انجمن کامپیوتر ایران

هدف این مقاله حاشیه نویسی معنایی تصویر بوسیله استخراج ویژگی های مؤثر و پنهان موجود در تصاویر و با استفاده از ساختار سلسله مراتبی مفاهیم(آنتولوژی) می باشد. روش پیشنهادی از دو مرحله آموزش تشکیل شده است. در مرحله اول، در فاز اول به منظور استخراج مفاهیم ابتدا تصاویر با استفاده از تکنیک قطعه بندی به اشیاء مختلفی افراز می شوند. در فاز دوم ویژگی های سطح پایین مفاهیم موجود در هر قطعه استخراج می شود، در واقع در این مرحله به کشف ویژگی هایی که همبستگی زیادی با اشیا موجود در تصاویر داشتند، پرداخته می شود. در مرحله دوم به آموزش این ویژگی ها پرداخته می شود این آموزش با استفاده از ساختار سلسله مراتبی که برای تصاویر در نظر گرفته شده و با تکنیک طبقه بندی SVM صورت می گیرد. نتایج حاصل بر روی تصاویر موجود در پایگاه داده Imageclef که به صورت سلسله مراتبی طبقه بندی شده بودند، نشان می دهد که روش پیشنهادی برای حاشیه نویسی تصویر علاوه برکاهش پیچیدگی طبقه بندی توانست دقت طبقه بندی را حدود 5 درصد نسبت به روش های مشابه بالاتر ببرد.

شخصی‌سازی کاتالوگ الکترونیک عبارت است از هماهنگی محتوای کاتالوگ با نیازها و ترجیحات کاربر و نمایش مناسب‌ترین و هماهنگ‌ترین کاتالوگ برای هر کاربر. فرهنگ، شخصیت و احساس از جمله عواملی هستند که تاثیر زیادی روی نیازها و ترجیحات کاربر دارند؛ بر این اساس دسته‌ای از تحقیقات سعی کرده‌اند نقش این فاکتورها را در سیستم‌های شخصی‌سازی لحاظ کنند. اما عیب عمده این تحقیقات این است که نقش خصوصیات فرهنگی- شخصیتی- احساسی به طور مجزا مورد بررسی قرار گرفته است. این در حالی است که این سه عامل تاثیرات متقابل زیادی روی یکدیگر دارند و اگر به طور مجزا مدل‌سازی شوند، رفتار کاربر به طور کامل قابل مدل‌سازی نخواهد بود. از طرف دیگر روش‌هایی که تاکنون در این زمینه ارائه شده است، معمولاً نیاز به تکمیل تست‌های روان‌شناسی یا روش‌های پیچیده یادگیری ماشین دارند. در این تحقیق سیستم شخصی‌سازی پیشنهاد شده که خصوصیات فرهنگی- شخصیتی- احساسی را به طور همزمان لحاظ می‌کند. در این سیستم یک مدل یکپارچه و مجتمع از خصوصیات فرهنگی، شخصیتی و احساسی برای هر کاربر وجود دارد که بر اساس کشور محل تولد و دستاوردهای روان‌شناسی مقداردهی اولیه می‌شود. بنابراین نیاز به تست‌های روان‌شناسی و روش‌های پیچیده یادگیری ماشین ندارد. در این سیستم نحوه تاثیر فاکتورهای فرهنگی- شخصیتی – احساسی روی ترجیحات کاربر در قالب قوانین پایگاه دانش مدل‌سازی شده و بر اساس آن محتوای مورد ترجیح کاربر ایجاد می‌شود. مدل ارائه شده در این تحقیق با روش‌های عادی شخصی سازی مورد مقایسه قرار گرفته است. نتایج مقایسه نشان می‌دهد که دقت و کیفیت سیستم پیشنهادی بهبود قابل توجهی یافته است.

