周丽杰
- 作品数：6 被引量：27H指数：3
- 供职机构：烟台职业学院更多>>
- 发文基金：山东省高等学校科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于大规模社交网络图中资源匹配算法研究
- 2017年
- 如何在一个复杂的大型标记网络中搜索需要的资源信息至关重要.摒弃只返回一个结果的精确匹配方式,将大型复杂网络转换为图模型,搜索请求映射为复杂网络中TOP-K个子图,返回匹配搜索请求的TOP-K结果;搜索请求向大型网络映射的策略采用图节点匹配的方式,图中节点之间以跳数定义邻接节点,在指定跳数以内的邻接节点认为满足匹配请求.以Facebook数据为测试数据集,实验结果表明,基于TOP-K搜索的资源匹配算法能够比较准确的实现资源定位.
- 周丽杰曲洋于伟海
- 关键词：复杂网络
- 基于社交网络中权威用户身份发现算法被引量：2
- 2017年
- 通过用户粉丝数难以判断用户是否具备发布优质博文的能力,为此提出一种基于用户博文转发链接分析的算法。根据博文的转发数和转发者身份共同对优质博文进行定义,权威用户必然具备发布优质博文的能力,优质博文必然被众多用户转发。将改进的算法应用于新浪微博数据集上,实验结果表明,该算法具备较好的权威用户身份识别度。
- 周丽杰于伟海郭成
- 基于关键词协同投票过滤的短文本特征提取算法研究被引量：2
- 2015年
- 特征提取算法的目的是为了放大特征项和非特征项之间的权值差异性。目前文本特征提取算法通常都是面向通用文本,文本因篇幅差异在采用通用特征提取算法进行特征提取时性能也各有差异.以关键词词频特性为基础,构建关键词间协同过滤投票矩阵,投票矩阵中特征值作为特征项之间的投票数值,以投票权值和反文档频率共同来表征特征项权值,以此来满足短文本内容简短而特征提取准确率较高的要求.以新浪微博数据为测试数据集,实验结果表明,本文算法能够较为明显地差异化特征项和非特征项之间的权值.
- 周丽杰于伟海郭成
- 关键词：协同过滤特征提取
- 基于词项语义组合的文本相似度计算方法研究被引量：4
- 2016年
- 文本之间在相似度比较时主要考虑关键词的匹配特性,缺乏对关键词间组合关系的深入分析。针对关键词间组合特性,按序组合的关键词数目越大,对文本之间相似度贡献越大,并提出基于关键词组合数目的非线性语义关联性函数,在LCS基础上提取文本中所有关键词组合块。将这种结合关键词组合关系的相似度比较方法运用于短文本的相似度比较中,数据采用微软语义释义语料库,实验结果表明,短文本相似度计算的准确率和F1值都有了提高,其中F1值的提高较为明显。
- 周丽杰于伟海郭成
- 关键词：文本相似度
- 三维动漫制作与虚拟现实结合技术研究被引量：9
- 2014年
- 动漫制作成为高校的一门基础课程,对其技术的研究也得到了广泛的关注,随着动漫技术的发展和进步,三维动漫制作与虚拟现实结合成为动漫制作发展的趋势。本文笔者分析了三维动漫制作的现状,探讨了三维动漫制作与虚拟现实结合技术,目的是为三维动漫制作提供指导和借鉴,进而为动漫的发展指明方向。
- 孙小淋周丽杰刘旭东
- 关键词：虚拟现实
- 基于改进的TF-IDF方法的文本相似度算法研究被引量：10
- 2015年
- 传统的文本相似度算法采用关键词频率表示该关键词在文档中的重要程度,关键词在类别内不同文档中的频率波动使得关键词的权值产生不稳定性,导致文本之间的相似度运算不够准确.本文提出一种基于词语信息量的改进的TF-IDF算法计算关键词的权值,将得到的权值运用于向量空间模型和马尔可夫模型中,分别得到基于向量空间模型的基础相似度和基于马尔可夫模型的语义相似度,将语义相似度和基础相似度相结合,得到文本之间总体相似度.将改进的文本相似度算法运用于文本分类,实验结果表明,在搜狗文本分类语料库基础上,改进的算法相对于传统的文本相似度算法使得文本分类的准确率有了较大地提高.
- 周丽杰于伟海郭成
- 关键词：马尔可夫模型文本分类
