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参照零模型的双层网络结构相关性检测被引量：2: 2017年; 多层网络是近年来提出的新型复杂网络模型,在级联故障分析、信息传播、链路预测和网络同步等诸多领域均有广泛应用。多层网络的任意两层网络结构间往往存在关联性和耦合性,如何检测两层网络之间是否具有结构相关性并对其进行定量刻画是一个非常重要且亟待解决的问题。本文首先分3个层次总结并提出度量双层网络结构相关性的方法与统计量,其中第1层次是检测双层网络整体上的连接相关性,第2层次检测两层网络所有节点之间整体上的度度相关特性,第3层次是检测双层网络富节点之间的连接相关性。由于这3种相关性的计算和度量都依赖于网络统计量进行,而统计量的绝对数值往往没有意义,因此提出了以多种双层网络的零模型作为参照物,通过假设检验方法来量化双层网络之间的结构相关性,分析了这种结构相关性存在的内在机理。最后,使用一个实证双层网络——全球语言多层网络验证了本文研究范式的有效性。本文研究可检测出实证多层网络中任意两层之间复杂的耦合作用。; 崔丽艳许小可; 关键词：多层网络

一种新高斯过程分类算法被引量：8: 2014年; 由于需要利用高斯函数逼近潜变量函数的后验概率,传统高斯过程分类算法通常都存在计算复杂度高的问题.对此,提出一种新高斯过程分类算法.该算法的基本思想为:首先,利用Parzen窗方法估计出每个训练样本的后验概率;然后,通过所得到的后验概率将原始分类问题变换为回归问题;进而分析地得到潜变量函数后验概率的显式表达式,以避免逼近后验概率所面临的高计算复杂度问题.仿真实验结果表明,所提出的算法在分类精度上优于已有的高斯过程分类算法.; 贺建军张俊星贾思齐刘文鹏许爽崔艳秋; 关键词：后验概率贝叶斯方法

基于双向情感分析的实时性音乐推荐系统设计被引量：3: 2017年; 目前的音乐推荐系统,一般采用基于个体兴趣的推荐方法,这种方式虽然能满足大部分情景下的用户需求,但无法感知到用户实时性的心情变化。考虑到不同情绪状态下用户对于音乐的需求往往也会发生改变,提出一种基于双向情感分析的算法并构建了实际系统,实时分析用户的情感需求来进行音乐推荐。一方面基于音乐在频域的梅尔倒谱系数构建特征分类器完成歌曲的情感分类;另一方面通过获取用户在社交网络中的实时文本信息,基于自然语言理解分析出用户当前的情感需求,最终为用户产生音乐推荐列表,实现基于情境感知的实时音乐推荐。实验表明,使用该个性化推荐算法具有更高的准确性,用户群体可以获得更为满意的用户体验。; 毋亚男刘德然许小可; 关键词：情感分析推荐系统贝叶斯分类器

基于置乱算法的复杂网络零模型构造及其应用本期“复杂性科学”专栏评述被引量：16: 2014年; 整理了无权网络、加权网络和时变网络中经常使用的各种零模型构造算法,重点总结了基于置乱算法的零模型构造过程和它们的实际应用。置乱算法既可以将网络上的连接关系进行断边重连,也可以在保持原有连接的前提下随机化某些因素。通过对这些置乱算法的分析和比较,有助于相关学者了解如何使用置乱算法来构造复杂网络零模型,在参考零模型的前提下合理计算各种统计量的相对值,进一步深化对各种复杂系统的理解和应用。; 尚可可许小可; 关键词：复杂网络置乱算法加权网络

参照零模型的符号社交网络理论研究被引量：1: 2018年; 结构平衡理论和地位理论是社交网络领域的重要理论,可以用来分析同时具有正向和负向连边的社交符号网络。提出了3种新的随机断边重连零模型,基于随机断边重连和符号随机置乱两大类零模型,对符号社交网络的地位理论和结构平衡理论进行了系统研究。发现基于零模型不但可以验证两种理论在实证网络中的准确性,还能揭示正边、负边拓扑结构和连边符号相关性对于整个网络性质的影响。提出了一个新框架,研究能否将有向符号网络转化为无向符号网络,发现目前常用的将有向符号网络转化成无向符号网络的方法在有些情况下对于研究社交网络理论是不合适的,存在着信息损失;讨论了非符号有向网络中的势能理论。; 许小可许小可王雪

基于数据挖掘感知读者借阅规律的智慧型图书馆建设被引量：3: 2016年; 以大连民族大学所有本科生读者两年借阅流通数据为研究对象,利用数据挖掘与统计分析的方法,通过天、周、年三个时间尺度深入分析了读者借阅行为的时间特性与周期特性,进而感知读者需求与目前服务的不匹配之处,最后对应优化各种业务流程使图书馆更加智慧地为读者提供服务。研究表明,通过大数据分析方式来感知读者借阅行为规律,对于提高图书馆服务水平、建设智慧型图书馆具有非常重要的意义。; 王雪金玲苏晓宏; 关键词：借阅行为数据挖掘

基于应答关系网络的QQ群意见领袖发现被引量：4: 2017年; 意见领袖是社交网络和社交媒体中的重要节点,是信息传播的关键性因素。在QQ群聊天中由于参与用户较多,各种话题比较繁杂,所以识别其中的意见领袖比较困难。为此提出了一种基于应答关系网络来挖掘QQ群中意见领袖的方法。该方法首先构建回应词词库;然后基于Aho-Corasick算法来匹配聊天文本中的回应词数据,构建出用户应答关系的网络结构;最后使用社交网络中重要节点识别的方法来发现意见领袖。该方法对QQ群中的意见领袖发现具有较高的准确率,在融合QQ群用户交互社交网络的节点重要性特征后,能够达到更好的意见领袖发现效果。; 冉义军毋亚男许爽许小可; 关键词：意见领袖文本挖掘社交网络

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国家自然科学基金(61374170)