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题名基于结构相似度的大规模社交网络聚类算法
被引量：16
- 1
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作者
陈季梦
陈佳俊
刘杰
黄亚楼
王嫄
冯霞
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机构
南开大学计算机与控制工程学院
南开大学软件学院
中国民航大学民航信息技术科研基地
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期449-454,共6页
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基金
国家自然科学基金(61105049
61300166)
+3 种基金
中国民航信息技术科研基地开放课题基金(CAAC-ITRB-201303
CAAC-ITRB-201204)
天津市科技计划项目(13ZCZDGX01098)
天津市自然科学基金(14JCQNJC00600)资助课题
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文摘
针对社交网络的有向交互性和大规模特性,该文提出一种基于结构相似度的有向网络聚类算法(Dir SCAN),以及相应的分布式并行算法(PDir SCAN)。考虑社交网络中节点间的有向交互性,将行为结构相似的节点聚集起来,并进行节点功能分析。针对社交网络规模巨大的特点,提出Map Reduce框架下的分布式并行聚类算法,在确保聚类结果一致的前提下,提高处理性能。大量真实数据集上的实验结果表明,Dir SCAN比无向网络聚类算法(SCAN)在F1上可提高2.34%的性能,并行算法PDir SCAN比Dir SCAN运行速度提升1.67倍,能够有效处理大规模的有向网络聚类问题。
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关键词
社交网络
有向网络聚类
并行算法
MAP
REDUCE
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Keywords
Social networks
Directed network clustering
Parallel algorithm
Map Reduce
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型
被引量：14
- 2
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作者
徐涛
吴志帅
卢敏
吕宗磊
李忠虎
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航大学民航信息技术科研基地
民航旅客服务智能化应用技术重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2553-2559,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61502499)
天津市自然科学基金(18JCYBJC85100)
教育部人文社会科学研究规划基金项目(19YJA630046)资助课题。
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文摘
为解决枢纽机场客流拥堵问题,提高机场运行效率,减少运营成本,提出了一种面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型。该模型基于非严格枢纽航线网络结构,以不同运输方式的费用和流量为约束条件,以枢纽航线网络成本最低为目标,设计了能够减少求解运算的复杂变量表示方法,以及减少陷入局部最优解概率的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SAPSO)算法。实验结果表明,相较于严格的枢纽航线网络,所提优化模型能够显著地缓解枢纽机场的拥堵,均衡枢纽机场间客流量,减少网络成本;同时,所提算法具有较快的收敛速度和良好的稳定性。
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关键词
航空运输
枢纽航线网络
模拟退火粒子群优化算法
拥堵问题
直航
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Keywords
air transportation
hub-and-spoke network
simulated annealing particle swarm optimization(SAPSO)algorithm
congestion problem
direct flight
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名考虑节点失效和边失效的航空网络鲁棒性
被引量：23
- 3
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作者
冯霞
贾宏璨
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机构
中国民航大学民航信息技术科研基地
中国民航大学计算机科学与技术学院
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期84-92,共9页
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基金
国家自然科学基金(61502499)
中国民航大学科研基金(2013QD18X)
民航旅客服务智能化应用技术重点实验室项目(TS-CAKL-2018-01)。
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文摘
运用复杂网络方法,构建无向加权航空网络模型,在分析其拓扑结构特性的基础上,提出一种考虑节点失效和边失效的航空网络鲁棒性评价策略,评估在不同攻击策略下网络的鲁棒性.研究结果表明,中国航空网络可以归类为小世界网络,且度分布近似幂率分布,符合复杂网络基本特征.当网络中大部分节点(机场)或边(航线)随机失效时,中国航空网络仍可以保持连接,具有较强的鲁棒性,而在蓄意攻击下,少数节点或边失效就会导致网络迅速瘫痪,鲁棒性较弱,且加权节点介数和加权边介数攻击对网络的破坏力较强.