با افزایش روزافزون حجم اطلاعات و نیاز کاربران به پهنای باند بیشتر، شبکه‌های اقتضایی بین خودرویی به‌عنوان بستری برای ارسال اطلاعات توجه پژوهشگران را به خود جلب کرده است. با توجه به ویژگی پویایی بالای خودروها در این شبکه و مدت کوتاه زمان اتصال، ارسال بسته‌های داده همواره با تأخیر مواجه بوده است. در این مقاله برای کاهش زمان تأخیر بسته‌ها روش جدیدی ارائه گردیده که در آن خودروها از چند تکنولوژی دسترسی بی‌سیم به‌صورت همزمان بهره می‌برند و بدین ترتیب بسته‌های داده بین چند صف که هرکدام به یک رابط ارتباطی بی‌سیم متصل است پخش می‌شوند و سپس به خودروهای مقصد فرستاده می‎شوند. نوآوری دیگر این روش مدل کردن مسئله به‌وسیلۀ یکی از مدل‌های تئوری صف بانام "چابکی" است، که موجب کاهش مدت‌زمان انتظار بسته‌های داده در صف‌ها می‌شود. پس از حل مدل ریاضی مسئله نتایج حاصل از شبیه‌سازی، که تکنیک چندرادیویی با مدل صف مذکور را با کارهای پیشین مقایسه می‎کند، نشان‌دهندۀ کاهش چشمگیر زمان تأخیر ارسال بسته‌ها و افزایش گذردهی کلی شبکه است.

الگوریتم یادگیری Q، یکی از بهترین الگوریتم‌های یادگیری مستقل از مدل می‌باشد. هدف از یادگیری، یافتن تخمینی از تابع ارزش - عمل بهینه می‌باشد که مقادیر Q نامیده می‌شود. یکی از عمده ترین مشکلات روش یادگیری Q در برخورد با مسائل دنیای واقعی، زیاد شدن تعداد حالت‌های محیط و در نتیجه کم شدن سرعت همگرایی است، زیرا برای تضمین همگرایی یادگیری، تمامی زوج‌های حالت - عمل باید بی‌نهایت بار بازدید شود. در این نوشتار، از روش ترکیبی بر پایه مفاهیم عمل متضاد استفاده شده است. مفاهیم تضاد در یادگیری تقویتی منجر به بهبود سرعت همگرایی می‌شود، زیرا در آن به‌روز رسانی مقادیر Q برای عمل و عمل متضاد متناظر آن، در یک مرحله و بصورت همزمان انجام می‌پذیرد. روش ارائه شده همراه با یافتن بهترین اثر متقابل بین اکتساب و اکتشاف در یادگیری Q، برای افزایش سرعت همگرایی یادگیری استفاده شده است. تکنیک ارائه شده برای مسئله Grid world شبیه سازی شده است. نتایج به دست آمده بهبود در فرایند یادگیری را نشان می‌دهد.

با رشد روز افزون داده‌ها لزوم استخراج الگوهای مفید از آن‌ها بیشتر حس می‌گردد. یکی از روش‌های کشف دانش که بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد خوشه‌بندی می‌باشد. خوشه‌بندی به روش‌های مختلفی از جمله سلسله مراتبی و تکراری انجام می‌گیرد. در الگوریتم‌های خوشه‌بندی تکراری یکی از مهم‌ترین مراحل، انتخاب خوشه‌های اولیه است زیرا تاثیر مستقیم بر خوشه‌های نهایی دارد. از آنجایی‌که هر خوشه شامل نقاطی نزدیک به هم و دور از نقاط خوشه‌های دیگر است، انتخاب خوشه‌های اولیه اهمیت زیادی دارد. در این مقاله روشی اکتشافی و تکراری افزایشی برای تعیین خوشه‌های اولیه در الگوریتم k-means طراحی نمودیم. در هر مرحله دو عنصر جدید را برای خوشه‌ها انتخاب می‌کنیم. در ابتدا با یک خوشه‌ که شامل یک عنصر می‌باشد کار خودر را آغاز کرده و در هر مرحله فاصله‌ی سایر عناصر با مرکز خوشه‌های تعیین شده را محاسبه می‌کنیم. این فاصله معیاری جهت تعیین عناصر خوشه‌های بعدی است. در این مقاله الگوریتم خود را بر روی چند مجموعه داده‌ی مختلف در اندازه‌های متفاوت اعمال کردیم. نتایج به‌دست آمده نشان می‌دهد روش ارائه شده باعث بهبود عملکرد الگوریتم k-means نسبت حالتی است که از خوشه‌های اولیه‌ی تصادفی استفاده شده است.

