检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2015年第4期28卷 289-298页

作者：陈羽中施松陈国龙於志勇福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108

多标签传播算法具有接近线性的时间复杂度,但用于重叠社区发现时存在精度低、稳定性差的问题.文中基于重叠节点更可能出现在社区边缘的思想,提出基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现算法.该算法首先利用改进的基于节点中心度与社... 详细信息

多标签传播算法具有接近线性的时间复杂度,但用于重叠社区发现时存在精度低、稳定性差的问题.文中基于重叠节点更可能出现在社区边缘的思想,提出基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现算法.该算法首先利用改进的基于节点中心度与社区分布约束的单标签传播方法发现非重叠社区,并在标签传播过程中利用局部信息同步计算节点中心度.然后根据节点中心度定义节点层级函数,标记节点在所属社区中的层级.最后基于节点间的标签传播增益,利用新的多标签更新规则,获得重叠社区结构.实验表明该算法能有效提高精度和稳定性.

关键词：重叠社区发现多标签传播节点层级传播增益中心度

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基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测

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模式识别与人工智能 2015年第7期28卷 586-594页

作者：陈羽中方明月郭文忠郭昆福州大学数学与计算机科学学院福州35010 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108

研究话题热度预测问题对于网络广告传播效应最大化、网络舆论引导与控制等具有重要意义.首先,根据用户关系及话题因素计算用户影响力,进而定义话题影响力.然后,基于老化理论并考虑话题影响力和话题相关微博数定义话题能量值,量化话题热... 详细信息

研究话题热度预测问题对于网络广告传播效应最大化、网络舆论引导与控制等具有重要意义.首先,根据用户关系及话题因素计算用户影响力,进而定义话题影响力.然后,基于老化理论并考虑话题影响力和话题相关微博数定义话题能量值,量化话题热度.最后,提出基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测方法,以此预测话题热度(能量值)及话题能量峰值.实验表明,文中方法可有效预测话题热度及峰值,具有较低的残差和遗漏率.

关键词：话题热度预测用户影响力老化理论小波变换差分自回归移动平均模型(ARIMA)

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面向微博热点话题发现的多标签传播聚类方法研究

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模式识别与人工智能 2015年第1期28卷 1-10页

作者：陈羽中方明月郭文忠福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108 福州大学数学与计算机科学学院福州350108

微博热点话题发现是目前的研究热点.针对传统热词抽取方法难以适用于微博数据的问题,提出一种基于老化理论的词生命值计算模型用于热词抽取,并基于热词间的相关性构建词共现网络;针对传统的词聚类算法不能较好地解决话题间存在重叠热词... 详细信息

微博热点话题发现是目前的研究热点.针对传统热词抽取方法难以适用于微博数据的问题,提出一种基于老化理论的词生命值计算模型用于热词抽取,并基于热词间的相关性构建词共现网络;针对传统的词聚类算法不能较好地解决话题间存在重叠热词以及时间效率不佳的问题,引入多标签传播思想,设计一种接近线性时间复杂度的多标签传播聚类算法(TCMLPA)用于词共现网络的热词聚类,获得热点话题集.实验结果表明,词生命值计算模型能够有效过滤噪声并提取热词,TCMLPA算法则能够在保证聚类结果稳定性的情况下,有效提高热点话题发现的精度和效率.

关键词：微博热点话题发现老化理论热词抽取多标签传播

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基于评论者关系的垃圾评论者识别研究

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集美大学学报（自然科学版） 2016年第2期21卷 146-152页

作者：徐小婷魏晶晶廖祥文刘月陈水利福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350108 福建江夏学院福建福州350108 集美大学诚毅学院福建厦门361021

垃圾评论者在很大程度上误导潜在消费者和观点挖掘系统。目前检测垃圾评论者的方法主要是基于评论、评论者和商店之间的关系,忽略了评论者之间的关系。针对上述问题,提出了基于评论者多边图的产品垃圾评论者检测方法。首先,以每个评论... 详细信息

垃圾评论者在很大程度上误导潜在消费者和观点挖掘系统。目前检测垃圾评论者的方法主要是基于评论、评论者和商店之间的关系,忽略了评论者之间的关系。针对上述问题,提出了基于评论者多边图的产品垃圾评论者检测方法。首先,以每个评论者为节点,评论者之间的关系为边,构建评论者之间的关系图模型;其次,根据多边图模型,提出了一种基于PageRank的评论者互评估可信度模型来检测垃圾评论者;最后,采用卓越亚马逊和***平台上的数据进行验证。结果表明:该模型能够更有效地识别出垃圾评论者,在一定程度上解决了难识别仅发表一条评论的评论者的可信度问题。

