检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2013年第12期40卷 113-115,126页

作者：冯喆夏虎傅彦周俊临电子科技大学计算机科学与工程学院互联网科学中心成都611731

基于内容的图像检索提供给使用者一种更直观、更精准的检索方式。用户在进行此类检索时,往往更关注图像的主体部分。为了消除背景信息对检索效果的影响,提出一种基于前景提取的复杂背景图像检索算法。实验证明,在H-S颜色直方图、LBP纹... 详细信息

基于内容的图像检索提供给使用者一种更直观、更精准的检索方式。用户在进行此类检索时,往往更关注图像的主体部分。为了消除背景信息对检索效果的影响,提出一种基于前景提取的复杂背景图像检索算法。实验证明,在H-S颜色直方图、LBP纹理特征以及颜色纹理混合特征上,该算法可以得到较优化的性能。

关键词：前景提取图像检索颜色直方图纹理特征

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新闻推荐的多维兴趣模型与传播分析

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计算机科学 2013年第11期40卷 126-130页

作者：王冠楠陈端兵傅彦电子科技大学互联网科学中心计算机科学与工程学院成都611731

如何将合适的信息推荐给合适的用户以满足用户的个性化需求,是推荐系统的基本问题。新兴的社会化推荐系统(social recommender system)通过兴趣相似的用户之间分享信息而达到个性化推荐的目的。使用多维兴趣向量刻画用户的兴趣,采用多... 详细信息

如何将合适的信息推荐给合适的用户以满足用户的个性化需求,是推荐系统的基本问题。新兴的社会化推荐系统(social recommender system)通过兴趣相似的用户之间分享信息而达到个性化推荐的目的。使用多维兴趣向量刻画用户的兴趣,采用多智能体模型(multi-agent model)模拟,并引入用户和新闻的质量,分析了用户网络的结构特征以及质量因素对新闻推荐和传播的影响。实验结果表明:不同社区的主题不同,社区的中心用户兴趣专一,与社区的主题一致。此外,推荐中引入质量因素可以加快系统在高推荐成功率上的收敛速度,更能区分不同质量用户的粉丝数和不同质量新闻的传播深度与广度,增强了高质量用户和新闻的影响力,提高了系统中新闻推荐的专业水平。

关键词：社会化推荐多维兴趣用户相似度社区结构新闻传播

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有向网络重叠社区的快速划分算法

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计算机科学 2014年第S1期41卷 258-261页

作者：李莉杰陈端兵王冠楠电子科技大学互联网科学中心计算机科学与工程学院成都611731

随着社会的发展,数据量越来越大,网络规模也在迅速增长。作为一种研究网络结构的有效方法,社区划分对于深刻认识超大规模网络有重要的意义。在分析研究有向网络的非重叠社区划分算法和无向网络的重叠社区划分算法的基础上,提出了一种有... 详细信息

随着社会的发展,数据量越来越大,网络规模也在迅速增长。作为一种研究网络结构的有效方法,社区划分对于深刻认识超大规模网络有重要的意义。在分析研究有向网络的非重叠社区划分算法和无向网络的重叠社区划分算法的基础上,提出了一种有向网络重叠社区划分的快速算法。算法根据节点的有向权值和归属度进行社区划分,并分析了有向权值和归属度对划分结果的影响,在此基础上得到了一组最优的有向权值和归属度参数。使用2个实际网络和1个人工构建网络对算法的性能进行了测试并与已有算法进行了对比。实验结果表明,所提出的算法能够有效地划分出有向网络中的重叠社区。

关键词：有向网络社区划分模块度重叠社区

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基于逆向匹配的电子商务网站实体模板半自动构建方法

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中文信息学报 2015年第2期29卷 157-162,178页

作者：傅彦徐昭邦夏虎周俊临电子科技大学计算机科学与工程学院互联网科学中心四川成都611731

Web页面中的主题信息一般分布比较集中,可利用网页的这一特性进行网页主题信息的自动提取。网页源代码中的HTML标签不规范,使得正向匹配难以生成嵌套结构准确的DOM树,该文提出一种通过逆向匹配的方法,构建完整的网页源代码DOM树。通过对... 详细信息