در سال‌های اخیر، روزنه کدشده به عنوان راه حلّی برای تغییر الگوی تابع تاری در دوربین‌های دارای لنز استفاده شده است. استفاده از این روزنه می‌تواند مسأله بدوضعیت تاری را به مسأله‌ای بازگشت‌پذیر تبدیل نماید که در نتیجه آن می‌توان تصاویر را با خطای کمتری رفع تاری‌ نمود. تا کنون روش‌های مختلفی برای طراحی روزنه ارائه شده است. اما در طراحی الگوهای موجود، به شرایط محیط تصویربرداری و ویژگی‌های دوربین توجه چندانی نشده است. همچنین در مقایسه الگوهای مختلف با روزنه دایروی معمولی نیز این شرایط به طور کامل مورد توجه قرار نگرفته است. در این مقاله، چند الگوی روزنه با توجه به شرایط نور محیط تصویربرداری، ویژگیهای سنسور دوربین و با هدف تأمین نرخ سیگنال به نویز قابل قبول، طراحی و معرفی می‌شوند. سپس عملکرد الگوهای طراحی‌شده و روزنه دایروی، در شرایط محیطی کاملاً یکسان مقایسه می‌شوند.

در اين مقاله، روشی بدون‌ناظر و بدون استفاده از فایل سوابق کاربران، جهت حل "مسئله دسته‌بندی پرس‌وجو" ارائه می‌گردد. هدف روش پیشنهادی، نگاشت تمامی اجزای مسئله به مفاهیم بابل‌نت و حل مسئله بر مبنای این مفاهیم است. بدین منظور سه فاز برون از خط، برخط و دسته‌بندی در نظر گرفته شده است. فاز برون از خط، فاز نگاشت دسته‌ها به مفاهیمی در بابل‌نت است در این فاز با استفاده از یک سیستم رفع ابهام، دسته‌ها به مفاهیمی در بابل‌نت نگاشت می‌شوند. در فاز برخط، بعد از غنی‌سازی پرس‌وجو، پیش‌پردازشی روی پرس‌وجوی غنی ‌شده انجام می‌شود و سپس با استفاده از یک سیستم رفع‌ابهام، به مفاهیمی در بابل‌نت نگاشت می‌شود. در فاز نهایی، با استفاده از بهبودهایی روی الگوریتم "احتمال ملاقات"، دسته‌بندی انجام می‌شود. جهت ارزیابی، از مجموعه آزمون KDD2005، که معتبرترین مجموعه‌ی موجود می‌باشد استفاده گردیده است. نتایج حاکی از آن است که روش پیشنهادی نسبت به بهترین روش بدون‌ناظری که از فایل سوابق کاربران استفاده نمی‌کند، در میزان امتیاز F1، بهبود 3% داشته و نسبت به بهترین روش بدون‌ناظری که از فایل سوابق کاربران استفاده می‌کند در میزان امتیاز F1، 10% کاهش داشته است.

در این مقاله یک روش مبتنی بر یادگیری ماشین با شبکه‌های عصبی مصنوعی برای محاسبه میزان شباهت معنایی میان دو جمله متنی پیشنهاد شده است و به طور مجزا برای دو زبان انگلیسی و فارسی مورد ارزیابی قرار گرفته است. برای یادگیری شباهت جملات، از یک دادگان موجود برای زبان انگلیسی بهره گرفته شده است که شامل زوج جملاتی هستند که میزان شباهت آنها توسط انسان امتیاز‌دهی شده‌اند. برای انجام این کاربرای هر دو جمله، مجموعه‌ای از ویژگی‌های آماری، نحوی و معنایی با استفاده از روش‌های پردازش زبان طبیعی و همچنین شبکه‌های واژگانی استخراج شده‌اند و میزان شباهت جاکارد ویژگی‌های استخراج شده برای دو جمله مختلف توسط یک شبکه عصبی یاد گرفته شده است. در این مقاله، علاوه بر تشابه‌یابی جملات انگلیسی، این کار به صورت مشابهی برای زبان فارسی نیز انجام شده است که بدین منظور ابتدا با الهام از دادگان انگلیسی موجود، یک دادگان مشابه برای زبان فارسی تهیه شده است. پس از یادگیری شباهت جملات توسط شبکه عصبی، کارایی روش پیشنهادی با استفاده از معیارهای میانگین مربعات خطا و درصد اختلاف بین پاسخ واقعی و پاسخ شبکه، مورد ارزیابی قرار گرفت که بهترین نتیجه برای جملات انگلیسی با این دو معیار، به ترتیب برابر با 0.0375 و %13 و برای جملات فارسی، به ترتیب برابر با 0.0399 و %14 می‌باشد. نزدیکی نتایج حاصل در دو زبان، بیانگر توان یادگیری روش پیشنهادی در تشابه‌یابی متون و قابلیت تعمیم آن برای زبان‌های مختلف است.