关键词：互评估可信度多边图模型评论关系垃圾评论者

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特定话题传播网络中的意见领袖检测方法

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计算机系统应用 2016年第12期25卷 9-15页

作者：兰天郭躬德福建师范大学数学与计算机科学学院福州350007 福建师范大学网络安全与密码技术福建省重点实验室福州350007 龙岩学院网络信息中心龙岩364012

针对中文微博目前已有的意见领袖识别模型存在的不足,提出一种特定话题转播网络中的意见领袖检测方法.识别模型通过转发关系建立信息传播网络,以用户自身权威值和转发用户的支持力来评价用户的影响力.通过对微博两周以来特定话题下意见... 详细信息

针对中文微博目前已有的意见领袖识别模型存在的不足,提出一种特定话题转播网络中的意见领袖检测方法.识别模型通过转发关系建立信息传播网络,以用户自身权威值和转发用户的支持力来评价用户的影响力.通过对微博两周以来特定话题下意见领袖的检测实验,结果表明该方法能够有效地识别特定话题下的意见领袖.

关键词：意见领袖舆情监控传播网络识别模型

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一种评估社会网络中重叠社区影响力的方法

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小型微型计算机系统 2015年第8期36卷 1769-1773页

作者：罗宇敏陈羽中詹振峰施松福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108

社会影响力分析是社会网络研究的热点问题之一.针对社会影响力的研究,目前主要集中于社会网络中个体节点影响力的分析,而对社区级的社会影响力的研究却很少涉及.从一个全新的角度提出一种评估重叠社区影响力的方法.该方法主要包含两个部... 详细信息

社会影响力分析是社会网络研究的热点问题之一.针对社会影响力的研究,目前主要集中于社会网络中个体节点影响力的分析,而对社区级的社会影响力的研究却很少涉及.从一个全新的角度提出一种评估重叠社区影响力的方法.该方法主要包含两个部分:(1)评估每对节点(用户、实体)间的相互影响力,为了量化该影响力,提出一个相互评价学习模型MEL(Mutual Evaluation Learning);(2)基于该模型和PageRank算法的思想,设计了一种重叠社区影响力排序的算法CCIR(Cross-community Influence Rank).真实网络中的实验结果表明,该算法能够适应不同真实网络的场景,合理有效地反应真实社会网络中的社区影响力分布情况.

关键词：社会网络重叠社区影响力相互评价模型 PageRank CCIR

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多对象图像数据集建立及显著性检测算法评估

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计算机应用 2015年第9期35卷 2624-2628+2635页

作者：郑斌牛玉贞柯玲玲福州大学数学与计算机科学学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学)

图像视觉显著性检测算法在已有数据集上已经取得很好的结果,但是目前的多个数据集存在两个严重的问题:首先,数据集中的图像以只包含一个显著对象的图像为主;其次,在建立显著对象标注结果的过程中,忽略了用户对同一幅图像中包含的多个显... 详细信息

图像视觉显著性检测算法在已有数据集上已经取得很好的结果,但是目前的多个数据集存在两个严重的问题:首先,数据集中的图像以只包含一个显著对象的图像为主;其次,在建立显著对象标注结果的过程中,忽略了用户对同一幅图像中包含的多个显著对象的不同认知。上述问题导致了在已有数据集上对显著性检测算法进行评估,不能体现算法在实际应用中的真实效果。为此,提出体现用户认知的多显著对象图像标注方法,首先设计并实现辅助软件,收集用户对各显著对象的重要程度的认知情况,包括显著区域与相应的重要程度;然后融合收集的多用户数据,绘制出以灰度图为表现形式的显著对象标注结果,并通过灰度值体现多用户对于每个显著对象的认知情况。基于改进的显著对象标注方法,建立了一个包含1 000幅多显著对象图像的数据集,并为每幅图像提供了体现用户认知的显著对象标注结果。对10种具有代表性的显著性检测算法在已有数据集和建立的数据集上的性能进行了比较。实验结果表明,这些显著性检测算法在建立的数据集上的性能有大幅度的降低,例如受试者工作特征曲线下面积(ROC-AUC)评估参数的最大降幅超过了0.5,这证实了已有数据集存在的问题及建立新数据集的需求,同时指出显著性检测算法在处理包含多显著对象的复杂图像上存在的不足。

