精彩導(dǎo)讀

《軟件工程》期刊始終以反映軟件工程理論、方法和技術(shù)創(chuàng)新成果，傳播軟件知識(shí)，推廣軟件應(yīng)用為己任，期望可以為促進(jìn)中國(guó)軟件工程學(xué)科和軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展略盡綿薄之力。

★本期重點(diǎn)推薦論文

森林火災(zāi)探測(cè)與預(yù)防對(duì)保護(hù)人類(lèi)的生命和財(cái)產(chǎn)有著重大的作用。森林火災(zāi)具有突發(fā)性并且時(shí)有發(fā)生，煙霧作為火災(zāi)或火焰爆發(fā)前的早期階段，如及時(shí)被探測(cè)到，可以為救援爭(zhēng)取更多的時(shí)間。本期發(fā)表的論文《基于運(yùn)動(dòng)和亮度顯著性的森林煙霧分割方法》提出了一種基于運(yùn)動(dòng)和亮度顯著性檢測(cè)的煙霧區(qū)域分割方法，目的是解決傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法對(duì)樹(shù)葉抖動(dòng)、攝像機(jī)抖動(dòng)等不顯著運(yùn)動(dòng)區(qū)域比較敏感的問(wèn)題;采用低秩結(jié)構(gòu)化稀疏分解方法提取前景區(qū)域，然后計(jì)算煙霧的顯著性，便于進(jìn)一步分離。作者提出了基于自適應(yīng)參數(shù)的群稀疏魯棒標(biāo)準(zhǔn)正交子空間學(xué)習(xí)的顯著性測(cè)量方法。實(shí)驗(yàn)表明，此方法可以很好地處理大范圍的煙霧視頻，并獲得了較好的煙霧檢測(cè)結(jié)果。

★優(yōu)秀期刊及其論文推薦

Complex & Intelligent Systems，簡(jiǎn)稱CAIS，中文譯為《復(fù)雜智能系統(tǒng)》，它關(guān)注跨學(xué)科研究，通過(guò)研究社會(huì)面臨的許多深刻問(wèn)題背后的原則和過(guò)程來(lái)擴(kuò)大讀者的理解范圍。

《復(fù)雜智能系統(tǒng)》是同行評(píng)審的開(kāi)放存取期刊（季刊），由SpringerOpen平臺(tái)出版，其影響因子為3.791，排在計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能領(lǐng)域前列。它被納入Clarivate Analytics產(chǎn)品和服務(wù)的覆蓋范圍，并被Science Citation Index Expanded（科學(xué)引文索引，SCIE）收錄。

《復(fù)雜智能系統(tǒng)》提供的是一個(gè)論壇，展示和討論新的方法、工具和技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)、計(jì)算模擬、智能分析和可視化等廣泛領(lǐng)域間的相互交流。它涵蓋了復(fù)雜的進(jìn)化和適應(yīng)系統(tǒng)、復(fù)雜系統(tǒng)中的緊急屬性和行為、數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)、基于知識(shí)的系統(tǒng)、基于代理的系統(tǒng)、不確定性建模，等等。

2021年4月發(fā)表的“Social media intention mining for sustainable information systems： categories， taxonomy， datasets and challenges”一文提到，意圖挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)很有前途的研究領(lǐng)域，其目的是從存儲(chǔ)日志中最終用戶過(guò)去的活動(dòng)里確定最終用戶的意圖，這些日志記錄了用戶與系統(tǒng)的交互。搜索引擎是推斷用戶過(guò)去搜索活動(dòng)的主要來(lái)源，以預(yù)測(cè)用戶的意圖，便于供應(yīng)商和制造商以有效的方式向用戶展示其產(chǎn)品。隨著網(wǎng)購(gòu)趨勢(shì)的增長(zhǎng)，這一領(lǐng)域越來(lái)越有針對(duì)性，且成為備受關(guān)注的研究工作。作者對(duì)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格篩選的109篇高質(zhì)量研究論文進(jìn)行了系統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述。分析表明，有八個(gè)突出的意圖類(lèi)別。此外，作者還討論了用于意圖挖掘的方法和技術(shù)的分類(lèi)。同樣，作者對(duì)六種用于此目的的重要數(shù)據(jù)集也進(jìn)行了討論。最后，對(duì)該領(lǐng)域的研究人員提出了未來(lái)的挑戰(zhàn)和研究差距。

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