Web页面中的主题信息一般分布比较集中,可利用网页的这一特性进行网页主题信息的自动提取。网页源代码中的HTML标签不规范,使得正向匹配难以生成嵌套结构准确的DOM树,该文提出一种通过逆向匹配的方法,构建完整的网页源代码DOM树。通过对DOM树进行剪枝,删除无关节点,对保留下来的信息块的节点标签进行人工选择与唯一性判定,从而生成提取模板。该方法能够实现对电子商务网站源网页中的主题信息进行提取,是一种半自动、通用的方法,可用于信息检索系统中的信息采集。

关键词：逆向匹配 DOM树模板构建信息提取

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中文短文本聚合模型研究

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软件学报 2017年第10期28卷 2674-2692页

作者：刘震陈晶郑建宾华锦芝肖淋峰电子科技大学计算机科学与工程学院互联网科学中心四川成都611731 电子科技大学大数据研究中心四川成都611731 中国银联股份有限公司电子支付研究院上海201201

中文短文本聚合的目的是将两个数据集中属于同一对象的短文本信息进行匹配关联,同时要避免匹配不属于同一对象的短文本信息,这项研究对于多源异构的短文本数据资源整合具有重要的理论和现实意义.提出了一种有效的中文短文本聚合模型,通... 详细信息

中文短文本聚合的目的是将两个数据集中属于同一对象的短文本信息进行匹配关联,同时要避免匹配不属于同一对象的短文本信息,这项研究对于多源异构的短文本数据资源整合具有重要的理论和现实意义.提出了一种有效的中文短文本聚合模型,通过快速匹配和精细匹配两个关键步骤可以大幅度降低匹配的候选对数量,并保证匹配的精度.针对传统短文本相似度算法的不足,提出了一种新颖的广义Jaro-Winkler相似度算法,并从理论上分析了该算法的参数特性.通过对不同数据集上的商户信息数据进行聚合实验,结果表明,新算法与传统算法相比,在匹配准确率和稳定性上具有最优的性能.

关键词：中文短文本聚合模型文本相似度广义Jaro—Winkler算法快速匹配精细匹配

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复杂网络局部结构的涌现：共同邻居驱动网络演化

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物理学报 2011年第3期60卷 803-808页

作者：崔爱香傅彦尚明生陈端兵周涛电子科技大学计算机科学与工程学院互联网科学中心成都611731 弗里堡大学物理系瑞上弗里堡CH-1700 中国科学技术大学近代物理系合肥230026

在对真实网络的小世界和无标度特性进行了大量深入考量之后,最近的研究热点开始转移到更加细致的局部结构.实证数据显示,大量真实网络具有幂律的低阶集团度分布.这一普适的规律,无法由富者愈富以及熟人推荐的网络生长机理再现.本文提出... 详细信息

在对真实网络的小世界和无标度特性进行了大量深入考量之后,最近的研究热点开始转移到更加细致的局部结构.实证数据显示,大量真实网络具有幂律的低阶集团度分布.这一普适的规律,无法由富者愈富以及熟人推荐的网络生长机理再现.本文提出一种由共同邻居驱动的网络演化模型,该模型能够重现实证研究所观察到的幂律集团度分布,暗示共同邻居驱动是复杂网络局部结构涌现形成的内在机理.

关键词：复杂网络演化模型集团度分布共同邻居

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基于单元网格近邻势的聚类方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2014年第6期26卷 771-777页

作者：陈新泉重庆三峡学院计算机科学与工程学院重庆404000 电子科技大学互联网科学中心成都611731

为解决有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构数据集的聚类分析难题,在近邻思想、网格化空间划分及万有引力叠加原理的启发下,提出了一种基于单元网格近邻势的聚类方法。该方法是基于近邻势的聚类方法在单元网格层次上的一种可... 详细信息

为解决有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构数据集的聚类分析难题,在近邻思想、网格化空间划分及万有引力叠加原理的启发下,提出了一种基于单元网格近邻势的聚类方法。该方法是基于近邻势的聚类方法在单元网格层次上的一种可以提高聚类速度的扩展。为有效实现并在时空效率上对这种聚类方法进行尽可能的改进,使用了单元网格、网格密度、多维网格划分法、多维索引树等一些比较重要的概念和方法。仿真实验中,先使用多个不同类型的人工数据集将提出的算法与几个经典聚类算法在聚类精度、聚类速度等方面进行适当的比较,采用两副图片在RGB(red,green,blue)色彩空间的像素点集来验证该算法的聚类压缩效果。仿真实验说明了这种方法比一些经典的聚类算法在聚类建设、聚类质量方面具有一定的有效性和优越性。

