检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于概率生成模型的网络数据分类方法被引量：2: 1; 作者王桢文肖卫东谭文堂《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2642-2650,共9页; 利用实体之间的相互关系来对实体进行分类的网络数据分类是数据挖掘的一个重要研究内容.现有的网络数据分类方法普遍根据邻居节点的类别来对节点进行分类.这些方法在同质性程度较高的网络中达到了很高的分类精度.然而在现实世界中,存在... 展开更多; 关键词网络数据网络数据分类节点分类概率生成模型同质性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于流形学习的社会化媒体网络数据分类被引量：1: 2; 作者史仍浩陈秀真李生红《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第3期692-694,共3页; 社会化媒体提供了海量的、大尺度的异质网络数据,如何对网络数据进行分类是一个亟待解决的新问题。基于潜在社会维模型,提出利用流形学习中的拉普拉斯特征映射算法进行社会维抽取。实验表明,在精确匹配率、微平均、宏平均等性能指标上,... 展开更多; 关键词流形学习拉普拉斯特征映射社会化媒体网络数据分类多标签; 在线阅读下载PDF 职称材料

引入激活扩散的类分布关系近邻分类器: 3; 作者董飒欧阳若川 +4 位作者徐海啸刘杰刘大有李婷婷王鑫禄《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期915-922,共8页; 针对同质性关系分类器基于一阶Markov假设简化处理的局限性,在类分布关系近邻分类器构建类向量和参考向量时,引入局部图排序激活扩散方法,并结合松弛标注的协作推理方法,通过适当扩大分类时邻居节点的范围增加网络数据中待分类节点的同... 展开更多; 关键词人工智能网络数据分类激活扩散类分布关系近邻分类器协作推理; 在线阅读下载PDF 职称材料

Twitter的Follow关系和Retweet关系对比被引量：1: 4; 作者曾雪吴跃《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第1期192-195,共4页; 研究Twitter在线社交网络中,Follow关系和Retweet关系在传播用户影响力和表征用户同质性这两方面的差异。为研究两者在传播用户影响力上的差异,定义了V f变量和V r变量分别度量Follow关系和Retweet关系的作用;为研究两者在表征用户同质... 展开更多; 关键词在线社交网络网络数据分类同质性推特网; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于概率生成模型的网络数据分类方法被引量：2: 1; 作者王桢文肖卫东谭文堂; 机构国防科学技术大学信息系统工程重点实验室; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2642-2650,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61302144 61303062); 文摘利用实体之间的相互关系来对实体进行分类的网络数据分类是数据挖掘的一个重要研究内容.现有的网络数据分类方法普遍根据邻居节点的类别来对节点进行分类.这些方法在同质性程度较高的网络中达到了很高的分类精度.然而在现实世界中,存在许多同质性程度很低的网络.在低同质性网络中,大多数相连节点的类别不同,所以现有方法难以正确预测出节点的类别.因此,提出了一种新的网络数据分类方法.其主要思路是建立一个描述网络的概率生成模型.在这个概率生成模型中,将网络中的边作为观察变量,将未知类别节点的类别作为潜在变量.通过吉布斯采样方法对模型进行求解,计算出潜在变量的取值,从而得到未知类别节点的类别.在真实数据集上的对比实验表明,提出的分类方法在低同质性网络上有更好的分类性能.; 关键词网络数据网络数据分类节点分类概率生成模型同质性; Keywords networked data classification in networked data node classification probabilitygenerative model homophily; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于流形学习的社会化媒体网络数据分类被引量：1: 2; 作者史仍浩陈秀真李生红; 机构上海交通大学电子工程系上海交通大学信息安全工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第3期692-694,共3页; 基金国家"973"计划资助项目(2010CB731403 2010CB731406) +2 种基金 61271316) 国家"十二五"科技支撑计划重点项目(2012BAH38B04); 文摘社会化媒体提供了海量的、大尺度的异质网络数据,如何对网络数据进行分类是一个亟待解决的新问题。基于潜在社会维模型,提出利用流形学习中的拉普拉斯特征映射算法进行社会维抽取。实验表明,在精确匹配率、微平均、宏平均等性能指标上,均优于基于模块度最大化的原有社会维模型。该算法能更好地获取用户的隐性联系,从而更好地分析网络用户行为。; 关键词流形学习拉普拉斯特征映射社会化媒体网络数据分类多标签; Keywords manifold learning Laplacian eigemnaps social media networked data classification multi-label; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名引入激活扩散的类分布关系近邻分类器: 3; 作者董飒欧阳若川徐海啸刘杰刘大有李婷婷王鑫禄; 机构吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学党委教师工作部吉林大学国际教育学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期915-922,共8页; 基金国家自然科学基金(批准号:61502198)。; 文摘针对同质性关系分类器基于一阶Markov假设简化处理的局限性,在类分布关系近邻分类器构建类向量和参考向量时,引入局部图排序激活扩散方法,并结合松弛标注的协作推理方法,通过适当扩大分类时邻居节点的范围增加网络数据中待分类节点的同质性,从而降低分类错误率.对比实验结果表明,该方法扩大了待分类节点的邻域,在网络数据上分类精度较好.; 关键词人工智能网络数据分类激活扩散类分布关系近邻分类器协作推理; Keywords artificial intelligence network data classification activation spreading class-distribution relational neighbor classifier collective inference; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Twitter的Follow关系和Retweet关系对比被引量：1: 4; 作者曾雪吴跃; 机构电子科技大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第1期192-195,共4页; 文摘研究Twitter在线社交网络中,Follow关系和Retweet关系在传播用户影响力和表征用户同质性这两方面的差异。为研究两者在传播用户影响力上的差异,定义了V f变量和V r变量分别度量Follow关系和Retweet关系的作用;为研究两者在表征用户同质性上的差异,分别基于Follow关系和Retweet关系构造出对应的社交网络图,并采用wvRN算法分别对两个网络内的用户进行分类。通过对比用户的V f变量值和V r变量值发现,Retweet关系在传播用户影响力方面的作用优于Follow关系;通过对比分类结果发现,Follow关系比Retweet关系更能表征用户的同质性,基于Follow关系的分类精度比基于Retweet关系的分类精度高20%,分类结果同时揭示不同类别的用户体现出了不同的关注和信息互动特性。基于上述研究说明Follow关系和Retweet关系所携带的信息是不同的。; 关键词在线社交网络网络数据分类同质性推特网; Keywords online social network networked data classification homophily Twitter; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于概率生成模型的网络数据分类方法	王桢文肖卫东谭文堂	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于流形学习的社会化媒体网络数据分类	史仍浩陈秀真李生红	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	引入激活扩散的类分布关系近邻分类器	董飒欧阳若川徐海啸刘杰刘大有李婷婷王鑫禄	《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	Twitter的Follow关系和Retweet关系对比	曾雪吴跃	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料