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关键词
航空运输
鲁棒性
复杂网络
航空网络
拓扑结构
节点失效
边失效
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Keywords
air transportation
robustness
complex network
air transport network
topology
node failure
edge failure
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分类号
U113
[交通运输工程]
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题名基于深度学习的行人重识别研究综述
被引量：19
- 4
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作者
冯霞
杜佳浩
段仪浓
刘才华
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航大学民航信息技术科研基地
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第11期3220-3226,3240,共8页
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基金
中央高校基本科研业务经费中国民航大学专项资金资助项目(3122018C024)
天津市自然科学基金资助项目(18JCYBJC85100)
中国民航大学科研启动项目(2017QD16X)。
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文摘
随着深度学习的发展,研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法,随之也迎来了新的挑战。为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势,首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍;其次,根据训练方式的不同,分别探讨监督学习、半监督学习/弱监督学习以及无监督学习上行人重识别任务的研究进展,并根据现有研究热度介绍生成对抗网络和注意力机制在行人重识别上的应用;之后,列举了该领域中常用的经典数据集,并对比了深度模型在这些经典数据集(Market-1501、CUHK03等)上的表现;最后,对行人重识别领域的未来方向进行了展望。
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关键词
行人重识别
监督学习
半监督学习
弱监督学习
无监督学习
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Keywords
person re-identification
supervised learning
semi-supervised learning
weakly supervised learning
unsupervised learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型
被引量：11
- 5
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作者
吕宗磊
吴志帅
徐涛
卢敏
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航大学民航信息技术科研基地
中国民航信息网络股份有限公司民航旅客服务智能化应用技术重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第4期1188-1194,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61502499)
天津市自然科学基金项目(18JCYBJC85100)
教育部人文社会科学研究规划基金项目(19YJA630046)。
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文摘
为减缓枢纽机场的客流量拥堵问题,减少机场运营成本,设计面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型。在枢纽航线网络基础上,引入高铁线路建立优化模型;设计高维多角标变量表示方法和禁忌搜索算法的求解方法,减少算法的计算负担,科学规划线路客流量和运输方式。实验结果表明,与严格和非严格的枢纽航线网络相比,该优化模型可以较好减缓枢纽机场的拥堵,降低枢纽机场的负荷率,减少网络成本。该模型求解算法具有收敛速度快且解分布稳定的特点。
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关键词
空铁联运
枢纽航线网络
航空运输
拥堵问题
禁忌搜索算法
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Keywords
air-high speed rail intermodal transportation
hub-spoke airline network
air transportation
congestion problems
Tabu search algorithm
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名融合机场属性和机场网络的机场群同质化级联分析
被引量：7
- 6
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作者
冯霞
蔡蕤
刘才华
李忠虎
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机构
中国民航大学民航信息技术科研基地
中国民航大学计算机科学与技术学院
民航旅客服务智能化应用技术重点实验室
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期105-111,共7页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金(3122018C024)
天津市自然科学基金(18JCYBJC85100)
中国民航大学科研启动项目(2017QD16X)。
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文摘
机场群同质化研究可以为机场群航线布局及协同运行提供重要决策依据.针对现有机场群同质化研究存在指标、分析层面单一,网络布局欠缺等问题,综合考虑机场保障能力、业务水平及通航情况,提出了机场群同质化分析多层多维指标,建模分析机场群同质化程度.结合指标特点,分别提出基于机场属性分析的同质化计算方法和基于机场网络表示学习的同质化计算方法.在此基础上,融合机场属性和机场网络,提出了同质化级联分析方法.在京津冀机场群相关数据集上的实验结果表明:所提同质化分析指标和级联分析方法合理有效,能表征机场群的同质化程度.
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关键词
航空运输
机场群同质化
同质化级联分析
网络表示学习
机场属性
机场网络
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Keywords
air transportation
airport group homogenization
homogenization cascade analysis
network representation learning
airport attributes
airport network
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的人群异常行为检测综述
被引量：25
- 7
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作者
徐涛
田崇阳
刘才华
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航大学民航信息技术科研基地
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第9期125-134,共10页
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基金
中央高校基本科研业务经费中国民航大学专项资金项目(3122018C024)
天津市自然科学基金(18JCYBJC885100)
中国民航大学科研启动项目(2017QD16X)。
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文摘
随着安防需求的日益增长,人群异常行为检测已经成为计算机视觉的研究热点。人群异常行为检测旨在对监控视频中行人的行为进行建模和分析,区分出人群中的正常行为和异常行为,及时发现灾难和意外事件。文中对基于深度学习的人群异常行为检测算法进行了梳理总结。首先,针对人群异常行为检测任务及其现状进行介绍;其次,重点探讨卷积神经网络、自编码网络和生成对抗网络在人群异常行为检测任务中的研究进展;然后,列举该领域常用的数据集,并比较和分析了深度学习方法在UCSD行人数据集上的性能;最后,总结人群异常行为检测的任务难点,并对该领域的未来发展趋势进行了展望。
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关键词
异常行为检测
深度学习
卷积神经网络
自编码网络
生成对抗网络
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Keywords
Abnormal behavior detection
Deep learning
Convolutional neural network
Autoencoder
Generative adversarial networks
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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