吴美玲
- 作品数：7 被引量：101H指数：3
- 供职机构：广东外语外贸大学国际工商管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广州市越秀区科技计划项目教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>
- 一种基于名词短语的检索结果多层聚类方法被引量：3
- 2010年
- 对检索结果聚类可以方便用户快速浏览搜索引擎返回结果。为了提取主题表达能力和可读性强的类别标签,获取高质量的聚类结果,提出基于名词短语的检索结果多层聚类方法:提取名词短语作为候选类别标签,根据候选类别标签分布情况生成基础类,再使用具有线性时间复杂度的一趟聚类算法对基础类进行多层聚类。与基于命名实体的方法、STC和Lingo算法的对比实验表明:提出方法在类别标签的可读性、有效性以及聚类性能上都优于以上3种方法。
- 庞观松张黎莎蒋盛益邝丽敏吴美玲
- 关键词：信息检索检索结果聚类文本聚类
- 微博信息可信度分析研究综述被引量：40
- 2013年
- 简述微博信息可信度研究的背景和意义,并对微博信息可信度分析等相关概念进行界定;对微博信息可信度的研究成果进行梳理,指出这些研究的不足,并认为微博信息可信度分析的关键问题是微博信息特征的提取和可信度分析方法的设计;结合微博信息的特点及已有研究成果,指出微博信息可信度分析的核心技术包括自然语言处理、社会网络分析、机器学习与数据挖掘等;最后总结全文,对微博信息可信度分析的未来发展方向进行展望,为进一步研究提供参考。
- 蒋盛益陈东沂庞观松吴美玲王连喜
- 关键词：信息可信度自然语言处理社会网络分析
- 微博用户关系挖掘研究综述被引量：27
- 2012年
- Web2.0的广泛应用和新型社会化网络媒体的盛行,促使网络服务从以数据为主导开始转变为以用户或用户关系为核心。微博作为当下最流行的社会化网络服务媒体,其用户关系挖掘研究正是在这一背景下迅速兴起的一个新兴研究课题,并且逐渐受到人们越来越多的重视。首先依据微博用户的特点对微博用户关系挖掘的概念进行了阐释;然后,以微博用户关系挖掘的两个重要研究内容为主线,分别对微博用户社群分析和关键用户识别做细致的介绍和分析;最后总结了对微博用户关系挖掘的研究内容,并对未来的研究方向进行了展望。
- 王连喜蒋盛益庞观松吴美玲
- 关键词：用户关系个性化推荐
- 动态网络社区检测在电信业客户流失分析中的应用
- 通信技术的快速发展和互联网技术的创新使得电信企业之间的竞争日益加剧。微信、微博等即时通讯和在线社会媒体的流行使得人与人之间的通信方式和模式变得多元化，电信业客户对运营商的服务满意度和忠诚度日趋下降，给传统通信企业带来了巨...
- 吴美玲
- 关键词：客户流失分析客户关系管理电信
- 文献传递
- 基于网络社团检测的电信客户细分被引量：2
- 2014年
- 现有的电信客户细分方法无法发现基于个体间交互关系形成的客户群体。为此,提出基于网络社团检测的电信客户细分模型。考虑网络加权方法对社团检测效果的影响,采用电信企业的通话明细记录构建不同的加权电话呼叫网络,并采用随机漫步模型算法建立基于通话关系的客户细分模型。在细分模型的基础上,结合客户基本信息分析社团的特征,使用网络节点度中心性识别社团中的中心客户。经电信运营商客户通话数据的分析表明,以通话总时长进行加权的网络得到的社团检测效果最佳,可以用于检测客户的关系圈,发现具有领导地位的中心客户,为电信企业客户挽留、精准营销等提供有效的决策支持。
- 蒋盛益吴美玲杨博泓
- 关键词：客户细分电信
- 基于快速社区检测的协同过滤推荐算法被引量：3
- 2013年
- 随着社交网络服务的快速发展,推荐服务亦以各种形式融入到社交网络服务之中。由于社交网络服务数据量大,如何快速高效地处理数据成为迫在眉睫的问题。基于这一研究背景,提出一种能够快速得到较好推荐结果的基于快速社区检测的协同过滤推荐算法。实验结果表明,与传统的协同过滤推荐算法相比,提出的算法可以得到更好的推荐结果和更少的时间开销。
- 蒋盛益杨博泓吴美玲
- 关键词：协同过滤社交网络
- 微博信息挖掘技术研究综述被引量：29
- 2012年
- 对目前微博信息挖掘技术中的微博内容挖掘及用户关系挖掘的研究情况及相关方法进行介绍及归纳,认为其中微博内容挖掘主要包括微博短文本挖掘、话题趋势检测、情感倾向性分析等方面,用户关系挖掘主要包括用户群体特性、用户社区发现、意见领袖挖掘及微博传播模式等方面;指出这些方法的局限性,并对微博信息挖掘的发展进行展望,以为进一步研究提供参考。
- 蒋盛益麦智凯庞观松吴美玲王连喜
