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基于隐空间映射的带符号网络上的顶点分类被引量：4: 2019年; 社会网络顶点分类在解决实际问题中有广泛的应用,但绝大多数现有的网络顶点分类算法都集中在无符号的网络,而在边上具有符号的社交网络上的顶点分类算法却很少,且负链接对于符号网络分析的作用大于正链接。研究了符号网络中顶点的分类问题。首先将正、负网络映射到相对应的隐空间,提出基于隐空间的正负链接的数学模型;然后提出优化该模型的迭代算法,通过对隐空间矩阵和映射矩阵的迭代优化,来对网络中的顶点进行分类。由带符号的社会网络数据集的实验结果证明,该算法在数据集Epinions上得到结果的F1值在11以上,在数据集Slashdo上得到结果的F1值在23.8以上,与随机算法相比具有较高的精确度。; 盛俊顾沈胜陈崚; 关键词：映射

Android平台上移动应用程序开发的双语教学模式探讨: 2013年; 本文针对Android平台上移动应用程序开发的双语教学，提出英文教材有利有弊，语言障碍导致教学重点偏离，以及双语教学师资培养滞后三大难点，并探讨了这些难点的解决方法，以确保双语教学的顺利开展。; 何萍徐晓华; 关键词：ANDROID平台双语教学

独立级联模型下基于最大似然的负影响力源定位方法被引量：2: 2022年; 如今,网络谣言、传染病、计算机病毒等负面影响力的传播,给社会稳定、人类健康和信息安全造成了巨大的隐患,识别它们的传播源,对于控制负面影响力造成的危害有着重要的意义。目前大多数方法都只致力于单个传播源的定位问题,而在实际网络中,负影响力往往来自多个传播源,而且需要进行传播过程的模拟;此外,由于忽略了顶点之间拓扑限制的差异,导致定位传播源的准确率不高而且需要大量的计算时间。针对这些问题,提出了一种基于极大似然的方法,利用少量观测点提供的信息来有效定位多个传播源。首先,提出了传播图的概念以及产生传播图的方法,根据节点的入度和边的权重将其划分成若干层级,并去除传播概率较小的边,形成包含观测节点的传播图;然后,利用似然法计算传播图中的每一层顶点的激活概率,选取相对于观测点的似然最大的k个顶点构成源节点集合;最后,对所提方法进行了模拟实验,实验结果表明,该方法能够准确识别网络中的多个传播源,源定位结果的精确度高于其他类似算法;同时,也通过实验验证了观测点的选择和网络结构在不同程度上会影响传播源的定位结果。; 邵玉陈崚刘维; 关键词：社会网络最大似然

基于抽样的影响力传播成本最小化算法: 2021年; 定义具有概率影响扩散保证的最小代价种子选择问题,验证了该问题是NP难的,且其影响函数是单调且次模的。将LT模型下的传播网络看成一个不确定图,对不确定图的可能世界进行抽样。为降低计算复杂度,提出一种对抽样图进行路径计数的算法来估计影响传播,使用VC维估计抽样图的数量。基于贪婪方法,提出一种求解该问题的算法,对该算法的误差进行分析。实验结果表明,该算法比其它方法具有更高的性能。; 盛俊李斌陈崚; 关键词：社会网络种子

基于模块度和标签传递的推荐算法被引量：1: 2020年; 针对基于网络信息的商品推荐的问题,提出了在二部网络上基于社区挖掘和标签传递的推荐算法。首先,用带权的二部图来表达用户-项目的评分矩阵,利用标签传递技术对二部网络进行社区挖掘;然后,基于二部网络中的社区结构信息,充分利用用户所在的社区之间的相似性以及项目之间、用户之间的相似性来挖掘用户可能感兴趣的项目;最后,向用户进行项目的推荐。在实际网络上的实验结果表明,与基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法(BAR-CF)、基于项目评分预测的推荐算法(IR-CF)、基于网络链接预测的用户偏好预测方法(PLP)和改进的基于用户的协同过滤的方法(MU-CF)相比,该算法的平均绝对差(MAE)低0.1~0.3,准确率高0.2。因此,所提算法可以取得比其他类似方法更高质量的推荐结果。; 盛俊李斌陈崚; 关键词：社交网络二部图

基于隐空间映射的顶点带属性网络的链接预测被引量：2: 2018年; 对顶点带属性的网络中潜在的链接进行预测,提出一种基于隐空间映射的网络链接预测方法.首先将以邻接矩阵表示的拓扑空间和以属性信息表示的属性空间映射到同一个低维隐空间,使得映射后的隐空间尽量保持顶点间在拓扑空间和属性空间的相似性信息,然后根据顶点在隐空间的向量表达,计算顶点之间的相似度.结果表明,该方法预测精度高且运行时间短.; 盛俊陈崚; 关键词：链接预测

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