国家重点基础研究发展计划(2013CB329604)
- 作品数：33 被引量：332H指数：9
- 相关作者：吴信东王浩李磊齐佳音姚宏亮更多>>
- 相关机构：合肥工业大学北京邮电大学佛蒙特大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金长江学者和创新团队发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理社会学理学更多>>
- 基于用户偏好的协同过滤推荐算法被引量：2
- 2017年
- 在用户的协同过滤推荐模型中,用户对项目评分的偏好行为会导致计算用户之间的相似性出现偏差,影响推荐的质量。文章根据用户的评分习惯划分用户,利用大间隔寻找用户的近似邻居,提出了一种基于用户偏好的协同过滤推荐算法,首先引入一种新的相似性度量方法计算用户之间的相似度,再构建一种基于用户偏好的协同过滤推荐模型。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。
- 杨恒宇胡学钢林耀进
- 关键词：协同过滤用户偏好
- 基于人类动力学的在线社交网络信息传播研究被引量：8
- 2017年
- Web2.0时代,社交网络因其交互性和即时性,已成为人类社会中社会关系维系和信息传播的重要载体。因此,理解社交网络用户行为特征及其对在线信息传播的影响至关重要。该文从人类行为动力学视角出发,系统梳理了近年来社交网络用户行为的实证研究。其次,综述了社交网络信息传播中用户行为时间特征的实证研究。最后,对用户行为时间特征与在线社交网络信息传播的相互作用进行了总结和展望。
- 李瑾颉吴联仁齐佳音闫强
- 关键词：人类动力学信息传播
- 社交网络中隐式事件突发性检测被引量：7
- 2018年
- 社交网络与人们的生活息息相关,其上的用户行为可用于检测社交网络中的事件突发性,进而准确定位事件的发生区间.但用户行为易受主观及外部因素的影响,有时会出现隐式事件突发性,给事件突发性检测带来困难.本文针对社交网络中的隐式事件突发性问题,在以社交行为特征进行事件突发性检测的基础上,引入关键词特征,动态调整各个时间窗口的候选关键词,将不同事件与不同的关键词特征绑定,避免事件之间及噪音带来的干扰,实现对隐式事件突发性的准确识别.相关实验表明,本文提出的算法可有效改善现有社交网络中事件突发性检测任务的效果.
- 介飞谢飞李磊吴信东
- 关键词：社交网络
- 社交网络结构对群体观点极化的影响研究
- 2014年
- 群体极化现象存在于大多数在线社交网络信息的传播过程中，对社会观点的形成具有十分重要的影响。作为影响因素之一，社交网络拓扑结构对群体极化现象的影响研究尤为重要。本文基于经典的BA无标度网络模型和群体极化产生机理，提出了改进的局域世界演化模型和群体极化模型。分别基于话题网络和真实网络，探究不同平台网络结构对信息的传播与群体观点形成影响的不同，为社会化网络环境中商务模式的创新提供了理论依据。
- 杜诗雨齐佳音
- 关键词：社会行为计算机仿真群体极化网络结构社交网络
- 基于主成分分析的微博话题影响指数评价研究被引量：18
- 2014年
- 微博作为人们接收与共享信息的新兴社交互动平台,使得有影响力话题的产生成为可能。作为网络舆情产生的萌芽,对于网络话题影响力的评价具有极其重要的意义。基于话题影响力的概念梳理与构成因素界定,提出了微博话题影响指数这一概念。分别从参与者维度、话题维度与网络维度构建微博话题影响指数的指标大类。使用大量客观数据,通过主成分分析法对各指标权重进行客观赋值,最终得到微博话题影响指数的7个主成分以及该指数的计算方法。最后,提出该指数的应用示例,旨在为在线话题管理者提供网络舆情管理的决策支持。
- 杜诗雨齐佳音
- 关键词：主成分分析
- 基于Apriori改进算法的企业Web日志挖掘研究被引量：1
- 2015年