关键词：单元网格网格密度近邻网格集近邻势

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复杂网络中初始节点对传染病传播的影响分析

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计算机科学 2011年第11期38卷 144-147页

作者：苏长明陈端兵傅彦成都大学信息科学与技术学院成都610106 电子科技大学互联网科学中心计算机科学与工程学院成都611731

长期以来,传染病对人类造成持续不断的威胁。研究工作者在传染病传播上投入了大量的精力进行研究,比如:传播模型、传播阈值以及影响传播的因素等方面。主要研究复杂网络中初始染病节点如何影响传染病的传播,对5种初始染病节点选择方法... 详细信息

长期以来,传染病对人类造成持续不断的威胁。研究工作者在传染病传播上投入了大量的精力进行研究,比如:传播模型、传播阈值以及影响传播的因素等方面。主要研究复杂网络中初始染病节点如何影响传染病的传播,对5种初始染病节点选择方法进行了深入分析并在两个大规模无向网络上进行了仿真实验。结果表明,传播速度以及传染病影响规模不仅与初始染病节点的选择有关,而且与网络结构有关。本研究成果对传染病控制可提供有价值的借鉴与参考作用。

关键词：传染病传播复杂网络初始染病节点传染病控制

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在线协同写作的人类动力学分析

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物理学报 2011年第11期60卷 757-766页

作者：赵飞刘金虎查一龙周涛电子科技大学计算机科学与工程学院互联网科学中心成都610054 电子科技大学经济与管理学院信息经济与互联网实验室成都610054 电子科技大学数学科学学院成都610054 电子科技大学示范性软件学院国际化软件人才实验班成都610054

对人类在线行为模式的探讨是近年来人类动力学研究的热点.基于维基百科数据,文章针对一类重要且普遍的在线行为——在线协同写作,进行时间统计特性分析和内容更新统计分析.实证显示在线协同写作时间间隔分布呈多尺度特征,1min到30min和3... 详细信息

对人类在线行为模式的探讨是近年来人类动力学研究的热点.基于维基百科数据,文章针对一类重要且普遍的在线行为——在线协同写作,进行时间统计特性分析和内容更新统计分析.实证显示在线协同写作时间间隔分布呈多尺度特征,1min到30min和30min到24h两个时间段上时间间隔分别服从指数为1.62和1.16的幂律分布,而大于24h的时间间隔服从形如F(τ)∝τ-b-alog(τ)的累积分布.分析表明,连续提交行为和交互提交行为共同导致时间间隔的多尺度分布,其中连续提交行为主导了30min之内幂指数为1.62的间隔时间分布,而交互提交行为主导了30min到24h范围内幂指数为1.16的时间间隔分布.进一步地,文章作者发现反向更新是协同写作过程中普遍存在的现象,反向更新的比例与更新量的关系反映出更新量与相应内容被保留的概率具有极强的关联,很大的更新量得以存活的概率较低.统计分析暗示维基百科编辑行为中存在"看门狗"和"编辑战争".文章的结果有助于加深我们对人类集群行为,特别是协同合作开发行为的认识.

关键词：在线协同写作人类动力学多尺度特征维基百科

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基于半监督学习的k平均聚类框架

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广西大学学报（自然科学版） 2014年第5期39卷 1074-1082页

作者：陈新泉苏锦钿电子科技大学互联网科学中心四川成都611731 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510640

为克服k-means算法难以探测出一些局部分布稀疏不均、聚类区域的形状与大小不规整数据点集的聚类分布结构这个缺点,在半监督学习思想的指导下,针对混合属性空间区域中具有同一分布性质的带有类别标记的小样本数据集和无类别标记的大样... 详细信息

为克服k-means算法难以探测出一些局部分布稀疏不均、聚类区域的形状与大小不规整数据点集的聚类分布结构这个缺点,在半监督学习思想的指导下,针对混合属性空间区域中具有同一分布性质的带有类别标记的小样本数据集和无类别标记的大样本数据集,提出了一种基于半监督学习的k平均聚类框架。仿真实验表明:该框架经常能取得比k-means更好的聚类精度,从而说明这个半监督学习框架具有一定的有效性。

关键词：半监督学习混合属性 k平均聚类归属度

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