关键词：视觉显著性检测多对象图像数据集用户认知算法评估

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融合距离度量学习和SVM的图像匹配算法

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小型微型计算机系统 2015年第6期36卷 1353-1357页

作者：陈开志乐承沛钟尚平福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学福建省网络计算与和智能信息处理重点实验室福州350108

目前度量学习方法通过有限样本数据学习得到新度量后,采用简单的分类器(如直接欧式距离计算)通常不能达到最佳分类效果.SVM作为一种经典的分类器,具有优秀的线性和非线性分类能力,可以弥补距离度量学习方法的不足.对此,提出一种应用于... 详细信息

目前度量学习方法通过有限样本数据学习得到新度量后,采用简单的分类器(如直接欧式距离计算)通常不能达到最佳分类效果.SVM作为一种经典的分类器,具有优秀的线性和非线性分类能力,可以弥补距离度量学习方法的不足.对此,提出一种应用于图像匹配的融合距离度量学习和SVM的(DML-SVM)算法.首先,利用度量学习方法得到的线性变换矩阵,将样本变换到新的特征空间,降低特征各维度之间的相关性,调整特征各维度的权重;然后通过SVM对新特征进行线性或非线性分类.通过在LFW,Pubfig,Toycars三个图像数据库上的测试结果表明:融合方法的分类能力优于度量学习和SVM算法各自单独使用时的性能,且融合算法对训练样本数量具有很强的鲁棒性,即使只有少量训练样本(180个)时,融合算法仍然能具有较高的分类能力.

关键词：机器学习距离度量学习 SVM 图像匹配

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加密云数据下的关键词模糊搜索方案

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计算机工程与应用 2015年第24期51卷 90-96页

作者：吴阳林柏钢杨旸陈何峰福州大学数学与计算机科学学院福州350108 网络系统信息安全福建省高校重点实验室福州350108

对于加密云数据的搜索,传统的关键词模糊搜索方案虽然能搜索到相关文档,但是搜索的结果并不令人满意。在用户输入正确的情况下,无法完成近似搜索,当用户出现拼写错误时,返回的结果中包含大量无关关键词文档,严重浪费了带宽资源。针对目... 详细信息

对于加密云数据的搜索,传统的关键词模糊搜索方案虽然能搜索到相关文档,但是搜索的结果并不令人满意。在用户输入正确的情况下,无法完成近似搜索,当用户出现拼写错误时,返回的结果中包含大量无关关键词文档,严重浪费了带宽资源。针对目前在加密云数据下关键词模糊搜索的缺陷,提出了一种新型的关键词模糊搜索方案,通过对关键词计算相关度分数并对文档根据相关度分数进行排序,将top-k(即相关度最高的k个文档)个文档返回给搜索用户,减少了不必要的带宽浪费和用户寻找有效文档的时间消耗,提供了更加有效的搜索结果,并且通过引入虚假陷门集,增大了云服务器对文档关键词的分析难度,增加了系统的隐私性保护。

关键词：加密云数据云计算安全可搜索加密模糊搜索

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基于兴趣点的城市阻抗计算模型

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浙江大学学报(工学版) 2016年第5期 983-983页

作者：郑松潘陈羽中於志勇郭松荣沈尧伦敦大学学院巴特雷特建筑学院福州大学数学与计算机科学学院福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室都市矩阵城市设计与咨询有限公司

为实现城市阻抗的实时计算,提出一种基于社交网络兴趣点的城市阻抗计算模型.模型以城市路网划分地块为基本单位,综合考虑地块中心到兴趣点间的平均路网距离、转弯角度、转弯次数、交叉口以及人口等因素,计算城市地块在可达半径范围内的... 详细信息

为实现城市阻抗的实时计算,提出一种基于社交网络兴趣点的城市阻抗计算模型.模型以城市路网划分地块为基本单位,综合考虑地块中心到兴趣点间的平均路网距离、转弯角度、转弯次数、交叉口以及人口等因素,计算城市地块在可达半径范围内的阻抗值.将提出的模型与效用模型、潜力模型以每2h作为时间段进行计算对比.结果表明:提出的阻抗模型与实际路况的相似度比效用模型、潜力模型分别高出80%与60%,有效提高了模型在城市阻抗计算上的适用性,反映出城市地块在不同时间段的阻抗变化.

关键词：城市可达性阻抗计算兴趣点(POI) 签到智慧城市

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