در این مقاله، روشی برای یافتن ارتباط بین فناوری‌ها ارائه شده است که هدف آن یافتن فناوری‌هایی است که بیشترین ارتباط را با یک فناوری خاص دارند. این موضوع از آن جهت اهمیت دارد که برای رشد یک فناوری در محیطی فناورانه، باید به فناوری‌های مرتبط با آن توجه نمود. در روش ارائه شده، ترکیبی از روش‌های وب‌کاوی و داده‌کاوی برای حصول نتیجه بکار گرفته شده است. هدف اصلی از این کار، ابداع روشی قابل تکرار توسط رایانه است تا بتوان با کمک آن، ارتباط فناوری‌ها را که به طور دائم در حال تغییر است، استخراج و روزآمد نمود. این روش از شش فاز تشکیل شده است که بجز فاز اول که تهیه داده‌های ورودی است و فاز آخر که تحلیل نتایج است، سایر فازها توسط الگوریتم‌های ابداع شده و به صورت خودکار انجام گرفته‌اند. تحلیل بیش از 8 میلیون عبارت بدست آمده نشان می‌دهد که روش پیشنهاد شده نتایج قابل قبولی ارائه می نماید. همچنین پیشنهادهای مختلفی برای بهبود روش قابل ارائه است که به برخی از آنها در مقاله اشاره شده است.

SCTP یک پروتکل قابل‌اطمینان لایه‌ی انتقال است که از ویژگی‌های برتر دو پروتکل TCP و UDP بهره می‌برد. در این مقاله پروتکل SCTP برای بهبود کارایی شبکه‌ی بی‌سیم موردی بکار گرفته‌شده و ویژگی‌هایی مانند Multi-homing و Multi-streaming موردبررسی قرار می‌گیرد. در این مقاله مقادیری مانند گذردهی و تأخیر بسته‌ها با استفاده از شبیه‌ساز NS-2 برای دو ویژگی ذکرشده محاسبه‌شده و عملکرد آن‌ها موردبررسی قرار می‌گیرد، سپس مقادیر مشابه به‌دست‌آمده برای پروتکل TCP بررسی‌شده و عملکرد این دو پروتکل مقایسه می‌شود.

صفات مرتبط با چهره یکی از رایج‌ترین روش‌هایی است که انسان در زندگی روزمره با استفاده از آن سن اشخاص را تخمین می‌زند. تخمین انسان از سن چهره به دقت دیگر اطلاعات چهره مثل هویت و یا جنسیت نیست. در سال‌های اخیر این موضوع به یکی از مسایل جذاب و چالش برانگیز در حوزه علوم کامپیوتر تبدیل گردیده است، به صورتی که الگوریتم‌های مختلفی در زمینه تخمین سن ارائه شده است، الگوریتم‌هایی که اکثراً مبتنی بر استفاده از روش‌های یادگیری ماشین هستند. در بین الگوریتم‌های ارائه شده، بهترین نتایج تخمین سن را دو الگوریتم یادگیری CPNN و IIS-LLD. در مقاله ارائه شده دو نوع مختلف از ویژگی‌های چهره مورد استفاده قرار گرفته‌اند، ویژگی‌های محلی و ویژگی‌های سراسری. داشته‌اند با توجه به برچسب تصویر چهره هر شخص(سن) در پایگاه‌داده، یک توزیع آماری برای سن هر تصویر چهره ایجاد می‌شود، که این توزیع برای یادگیری سن اصلی و سنین مجاور نیز به کار می‌رود. تعبیر سنین مجاور را می‌توان معادل با استفاده از کلماتی مانند"حدود"برای تخمین سن افراد در زندگی واقعی دانست. با بهره‌گیری از یک شبکه عصبی چند لایه و الگوریتمCPNN ، الگوریتم ارائه شده توانست دقت تخمین سن اشخاص از روی تصویر چهره را نسبت به روش‌هایی که اخیراً ارائه شده، با تعداد نرون‌های کمتر در لایه‌ی پنهان و تسریع فرآیند یادگیری افزایش دهد.

