谢蒙
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
- 供职机构：西北师范大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：甘肃省中青年科技研究基金国家自然科学基金甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合用户内容与关系结构的用户影响力算法被引量：3
- 2015年
- 为快速检测出信息传播的途径,减少恶意信息造成的影响,提出了一种迭代的融合用户内容与关系结构的用户影响力算法(CSIAI)。该算法通过用户微博内容建模,迭代计算出词-用户文档的相似性;另外通过微博的关注和被关注行为,建立用户关系结构,计算用户影响力权值,得到用户的影响力邻接矩阵,提取k个较大影响力的节点作为信息传播的路径。在检测仿真实验中,CSIAI以影响覆盖率和响应时间作为评价指标,根据扩充后的新知识库,确定CSIAI中参数α和β的关系。随着用户数量增长,CSIAI的影响覆盖率和响应时间性能明显优于PageRank、CELF和非迭代的融合用户内容与关系结构的用户影响力算法(CSIA)。实验结果表明,CSIAI能有效地检测到信息的传播情况。
- 马慧芳师亚凯谢蒙庄福振
- 关键词：用户关系信息传播
- 基于核心标签的微博网络社区发现研究
- 近年来由于互联网的迅速发展，在Web上形成了了许多各种各样的网络社区。Web中的社区代表其社会活动，所以把Web分割为社区的形式，能让人们更清楚的了解互联网中资源的组织形式及信息的发展趋势，而且通过识别和区分社区可以达到...
- 谢蒙
- 关键词：互联网
- 文献传递
- 基于核心标签的可重叠微博网络社区划分方法被引量：6
- 2017年
- 针对传统微博社区发现算法内聚低重叠度不可控制等问题,以自顶向下的策略,提出一种基于核心标签的可重叠微博社区发现策略Tag Cut.先利用用户标签的共现关系及逆用户频率对标签进行加权,并基于标签之间的内联及外联关系并将用户的标签进行扩充,然后在整体社区中提取包含某一标签的用户作为临时分组并利用评价函数评估划分的优劣,最后选出最合适的核心标签根据其对应分组与其他分组距离的远近来决定将其划分为新的分组还是并入其他分组.用此策略反复迭代直到满足要求.该算法划分的组由若干个拥有核心标签的分组组成且综合利用微博用户已声明的及隐含的兴趣、用户之间的关注规律、结果的实用性对划分结果进行修正.经真实数据实验表明该方法内聚高社区重叠度可控且拥有实际意义.
- 马慧芳谢蒙何廷年蔺想红
- 一种基于谱分割的短文本聚类算法被引量：1
- 2016年
- 短文本具有稀疏高维的特点,现有聚类算法在大规模短文本上的聚类精度较低且效率低下。针对该问题,提出一种以谱聚类理论作支撑,基于谱分割准则RMcut的新聚类算法。依据谱聚类理论,将短文本集合构建成一张带权无向图,并计算得到文档-文档的相似度矩阵,为聚类算法提供信息。不断迭代地用2-way方式划分该图,划分过程中使用RMcut值作为划分是否终止的条件,利用Prim算法将原图中的顶点加入到聚族中,以得到质量较高的聚类结果。实验结果表明,该算法具有较高的时间性能,与K-means算法、词共现聚类算法及基于免疫的聚类算法相比,聚类结果更准确。
- 李晓红谢蒙马慧芳何廷年
- 关键词：相似度矩阵聚类算法
