检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2011年第1期38卷 203-206页

作者：陈端兵周玉林傅彦电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 陕西工程勘察研究院西安710068

最大派系问题(Maximal Clique Problem,MCP)是组合优化中经典而重要的问题之一,在信息抽取、信号传输、计算机视觉、社会网络及生物信息学等众多领域有着重要的应用。学者们根据不同的思想策略,提出了许多方法求解最大派系问题,如分支... 详细信息

最大派系问题(Maximal Clique Problem,MCP)是组合优化中经典而重要的问题之一,在信息抽取、信号传输、计算机视觉、社会网络及生物信息学等众多领域有着重要的应用。学者们根据不同的思想策略,提出了许多方法求解最大派系问题,如分支定界、遗传算法、模拟退火、交叉熵及DNA方法等。现根据派系的邻居信息提出一种基于派系邻接顶点和邻接边的派系过滤算法。算法从一个已知派系(初始为一个单独顶点)出发,每次考察派系的邻接顶点,并以派系的邻接边为基础,扩展已有派系而得到更大的派系。用两个大规模的科学家合作网络对提出的算法进行了分析,并讨论了大规模社会网络中的派系分布情况。实验表明,提出的算法可有效地抽取网络中的最大派系。

关键词：最大派系问题社会网络派系过滤算法邻接顶点邻接边

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基于派系过滤算法的企业集群模块化应用研究

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科技进步与对策 2008年第12期25卷 122-124页

作者：谭建喻小军武汉理工大学管理学院湖北武汉430070

随着对复杂网络的特性的深入研究,发现许多网络都具有模块化结构。试图从复杂网络的角度,通过派系过滤(CP)算法,研究企业集群内部模块化划分的问题,以揭示集群网络中的模块结构及CP算法在企业集群中的应用。

关键词：模块化派系过滤算法企业集群

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基于派系过滤算法的虚假评论用户群检测研究

基于派系过滤算法的虚假评论用户群检测研究

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作者：胡梦潇重庆邮电大学

学位级别：硕士

电子商务的发展促使在线评论数量急剧增长,产品评论成为人们购物消费的重要参考指标,但是网络中的虚假评论却在逐年增多,其发布者多为专业的虚假评论用户群。虽然国内外研究者提出了许多用于检测虚假评论和虚假评论者的方法和模型,但是... 详细信息

电子商务的发展促使在线评论数量急剧增长,产品评论成为人们购物消费的重要参考指标,但是网络中的虚假评论却在逐年增多,其发布者多为专业的虚假评论用户群。虽然国内外研究者提出了许多用于检测虚假评论和虚假评论者的方法和模型,但是仍存在许多问题,如人工标注数据的准确率低、语言特征失效、检测精确率较低和检测滞后。为了解决以上问题,本文主要研究在线评论网站中虚假评论用户群的检测模型,主要研究内容包含以下两个方面:1.针对人工标注数据的准确率低和语言特征失效的问题,提出一种基于派系过滤的虚假评论用户群离线检测模型,采用完全无监督的方式检测虚假评论用户群。首先,将评论数据构建为评论者网络。其次,在评论者网络中执行派系过滤算法,创新地将检测到的每一个k-派系链视为一个虚假评论用户群。然后,构建基于评论行为的作弊特征,从个人和群组两个维度衡量各个虚假评论用户群的可疑程度,生成群组排序列表。最后,在三个公开数据集上进行对比实验,结果表明本模型的检测精确率和排名质量高于四个对比模型,并且数据集越大,本模型的效果越好。2.针对检测滞后和检测精确率较低的问题,提出一种基于增量派系过滤的虚假评论用户群在线检测模型。首先,基于传统的派系过滤算法检测初始静态评论者网络中的虚假评论用户群,并通过基于行为的作弊特征生成群组排序列表。其次,提出一种增量派系过滤算法,增量式处理网络动态变化,并在线更新排序列表。然后,本模型也提供一种半监督的解决方案,通过结合部分带标记的评论数据来提高检测精确率。最后,在两个公开数据集上进行对比实验,结果表明本模型的运行时间远远短于离线检测模型。虽然检测精确率和排名质量低于离线检测模型,但是只需结合少部分带标记的评论数据,就能使检测精确率和排名质量获得显著提升。

关键词：虚假评论虚假评论用户群派系过滤算法动态评论者网络无监督

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基于派系过滤算法的虚假评论识别

基于派系过滤算法的虚假评论识别

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作者：王琪华中师范大学

学位级别：硕士

随着信息科技的发展,网络购物逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。网络购物虽然令消费者突破了时空的限制,但也将其束缚在大量商品信息中。因为商品信息真假难辨,在线评论成为了消费者购物抉择的重要依据,在购买前翻看商品评论更是成... 详细信息