در اين مقاله، مسئله‌ی تخصیص وظیفه‌ی همکارانه‌ی چند رباته در شرایطی که جامعه‌ای از ربات‌های همسان در یک محیط ناشناخته قرار گرفته‌اند، مطالعه شده است. این محیط با دیوار محصور شده است و همچنین نسبت و تعداد لکه‌های رنگی که معرف نوع مشخصی از وظیفه می‌باشند در آن نا‌معلوم‌اند. ربات‌ها تا آنجا که امکان دارد تا قبل از اتمام انرژی خود لکه‌های رنگی را کشف کرده و در آن‌ها به صورت مطلوب اقدام به نمونه‌برداری و لکه‌زدایی همکارانه می‌نمایند. این بدین معنی است که باید متناسب با مساحت هر لکه تعداد مشخصی ربات در آن لکه مستقر شوند. در این مقاله دو روش خودسازمانده‌ی توزیع‌شده که تلفیقی نامیده می‌شوند، به عنوان دو راه‌حل برای این سناریو ارائه شده‌اند. در دو محیط متفاوت عملکرد روش‌ها ارزیابی شده‌ است. از آنجایی که سناریوی مطرح شده راه‌حل معادلی ندارد تنها به مقایسه‌ی عملکرد روش‌های پیشنهادی با یکدیگر پرداخته شده است. همچنین مقیاس‌پذیری و استحکام در برابر از کار افتادگی انفرادی ربات‌ها که دو رکن اساسی در سیستم‌های چندعامله و به خصوص رباتیک توده‌ای محسوب می‌شوند نیز مورد نقد و بررسی قرار داده شده‌اند.

Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) are well-knownplatforms for implementing embedded systems due toconfigurability. Recently, high temperature of FPGAs is becominga serious issue due to their higher logic density, clock frequency,and complexity. In this work we propose, implement, andevaluate an embedded system with a thermal aware operatingsystem on the virtex-5 FPGA. It measures the temperature of thedevice using the system monitor IP core configured in the operatingsystem and manages the temperature, not to violate threshold,using the task suspension feature of the operating system. Aresident task in the operating system regularly checks the temperatureof the device and does thermal management if neededby suspending other active tasks for a specified time slot. If thistime slot is correctly chosen, the method degrades performanceonly 7 percent while the temperature threshold is not violated.

مساله راهرو با طول کمینه یا به عبارتی MLC (minimum length corridor)بر روی یک مستطیل که به اتاق‌های متعامد افراز شده است، تعریف می‌شود. مساله MLC به دنبال راهرویی با طول کمینه است. راهرو در واقع یک درخت است که حداقل یک نقطه از محیط هر اتاق را شامل باشد. حالت خاص این مساله، مساله‌MLC-R است که اتاق‌ها در آن مستطیلی هستند. مساله‌های MLC و MLC-R هر دو جزء دسته مسایل NP-Complete هستند و الگوریتم‌های تقریبی برای آنها ارایه شده است. ما در این مقاله بر روی یک مستطیل که به اتاق‌های مستطیلی افراز شده است، به دنبال راهرو با قطر کمینه هستیم. در یک درخت از بین فاصله‌های هر دو نقطه از درخت، فاصله‌ای که بیشترین مقدار را دارد، را قطر درخت می‌نامند. در این مقاله الگوریتمی دقیق و با زمان اجرای چندجمله‌ای برای یافتن راهرو با قطر کمینه بر روی محیط ورودی ارایه می‌کنیم.

در این مقاله یک سیستم پاسخ برای جلوگیری از نفوذ در کاربردهای مبتنی بر SIP ارائه شده است. پروتکل SIP مسئولیت کنترل نشست‌های چندرسانه‌ای (ایجاد، مدیریت و خاتمه) را در شبکه‌های نسل آینده بر عهده دارد. این پروتکل، متنی و دارای یک ماشین حالت اختصاصی برای مدیریت نشست‌ها (تراکنش‌ها و دیالوگ‌ها) در لایه کاربردی است. انتخاب پاسخ در چارچوب پیشنهادی با بکارگیری یک سیستم تشخیص نفوذ اختصاصی برای SIP و با بررسی شرایط لحظه‌ای عملکرد موجودیت موردنظر انجام می‌شود. پس از انتخاب پاسخ مناسب با توجه به شرایط محیطی و براساس خروجی سیستم تشخیص نفوذ، این پاسخ از طریق یک دیواره آتش بر روی ترافیک ورودی اعمال می‌شود. سیستم تشخیص نفوذ پیشنهادی با تعریف یک مجموعه ویژگی اختصاصی بر اساس عملکرد حالت طبیعی پروتکل SIP پیشنهاد داده شده است. ارزیابی روش پیشنهادی با بکارگیری سه مجموعه دادگان موجود انجام شده است. نتایج این ارزیابی‌ها بر روی سه مجموعه دادگان مختلف نشان می‌دهد که چارچوب پیشنهادی برای ارائه پاسخ خودکار به نفوذ در کاربردهای مبتنی بر SIP، عملکرد بسیار مناسبی برای حذف درخواست‌های حمله دارد.

