

相似用户挖掘是提高社交网络服务质量的重要途径，在面向大数据的社交网络时代，准确的相似用户挖掘对于用户和互联网企业等都有重要的意义，而根据用户自己的兴趣话题挖掘的相似用户更符合相似用户的要求。提出了一种基于用户兴趣话题进行相似用户挖掘的方法。该方法首先使用TextRank话题提取方法对用户进行兴趣话题提取，再对用户发表内容进行训练，计算出所有词之间的相似度。提出CP（Corresponding Position similarity）、CPW（Corresponding Position Weighted similarity）、AP（All Position similarity）、APW（All Position Weighted similarity）四种用户兴趣话题词相似度计算方法，通过用户和相似用户间关注、粉丝重合率验证相似用户挖掘效果，APW similarity的相似用户的关注/粉丝重合百分比为1.687%，优于提出的其他三种算法，分别提高了26.3%、2.8%、12.4%，并且比传统的文本相似度方法Jaccard相似度、编辑距离算法、余弦相似度分别提高了20.4%、21.2%、45.0%。因此APW方法可以更加有效地挖掘出用户的相似用户。     

基于结构化遮挡编码和极限学习机的局部遮挡人脸识别

提出使用结构化遮挡编码（SOC）结合极限学习机（ELM）的算法来处理人脸识别中的遮挡问题。首先，使用SOC去除图像上的遮挡物，将遮挡物体与人脸分离开；同时，通过局部性约束字典（LCD）来估计遮挡物的位置，建立遮挡字典和人脸字典。然后，将建立好的人脸字典矩阵进行归一化处理，并利用ELM对归一化的数据进行分类识别。最后，在AR人脸库上进行的仿真实验结果表明，所提方法对不同遮挡物和不同区域遮挡的图像具有较好的识别率和鲁棒性。     

基于变异测试的错误定位研究进展

随着软件规模和复杂度的不断提高，软件的质量问题成为了关注的焦点，如何高效地找出软件中的错误成为一个亟需解决的问题。错误定位是软件质量保证的重要途径之一，近年来已经成为软件工程中一个非常重要的研究课题。基于变异测试的错误定位通过比较原程序和对应变异体的差异来计算每条语句的怀疑度，再由怀疑度大小进行排序，程序员根据排序逐个检查找出错误语句。汇总近7年（2012-2018）国内外的基于变异测试的错误定位技术的研究成果，介绍了错误定位的基本方法，介绍基于变异测试的错误定位思想，从变异算子、变异体及等价变异体3个方面对已有的研究工作进行分类归纳和总结，探讨了基于变异测试的错误定位未来可能的研究方向、机遇和挑战。     

个性化图像美学评价的研究进展与趋势

图像美学评价方法是当前研究的热点问题。图像美学评价分为大众化和个性化两种。大众化图像美学评价主要研究大多数人对图像共同的审美感知评估,而个性化图像美学评价可以针对用户的个性化审美感知进行评估。现有的研究工作主要集中在大众化图像美学评价上,但是由于人们对图像的审美体验具有高度主观性,研究针对特定用户的个性化图像美学评价方法更加符合现实意义。目前研究人员针对个性化图像美学评价展开了相关研究,并取得了一定的研究进展。但是现有的文献中缺少对个性化图像美学评价方法的综述,本文针对个性化图像美学评价的研究进展与趋势进行概述。首先分析图像美学评价的研究现状与发展趋势;然后针对现阶段的个性化图像美学评价模型进行概述,将现有的个性化图像美学评价模型总结为基于协同过滤的模型、基于用户交互的模型和基于审美差异的模型,并分析这3类模型主要的设计思路以及优缺点;最后介绍个性化图像美学评价在精准营销、个性化推荐系统、个性化视觉增强和个性化艺术设计上的应用前景,并指出未来研究工作在主观特性分析和知识驱动建模等方面的发展方向。     

基于Z-NET的井下地标定位仪系统研究

地标定位仪是面向数字化矿山建设领域全新开发的一种微型多功能基站,相比传统基站,可以实现局部无线组网传输,多种信息发送,支持多种功能拓展,可以拓展人员定位系统的应用能力和应用范围,使之成为集人员精确定位、信息实时推送发布、机车监测交通灯管控与调度指挥等功能于一体的综合大系统,有效避免系统重复建设、产品功能互相重叠等弊病。     

基于子路径扩展的不可达路径检测方法

不可达路径是造成软件测试资源消耗的一个重要方面.在路径测试之前,检测程序中的不可达路径可以有效节约软件测试资源.提出了一种基于子路径扩展的不可达路径静态检测方法.该方法首先生成程序的子路径集,将路径的可达性问题转换为不等式组的求解问题.使用约束求解器判断子路径的可达性,可以分为:可达子路径,不可达子路径和无法判定三个部分,并对后面两部分的子路径扩展出的路径做二次可达性检测,最终获得程序中所有路径的可达性信息.可达性检测工作主要在子路径集上进行,因此有效地解决了路径爆炸问题.实验结果表明本文方法可以准确有效地检测出程序中的不可达路径.     

基于对象引用关系的Java程序内存行为分析方法

本文提出一种基于对象引用关系的Java程序内存行为分析方法.与传统的通过内存消耗的大小来确定程序中数据结构的重要性并分析相关内存行为的方法不同,本文方法同时考虑内存消耗和内存支配两个因素来确定一个数据结构在程序内存行为中的重要性,通过研究数据结构之间在内存使用上的支配关系和对数据结构进行引用分析,得到程序中重要的内存行为.实验结果表明该方法能有效地分析程序的内存行为,且对比其它方法能提供更加准确的内存行为分析结果.     

基于UIO序列的类重要性度量

程序理解是测试和维护大规模面向对象程序的关键,选择程序的关键类优先开展分析是理解程序结构的一个有效的方法.为支持自动识别软件系统中的关键类,本文提出了一种基于UIO序列的类重要性度量方法.首先将软件系统抽象为一个以类为转换的有限自动机模型,随后求解该自动机的UIO序列,将该序列集合转化为状态转换树.通过递归计算状态转换树的节点复杂度求得类重要度.并在考虑异常传播的基础上改进了算法.最后通过实验验证了算法的有效性.