随着信息科技的发展,网络购物逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。网络购物虽然令消费者突破了时空的限制,但也将其束缚在大量商品信息中。因为商品信息真假难辨,在线评论成为了消费者购物抉择的重要依据,在购买前翻看商品评论更是成为一种习惯。但由于商家趋利,会雇佣水军团体发布虚假评论来提高商品口碑或诋毁竞争商家。经过专业训练的虚假评论者可以较好地隐藏于正常用户中,导致人工也很难快速准确识别虚假评论。为解决上述问题,本文基于派系过滤算法来进行虚假评论识别研究,主要研究内容如下:1.鉴于发布虚假评论较多的用户,对电商运营环境的影响较大,本文主要对YelpNYC数据集中评论数在三条及以上的用户进行分析。首先根据评论者之间的评论时间间隔和评分偏差来衡量评论者间的相似度,进而构建评论者网络。然后运用派系过滤算法来挖掘评论者网络图中的候选虚假评论用户群,并从群组和个人两个角度对检测出的群组进行虚假评论作弊特征提取。2.由于检测出的群组成员评论数据存在类别不平衡问题,本文采用两种过采样方法对数据集进行处理,并运用不同分类器分别对原始数据和过采样数据进行拟合,然后根据分类评价指标选取最优模型和对模型性能提升最大的过采样数据集进行后续分析。最后,基于最优模型对特征组合的分类效果进行分析,结果表明本文提出的群组特征和个体特征可以有效识别虚假评论,融合全部特征的模型精确率为0.9663,召回率为 0.9851。3.针对人工标注成本高且效率低的问题,本文首先将数据集随机划分为训练集和测试集,然后从训练集中随机抽取部分样本去掉标签,作为未标注样本集,将训练集中保留标签的样本视作标注样本集。当标注样本比例为10%时,利用未标注样本的Tri-training算法的模型整体分类性能得分为0.9490,相比仅利用标注样本的XGBoost模型,Tri-training模型的精确率提升1.67%,召回率提升7.73%,表明Tri-training 算法能充分利用未标注数据,训练集中仅有少部分带标注数据也能有效识别虚假评论,可减少人工标注带来的问题。

关键词：虚假评论派系过滤算法不平衡数据半监督学习

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基于改进派系过滤算法的用户通信模型的分群方法

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电子技术（上海） 2017年第10期46卷 11-12页

作者：刘韩旭王志昕曲阜师范大学物理工程学院山东省曲阜市273165

为了对用户的通话记录数据进行挖掘进而完善公司产品,文章提出了一种基于改进派系过滤算法的用户通信模型的分群方法。以用户手机号为节点、用户的通信行为作为节点之间的边建立起传统CPM网络模型。由于传统CPM算法忽略了节点间的关系强... 详细信息

为了对用户的通话记录数据进行挖掘进而完善公司产品,文章提出了一种基于改进派系过滤算法的用户通信模型的分群方法。以用户手机号为节点、用户的通信行为作为节点之间的边建立起传统CPM网络模型。由于传统CPM算法忽略了节点间的关系强度,于是在此基础上引入权重的概念,将用户之间的通话地点、通话时长以及通话频率转化为边的权重,有效的将无权网络转化为有权网络。通过对有权网络应用CPM算法,可以更精确地实现模型的分群。

关键词：派系过滤算法通话记录社区发现

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基于派系过滤算法的电力系统网络控制

基于派系过滤算法的电力系统网络控制

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2012年中国电机工程学会年会

作者：吴海涛武汉供电公司武汉430022

随着对复杂网络的特性深入研究,人们发现电力系统网络具有派系社团结构。本文从复杂网络的角度出发,通过派系过滤(CP)算法,研究电力系统网络派系社团划分的问题,以揭示电力系统网络结构与分析该网络特性,从而达到对电力系统网络有效的... 详细信息

随着对复杂网络的特性深入研究,人们发现电力系统网络具有派系社团结构。本文从复杂网络的角度出发,通过派系过滤(CP)算法,研究电力系统网络派系社团划分的问题,以揭示电力系统网络结构与分析该网络特性,从而达到对电力系统网络有效的控制。

关键词：电力系统网络派系过滤算法控制系统

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基于模块分解的生物网络分析算法及其应用

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中成药 2016年第10期38卷 2227-2232页

作者：冯春来顾於梅秦悦徐希明江苏大学江苏镇江212013

介绍生物网络分析中4种典型的分析算法—分子复合体检测算法,派系过滤算法,Girvan-Newman算法和马尔可夫聚类算法,并对它们的原理、特点进行了整理和对比。分子复合体检测算法和派系过滤算法可以识别大规模网络中的重叠模块,但后者对网... 详细信息