روش هنجارسازي طول مجراي صوتيیکی از روش های رایج برای کاهش تاثیرات ناشی از طول‌های مختلف مجرای گفتار گویندگان است. در اين روش بااعمال يك ضريب پيچش فرکانسي روي طيف سيگنال گفتار گويندهاختلاف طول مسير صوتي بين گويندگان مختلف جبران مي‌شود. اما بدست آوردن ضريب پيچش هر گوينده امري با هزينه محاسباتي بالا است. در اين مقاله روشي براي تخمين سريع ضريب پيچش فركانسي در روش هنجارسازي VTLN ارائه شده است. براي اين منظور ابتدا تعدادی مولفه كه وابستگي قابل توجهي به گوينده دارند معرفي شده و سپس با استخراج اطلاعات آماري، تعداد 53 ويژگي از آنها استخراج شده است. سپس با استفاده از روش‌ انتخاب ويژگي مرحله به مرحله 9 ويژگي كه بيشترين تاثير را بر مقدار ضريب پيچش دارند انتخاب می نماییم. در ادامه براي تخمين سريع ضريب پيچش با اين 9 ويژگي، از روش رگرسيون خطي و با در نظر گرفتن عبارات متقابل علاوه بر عبارات تكي استفاده كرديم. نتايج پياده‌سازي نشان داد كه از ميان ويژگي‌هاي به كار رفته، ميانه گام گفتار و امتياز جنسيت بيشترين همبستگي را با ضريب پيچش دارند و وجود آن ها در ميان ويژگي‌ها الزامي است. همچنين تركيب ويژگي‌هاي انتخابي بهترين نتيجه را در بر داشته است.

خوشه‌بندی یک روش ارتباطی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم است. در خوشه‌بندی قابلیتی برای تغییر نقش کاربردی گره‌ها وجود دارد. در هر خوشه گره‌ای به نام سرخوشه تعیین می‌شود که مدیریت گره‌های دیگر موجود در خوشه را بر عهده دارد. خوشه‌بندی اهداف متعددی دارد اما بیشتر تمرکز روش‌های خوشه‌‌بندی که پیش از این ارائه شده، بر استفاده کارآمدتر از انرژی است و اهدافی مانند تحمل خطا و مقیاس‌پذیری شبکه کمتر مورد توجه می‌باشند. همچنین مسیریابی در اکثر روش‌های خوشه‌بندی ارائه نمی‌شود. در این مقاله برای دستیابی به اهداف استفاده کارآمدتر از انرژی، تحمل خطا و مقیاس‌پذیری شبکه، یک روش خوشه‌بندی و مسیریابی لایه‌ای با استفاده از گره‌های جانشین سرخوشه ارائه گردیده است. در این روش محیط عملیاتی به چندین لایه فرضی تقسیم می‌شود و گره‌ها نسبت به موقعیت لایه‌ای خود خوشه‌بندی می‌شوند. همچنین از گره‌های جانشین سرخوشه برای ایجاد مسیر انتقال داده‌ها از سرخوشه به ایستگاه پایه استفاده می‌شود. برای افزایش تحمل خطای شبکه می‌توان از جانشین سرخوشه بجای سرخوشه در زمان بروز مشکل استفاده کرد. نتایج شبیه‌سازی‌ها نشان‌دهنده عملکرد بهتر روش پیشنهادی در افزایش طول عمر، تحمل خطا و مقیاس‌پذیری شبکه نسبت به روش‌های موجود می‌باشد.

