《现代计算机》（CN：44-1415/TP）是一本有较高学术价值的大型旬刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

《现代计算机》是一本学科性、技术性较强的科技类学术期刊，作者读者群均面向计算机信息技术及应用研究开发设计生产的工程技术人员、大专院校师生及计算机爱好者。

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年度被引次数报告 (学术成果产出及被引变化趋势)

• 输入法词库取证比较研究

  对输入法用户词库进行取证,能够获取与用户相关的大量信息,对电子取证工作具有重要意义。由于不同软件开发厂商的输入法词库的记录内容和文件格式不尽相同,有些甚至对词库文件进行加密处理,对取证和数据获取产生一定的影响。通过设计实验对十种常见输入法的用户词库进行比较,对获取的输入法词库文件进行分析,并比较其证据价值。结果表明,输入法...

  作者：王兴; 丁锰; 段成阁; 上官梦轩 刊期： 2019年第30期

• 基于Surfer的天气雷达基本反射率产品的绘制

  利用Surfer专业的插值、地理信息和绘图功能,可生成具有细腻图像和高精度位置的新一代天气雷达基本反射率产品。使用2019年7月13日02时32分衡阳天气雷达基数据,采用克里金插值方法生成天气雷达基本反射率产品数据,通过水平面投影算法和直角坐标到经纬度坐标转换,生成高精度、可导出的天气雷达基本反射率产品格点数据。结果表明:当Surfer格点数据...

  作者：雷永恒; 江涛; 陈晨; 刘峰 刊期： 2019年第30期

• 混合贝叶斯个性化排序与内容的推荐算法研究

  传统协同过滤算法基于矩阵因式分解,仅使用全局评分优化来预测用户对于未知物品的评分,不能单独对用户进行感兴趣点的排序,造成推荐效果不理想。围绕个性化知识推荐热点问题,提出一种全新的混合贝叶斯个性化排序与内容的推荐算法,贝叶斯个性化排序算法(BPR)使用三元组训练集进行训练,最终达到收敛;基于内容推荐算法对推荐结果进行部分纠正;通过...

  作者：文晓棠; 吴少强 刊期： 2019年第30期

• 基于可信度方法在严格优势策略中的算法研究

  在具有严格优势策略的单次博弈中,作为理性的参与者不可能放弃自己的严格优势策略,总是追求自身利益最大化,但在此类博弈中,参与人并不一定能够使自己的实际收益最大。在重复博弈中,任何一个参与者都可以观察到其他参与者的历史策略,也可以在未来的行动中奖惩其他参与者,参与者采取有利或不利于博弈方的行动策略,通过可信度加以描述,依据可信度...

  作者：李虎阳; 常永虎 刊期： 2019年第30期

• Policy Gradient 算法的研究与实现

  近年来,由于在多个领域高效率高质量的成功运用,强化学习在机器学习领域和人工智能领域引发极大的关注。越来越多的人开始意识到机器能够自主学习的巨大价值。策略梯度(Policy Gradient)算法是一种基于策略的(policybased)强化学习技术,是强化学习的经典算法之一。以policy-based方法开始,然后介绍Policy Gradient算法的具体内容,最终利用深度学...

  作者：刘俊利 刊期： 2019年第30期