介绍生物网络分析中4种典型的分析算法—分子复合体检测算法,派系过滤算法,Girvan-Newman算法和马尔可夫聚类算法,并对它们的原理、特点进行了整理和对比。分子复合体检测算法和派系过滤算法可以识别大规模网络中的重叠模块,但后者对网络中节点密度要求较为苛刻。Girvan-Newman算法仅适用于中等规模网络,马尔可夫聚类算法应用于有权有向网络效果更好,且能发现星形结构模块。生物网络分析有助于在系统水平上理解疾病、中药和药物靶标之间关系。

关键词：生物网络分子复合体检测算法派系过滤算法 Girvan-Newman算法

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推荐系统中基于稠密子图挖掘的群组攻击检测方法研究

推荐系统中基于稠密子图挖掘的群组攻击检测方法研究

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作者：袁胜宇燕山大学

学位级别：硕士

推荐系统在提供精准个性化服务的同时,容易受到恶意用户的攻击。一些组织在利益的驱动下,通常向推荐系统中注入欺诈概貌,对目标项目进行吹捧或者打压。这种群体攻击行为比个体攻击行为对推荐系统造成的危害更大。如何高效检测对推荐系... 详细信息

推荐系统在提供精准个性化服务的同时,容易受到恶意用户的攻击。一些组织在利益的驱动下,通常向推荐系统中注入欺诈概貌,对目标项目进行吹捧或者打压。这种群体攻击行为比个体攻击行为对推荐系统造成的危害更大。如何高效检测对推荐系统安全性造成严重破坏的群组欺诈攻击,是当前需要急迫解决的问题。国内外研究者通过提出基于有监督和无监督的检测群组攻击方法,降低了群组攻击对推荐系统的影响。但是,有监督检测方法通常需要标记用户对模型进行训练,根据训练结果进行群组分类,该检测效果强依赖于标记的用户和训练器的选择。无监督检测方法虽然不要求训练样本带有标签,但是需要足够的先验知识。针对这些检测方法的局限性,本文根据网络结构特性提出基于稠密子图挖掘的群组攻击检测方法。首先,针对目前基于图模型的相关检测方法,存在划分的子图结构稀疏的问题。本文提出一种基于三角稠密子图挖掘的群组攻击检测方法。该方法通过分析数据集中用户的评分数据,提取相应的评分时间和评分信息,建立用户之间的关联关系,进而构建用户关系图。利用改进的三角稠密子图挖掘方法并结合Personalize Page Rank种子扩展算法,对稠密子图中的节点进行扩展,查找候选群组。根据群组检测指标计算每个候选群组的可疑度,从而得到攻击群组。其次,针对目前基于社区发现的相关检测方法,通常疏忽了群体之间的拓扑结构关系问题。本文提出一种基于派系过滤的群组攻击检测方法。该方法通过引入产品怀疑度,分析项目受欢迎度得到被攻击的概率,找到用户之间相似关系进而构建用户关系图。利用派系过滤算法找到连接密集且结构为3-clique的社团。从群组行为特点和群组网络结构特点两个角度提取检测指标,衡量每个候选群组的可疑度,生成攻击群组列表。最后,在Amazon和Yelp数据集上对本文所提出的方法进行实验,并将实验结果与已有的检测群组攻击方法作对比,验证两种检测方法的有效性。

关键词：推荐系统群组攻击稠密子图挖掘 PPR种子扩展算法派系过滤算法

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复杂网络中的社团结构分析算法研究综述

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复杂系统与复杂性科学 2005年第3期2卷 1-12页

作者：解(亻刍) 汪小帆上海交通大学自动化系上海200240

许多实际网络中都存在着社团结构。为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,人们提出了很多算法。本文综述了近几年来比较有代表性的一些算法。首先介绍了计算机科学中最有名的谱平分法和Kernighan-Lin算法,然后介绍了社会学中具有代表性... 详细信息

许多实际网络中都存在着社团结构。为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,人们提出了很多算法。本文综述了近几年来比较有代表性的一些算法。首先介绍了计算机科学中最有名的谱平分法和Kernighan-Lin算法,然后介绍了社会学中具有代表性的分裂算法和凝聚算法,并着重分析了最新提出来的一种寻找网络中彼此重叠的社团结构的派系过滤算法。最后指出了进一步的研究方向。

关键词：复杂网络社团结构谱平分法 Kernighan-Lin算法分裂算法凝聚算法派系过滤算法

来源：评论

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