《计算机应用与软件》（CN：31-1260/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，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。

《计算机应用与软件》主要面向从事计算机应用和软件技术开发的科研人员、工程技术人员、各大专院校师生等。致力于创办以创新、准确、实用为特色，突出综述性、科学性、实用性，及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态的综合性技术期刊，为国内计算机同行提供学术交流的平台。

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2.论点明确、新颖，逻辑严密，数据准确，文字精练。

3.文稿包括题目、作者、作者简介、所属单位、通讯地址、电话和Email地址等。

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• 基于Spark的并行频繁项集挖掘算法

  关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要研究方向之一。频繁项集的挖掘是关联规则挖掘的第一步,也是最重要的步骤。FP-Growth(Frequent Pattern-Growth)算法因其挖掘效率以及空间复杂度方面的优势被广泛应用于频繁项集挖掘任务中。面对海量数据,FP-Growth算法挖掘效率变得极低甚至失效。在Hadoop大数据平台上实现的基于MapReduce框架的并行FP-Growth...

  作者：张素琪; 孙云飞; 武君艳; 顾军华 刊期： 2019年第02期

• 客户化AOC应用的设计研究

  航空公司运行控制AOC(Airline Operational Control)是运行在飞机上用于飞行员和航空公司间的一种空地数据链应用。目前AOC应用软件主要由国外的数据链供应商如柯林斯、霍尼韦尔提供,而国内的研究还处于起步阶段。通过对AOC应用功能的分析,对AOC应用的软件架构设计和基于ARINC 661规范[1]的人机界面设计进行研究。在此基础上,通过搭建测试环境对...

  作者：宁艳艳; 袁野 刊期： 2019年第02期

• 一种融合用户与项目属性的协同过滤算法的设计与实现

  针对传统的协同过滤算法存在数据稀疏、冷启动、推荐精度低等问题,提出一种充分融合用户与项目属性的协同过滤算法。利用项目属性和用户属性分别对用户相似度和项目相似度计算方法进行改进,并将用户和项目协同过滤进行组合加权,提高预测兴趣度的准确度。引入用户属性-项目类型偏好权重因子,利用天牛须搜索方法对兴趣度计算方法进行改进。实验结...

  作者：陶志勇; 崔新新 刊期： 2019年第02期

• 基于学习排序的多分类标签排序方法研究

  学习排序是利用机器学习技术来对搜索结果进行排序的技术。它在包括信息检索与数据挖掘等技术在内的众多应用领域中具有重大作用,因此近年来备受关注。学习排序通常假设每个培训实例都与一个可靠的标签相关联产生列表,但并不假定此列表是完整的或一致的。通过结合广义线性模型和Plackett-Luce(P-L)模型,提出一种基于实例的解决多分类标签的排序...

  作者：贺成诚; 汪海涛; 姜瑛; 陈星 刊期： 2019年第02期

• “一带一路”背景下中国与东盟国家贸易及跨境物流协作潜力分析

  “一带一路”倡议顺应时展,统筹海陆,面向全球,为我国和东盟之间的贸易和物流发展带来了新的挑战和机遇。在此背景下,从中国对东盟直接投资、中国和东盟物流绩效现状、双方贸易互补性等方面进行分析和探讨。根据联合国商品统计数据库和世界银行统计数据库相关数据,运用Eviews进行中国和东盟国家贸易与跨境物流的格兰杰因果关系检验。研究发现:东...

  作者：杨正璇; 胡志华; 刘婵娟 刊期： 2019年第02期