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结合权重因子与特征向量改进的文本聚类算法被引量：1: 2015年; 为解决特征词权重表示文本时存在的局限性和遗传K-均值算子操作的低效性问题,提出一种包含文本预处理和改进算法的文本聚类方法。根据权重因子和特征向量进行文本预处理,更好体现文本间的差异性,通过遗传控制因子控制个体的交叉和变异,对交叉和变异概率采用自适应控制,确保优质个体顺利进入到下一代种群,体现遗传算法的全局优化能力和K-均值算法的高效局部搜索能力。实验结果表明,该方法使特征词分类精度得到提高,改善了文本聚类效果。; 董跃华郭士串; 关键词：文本聚类特征向量

B2C电子商务消费者初始信任建立策略研究被引量：15: 2014年; 在B2C电子商务中,消费者对商家的信任度会显著影响消费者购买行为,然而,现有研究还缺乏一个为商家提高消费者信任度的策略框架。首先,在分析信任构念内涵的基础上,以消费者角度为出发点,分别从能力、正直和仁慈三个维度及基于计算的、预测的、意图的、能力的和传递的五个过程维度阐述了消费者初始信任建立的内容和过程。其次,从商家自我声明、网站内容呈现、第三方评价三个方面分析了商家初始信任建立策略和对应的信息呈现策略。第三,结合消费者信任建立过程和商家信任建立策略构建了一个初始信任建立框架。最后,以三种类型六家商家为例分析了电子商务企业信任构建策略的实施现状,并展望了实践与理论研究的相关问题。; 廖列法孟祥茂; 关键词：电子商务消费者行为初始信任信息呈现

结合元胞自动机的果蝇优化算法被引量：17: 2014年; 果蝇优化算法(FOA)作为一类新的优化搜索算法,广泛应用于各种优化问题。针对该算法后期求解精度低、容易陷入局部最优且收敛缓慢的缺点,提出一种结合元胞自动机的果蝇优化算法(CAFOA)。该算法在首次求解时利用元胞演化规则选择果蝇最优个体邻域,然后对选择后的果蝇个体位置进行随机扰动,分别用邻域个体复制更新演化前个体位置,再次进行迭代寻优,从而有效克服算法陷入局部最优。对6种常见测试函数进行了运算仿真。实验结果表明,所提算法比传统算法的平均收敛精度提高10%,达到稳定全局最优值的平均迭代次数减少870次,从而论证了算法的有效性。; 贺智明宋建国梅宏标; 关键词：元胞自动机

基于多关系网络的社区检测算法被引量：1: 2015年; 针对传统的社区检测算法主要适用于单关系网络,忽略了多关系网络中各关系间的相互影响,不能区分出各关系对于社区检测的重要性等问题,提出一种基于节点和关系联合排名模型,能够将多关系合并为单关系的Interact Rank算法。该算法在多关系网络中结合Page Rank算法以及随机游走模型的思想,考虑了多关系网络中各关系内和关系间个体的联系。同时,利用谱聚类对Interact Rank算法得到的单关系网络进行聚类,用于社区检测。通过UCI标准数据集上的仿真实验表明:Interact Rank算法能够在多关系网络进行有效的社区检测。; 喻金平郑杰朱桂祥; 关键词：PAGERANK 随机游走模型谱聚类

复杂网络上具有多感染阶段的传染病传播模型被引量：3: 2014年; 针对传染病传播模型缺乏多感染阶段的不足,结合SIR和SEIR两种传播模型的特性,提出了一种改进的具有多感染阶段的SIR传染病传播模型(即SInR模型)。该模型充分考虑了不同感染阶段的非均匀感染力对不同网络结构上传染病传播及传播阈值的影响;同时引入相对感染力及传播时间尺度的概念,从网络结构、网络规模及相对感染力方面进行了仿真研究。仿真中无标度网络采用BA模型的生成算法,而小世界网络采用WS模型的生成算法。由仿真可知,感染节点在整个感染过程中大致服从泊松分布,因此在SInR模型下无标度网络的传播速度更快,范围更广;相对感染力对于传染病的大规模爆发存在着一个阈值,当感染力大于阈值时传染病才能大范围地爆发传播,而小于阈值时传染病只会局域小范围传播直至消失,无标度网络的感染力阈值为0.2,小世界网络的感染力阈值为0.24;随着网络规模的增大,传播时间尺度也在增大,相应的传播速度就会降低。仿真结果表明:该模型下无标度网络传染病传播速度更快且影响范围更大;无标度网络的相对传染力的传播阈值小于小世界网络,设置合理阈值有利于降低传染病的传播影响力。; 廖列法孟祥茂; 关键词：传染病复杂网络

基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法被引量：49: 2014年; 针对K均值聚类(KMC)算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感,以及原始人工蜂群(ABC)算法的初始化随机性、易早熟、后期收敛速度慢等问题,提出了一种改进人工蜂群算法(IABC)。该算法利用最大最小距离积方法初始化蜂群,构造出适应KMC算法的适应度函数以及一种基于全局引导的位置更新公式以提高迭代寻优过程的效率。将改进的人工蜂群算法与KMC算法结合提出IABC-Kmeans算法以改善聚类性能。通过Sphere、Rastrigin、Rosenbrock和Griewank四个标准测试函数和UCI标准数据集上进行测试的仿真实验表明,IABC算法收敛速度快,克服了原始算法易陷入局部最优解的缺点;IABC-Kmeans算法则具有更好的聚类质量和综合性能。; 喻金平郑杰梅宏标; 关键词：人工蜂群算法 K均值聚类算法适应度函数聚类

基于应用层签名的P2P流量识别与控制: 2014年; 针对网络中P2P流量难以识别和控制的问题,在对P2P流量识别技术进行研究对比后,提出了一种基于应用层签名的P2P流量识别和控制的方法。分析并提取了风行、爱奇艺、优酷3种主流P2P流媒体及一些常用P2P应用软件的应用层签名,并通过实验验证了基于应用层签名的P2P流量识别方法对流量识别的高精确性以及对流量控制的有效性。; 胡中栋石林孟祥茂; 关键词：P2P 应用层签名流量控制

结合权重因子和特征向量改进的混合聚类方法被引量：2: 2015年; 针对特征词权重表示文本时存在的局限性和遗传K-均值算子操作的低效性,首先通过特征词权重因子(WF)和特征向量结合位置权重信息的方法进行文本预处理,在此基础上通过遗传控制因子(GCF)改进遗传K-均值文本聚类算法。在个体进行交叉和变异时,使用GCF对其进行控制,并对交叉和变异概率采用自适应控制,确保了优质个体顺利进入到下一代种群。实验表明,该研究不仅对特征词分类及其权重的有效计算作出改进,还使文本聚类精度得到提高。; 董跃华郭士串; 关键词：文本聚类特征向量

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江西省研究生创新基金(YC2013-S198)