- 由于企业的Web日志中隐藏着大量有价值的信息,Apriori算法的缺点在于产生大量的候选集以及频繁扫描数据集,文中是基于协同门户和网站的日志信息进行研究。企业的协同门户里企业通知栏目可以随时发布企业的相关通知信息,是企业第一时间想让用户看到的。而网站里企业的新闻栏目也是想给用户展示企业的相关新闻信息和企业的经营活动信息,完成企业品牌以及企业文化的宣传等。基于协同门户和网站在企业的这点共性,文中提出了针对企业的一种改进Apriori算法,即在企业主动向访问者展现通知公告或者企业的经营新闻信息的前提下,挖掘出其他一级主栏目在访客心中的地位,以及访客对这些栏目的关注度和兴趣度,以便于企业实现如何调整其他栏目布局,更好地为企业宣传做服务,同时又能满足访问者的便捷访问,等等。文中算法改进的核心思想是减少候选集来对Apriori算法进行改进。在Apriori算法的扫描过程中,某个ID不参与,当算法挖掘出最大频繁集后再将这个ID添加到最大频繁项集的每个项集中,开展关联规则的挖掘。这样在数据集的扫描次数及候选集的产生上都有较大程度的优化。对比实验结果表明,改进的Apriori算法效果明显,对企业有较强的实际应用价值。
- 吴红星王浩
- 关键词：WEB应用日志关联规则APRIORI算法
- 一种结构成熟度的时序自回归股市预测算法
- 2018年
- 由于现有的时序预测方法仅利用局部的组合特征,信息融合低,预测效果不佳。文章基于艾略特波浪理论中的W形态,通过结构建模,提出一种结构成熟度信息的时序自回归股市预测算法。首先提取股市中的W形态,通过量价波动对W形态均线走势影响分析,引入W形态结点成熟度,并且给出了价格的波动对均线走势影响的证明,利用贝叶斯网络表示W形态中结点成熟度之间的结构关系,实现对波段信息的有效融合;然后利用非对称信息熵计算结点间的关系强度,生成基于AR的结构成熟度模型;最后利用该模型进行股市态势预测。在实际数据上进行了算法比较分析,实验结果表明算法具有更高预测精度。
- 姚宏亮艾刘可王浩李俊照
- 关键词：贝叶斯网络波浪理论
- 在线社交网络影响力分析被引量：118
- 2014年
- 社交影响力分析是社交网络分析的关键问题之一.近十几年间,随着在线社交网络的蓬勃发展,研究人员才开始有机会在大量现实数据的基础上对社交影响力进行建模和分析,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.文中回顾了近些年在线社交网络影响力分析的主要成果,阐述了社交影响力的相关概念和它们之间的关系,重点从网络拓扑、用户行为和交互信息等几个方面总结了影响力分析的建模和度量方法,介绍了与影响力传播密切相关的意见领袖发现和影响力最大传播问题的研究现状,并对在线社交网络影响力分析的前景进行了展望.
- 吴信东李毅李磊
- 关键词：社会计算
- FTT调度模型中面向性能优化的消息周期指定算法
- 2015年
- 针对周期可变的实时消息集,建立柔性时间触发调度模型下消息周期与系统性能的优化模型,并给出解析取整和贪心选择2种消息周期近似最优指定算法。在此基础上,提出结合OptInt与Greed 2种算法的Comb算法。Comb算法通过利用OptInt算法获得较好的初始解,运用Greed算法对初始解进行二次优化,实现OptInt与Greed2种算法的有效组合。理论分析与仿真实验结果表明,Comb算法具有Greed算法步骤简单、算法复杂度低的优点,在保证消息集可调度前提下,能有效地优化系统的整体性能。
- 张艳明姚宏亮
- 关键词：网络控制系统
- 一种协同演化下的二元邻域判定误分纠错方法被引量：1
- 2014年
- 针对图像分类过程中出现误分样本的问题,提出了一种协同演化的计算方法,可有效纠正误分点.在数据空间协同表示的基础上,考虑误分样本周围的支持样本和竞争样本对该类样本的协同作用,将误分样本逐渐拉入正确的决策区域内,实现误分样本的正确分类,达到纠错目的,同时从理论上证明了方法的收敛性.仿真数据集和真实图像集分类的实验验证了协同演化计算策略能够稳定收敛至唯一点,结合高维空间中ISOMAP流形,提出的协同演化模型有较好的纠错能力,并较已有方法在低约简维数上有更好的执行效率和分类性能.
- 吴克伟谢昭高隽赵碧茹
- 关键词：协同进化流形数据优化