بسیاری از سیستم‌های اطلاعاتی را ‌می‌‌توان به شکل شبکه‌ای ناهمگن، شامل گره‌ها و یال‌ها از انواع مختلف، مدل کرد. برای مثال در پایگاهی حاوی اطلاعات مقالات چاپ شده، انواع گره‌ها نظیر نویسنده، مقاله و کنفرانس و ارتباطات مابین آن ها قابل تعریف است. جستجوی شباهت گره ها در شبکه‌های ناهمگن از موضوعاتی است که در سال های اخیر مورد توجه محققین در حوزه ی علوم شبکه قرار گرفته است. برای این منظور شباهت گره ها با در نظر گرفتن مسیرهای مختلف مابین آن ها در شبکه تعریف شده است. به طور مشخص با استفاده از مفهوم فرامسیر - مسیرهایی که گره ها را از طریق چند نوع رابطه به یکدیگر متصل می‌کنند - معانی مختلفی از شباهت را خواهیم داشت. تاکنون چندین معیار شباهت بر پایه چارچوب فرامسیر مطرح شده است. با این حال میزان اهمیت هر فرامسیر در این روش ها در نظر گرفته نشده است که باعث می‌شود بخشی از اطلاعات تاثیرگذار در شناسایی گره های شبیه از بین برود. در این مقاله، یک معیار شباهت مبتنی بر فرامسیر، به نام SimSim، پیشنهاد داده شده است که با توجه به شباهت گره های درون یک مسیر، اهمیت آن مسیر را در نظر می‌گیرد. آزمایش‌ها بر روی مجموعه داده ی واقعی، میزان موثر بودن و کارایی این روش را به خوبی نشان می‌دهد.

امروزه روش های رده بندی چندبرچسبی کاربردهای فراوانی در رده بندی متون و یادداشت گذاری روی تصاویر و ویدئوها دارد. از آنجایی که در دنیای واقعی بین برچسب ها ارتباطاتی وجود دارد، یافتن ارتباطات و استفاده از آن در مراحل آموزش و رده بندی در مطالعات جدید مورد توجه قرار گرفته است. در برخی کارهای اخیر در مرحله آموزش رده بند از قوانین انجمنی برای مدل سازی ارتباطات بین برچسب ها استفاده شده است. این قوانین در مرحله رده بندی، به منظور اصلاح برچسب هایی که رده بند پیش بینی نکرده است، مورد استفاده قرار می گیرند. در این مقاله روش جدیدی پیشنهاد کرده ایم که با استفاده از آن می توان در عملیات پس پردازش، علاوه بر اصلاح برچسب هایی که توسط رده بند پیش بینی نشده اند، برچسب هایی را که به اشتباه پیش بینی شده اند نیز اصلاح کرد. به این ترتیب که در روش پیشنهادی، علاوه بر ارتباطات مثبت بین برچسب ها، از ارتباطات منفی بین برچسب ها نیز در اصلاح نتایج رده بندی نمونه استفاده کرده ایم. آزمایشهای تجربی انجام شده روی دو مجموعه داده ی استاندارد و رایج در حوزه رده بندی چندبرچسبی نشان می دهند استفاده از ارتباطات منفی به همراه ارتباطات مثبت بین برچسب ها باعث بهبود معیارهای مهم ارزیابی رده بندها می شود.

محل‌یابی خطا یکی از طاقت‌فرساترین و زمان‌برترین فعالیت‌ها در توسعه نرم‌افزار است. بنابراین همواره خودکارسازی محل‌یابی خطا و کمینه کردن دخالت انسان در کشف محل خطا مورد توجه پژوهشگران بوده است. به بیانی دقیق‌تر می‌بایست زمانی که یک خطا گزارش می‌شود از طریق پردازش محتوای گزارش خطا، کد و غیره، مکان خطای گزارش‌ شده را تا حد امکان دقیق پیدا کرد. در این میان شناسایی توسعه‌دهندگانی که احتمال وقوع خطا در کد آن‌ها بیش از سایرین است، به شناسایی فایل‌های حامل خطا کمک خواهد کرد. در این مقاله روشی مبتنی بر بازیابی اطلاعات ارائه شده است که گزارش خطا را گرفته و با استفاده از کد، مخزن مدیریت نسخه و سوابق نویسندگان، فایل‌های احتمالی حامل خطا را به صورت مرتب‌شده بر اساس احتمال وجود منشأ خطای گزارش‌شده در آن‌ها به عنوان خروجی برمی‌گرداند. از طریق اجرای نسخه پیاده‌سازی شده این روش بر روی سه پروژه متن‌باز شناخته‌شده، ثابت کردیم که در نظر گرفتن مشارکت‌های پیشین افراد تیم در رتبه‌بندی فایل‌ها تأثیر مثبت خواهد داشت.