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一种新的基于粗糙集K-均值的社区发现方法被引量：6: 2017年; 针对许多社区发现方法将社区看作一个集合而无法描述社区模糊区域的问题,该文提出一种基于粗糙集理论的社区发现方法。该方法将社区看作两个集合,即社区的下近似集和上近似集,来刻画社区的模糊区域。该方法首先选择K个节点作为社区的中心节点,然后根据节点与社区中心之间的距离将节点关联到社区中心节点形成社区,接着重新计算社区的中心点及节点的社区标签,如此迭代直到收敛。通过公开数据集和仿真数据集验证了该方法在社区发现方面的可行性和有效性。; 张云雷吴斌刘宇; 关键词：粗糙集 K-均值

一种社交关系分类模型训练方法、装置、电子设备及介质: 本发明实施例提供了一种社交关系分类模型训练方法、装置、电子设备及介质，方法包括；根据训练集中的视频所包含人物的社交关系真实的分类结果，分别对空间卷积网络模型、时间卷积网络模型和音频分类网络模型进行训练；利用训练好的空间卷...; 吴斌吕金娜刘宇贾丙静周鹏鹏张云雷宁念文卜尧

一种社交关系分类模型训练方法、装置、电子设备及介质: 本发明实施例提供了一种社交关系分类模型训练方法、装置、电子设备及介质，方法包括；根据训练集中的视频所包含人物的社交关系真实的分类结果，分别对空间卷积网络模型、时间卷积网络模型和音频分类网络模型进行训练；利用训练好的空间卷...; 吴斌吕金娜刘宇贾丙静周鹏鹏张云雷宁念文卜尧

基于Spark的并行增量动态社团发现算法被引量：1: 2017年; 动态社团发现是研究网络演化的关键步骤。在数据量迅猛增长的情况下,社团发现的单机算法效率较低。该文提出了一种基于Spark的并行增量动态社团发现算法(parallel incremental dynamic community detection algorithm based on Spark,PIDCDS),为了在GraphX并行图计算平台上通过最大化持久力发现社团,该算法对节点的持久力计算公式进行了有效修正。PIDCDS计算每个时间片中增量节点的持久力指标,更新其社团归属,在保证一定的社团划分准确性的基础上减少计算量。通过与FacetNet动态社团发现算法做比较,该算法能够获得更好的稳定性,同时能发现更真实的社团划分。对比不同规模网络在PIDCDS上的运行时间,发现该时间随着网络节点和边数的增加缓慢增长,性能较高,并且增加执行器核数将在一定程度上加速算法的执行。; 吴斌肖琰张云雷; 关键词：持久力 SPARK

一种基于社交网络社区的组推荐框架被引量：7: 2016年; 面向用户群组的推荐主要面临如何有意义地对群组进行定义并识别,以及向群组内用户进行有效推荐两大问题。该文针对已有研究在用户群组定义解释性不强等存在的问题,提出一种基于社交网络社区的组推荐框架。该框架利用社交网络结构信息发现重叠网络社区结构作为用户群组,具有较强的可解释性,并根据用户与群组间的隶属度制定了考虑用户对群组贡献与用户从群组获利的4种聚合与分配策略,以完成组推荐任务。通过在公开数据集上与已有方法的对比实验,验证了该框架在组推荐方面的有效性和准确性。; 刘宇吴斌曾雪琳张云雷王柏; 关键词：社交网络非负矩阵分解

面向复杂网络的社团发现若干关键方法研究: 随着社交网络的迅猛发展,人们获取到了海量、丰富的网络数据。然而,如何获取知识成为亟待解决的关键问题。社团结构对于理解网络中的结构功能、发现网络中的隐藏模式具有非常重要的作用。由于复杂网络的复杂性、异质性和海量性等特点,社...; 张云雷; 关键词：复杂网络社团发现主题; 文献传递

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张云雷