检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于隐朴素贝叶斯模型的社会关系推荐被引量：3: 1; 作者伍杰华朱岸青 +1 位作者蔡雪莲张小兰《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第5期1381-1384,1389,共5页; 基于共邻用户属性的社会关系推荐算法是社会网络分析关系预测领域的热点研究方向。提出了一种基于隐朴素贝叶斯(hidden nave Bayesian,HNB)模型的用户关系推荐算法。该算法通过分析属性之间的依赖性对问题建模,从中度量共邻用户之间... 展开更多; 关键词社会网络关系推荐链接预测关系预测隐朴素贝叶斯; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于划分社区和差分共邻节点贡献的链路预测被引量：10: 2; 作者伍杰华《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第10期2954-2957,共4页; 通过改进基于节点相似度的朴素贝叶斯模型,引入GN和CMN两种经典的划分社区算法挖掘网络社区属性对预测节点对的影响,赋予共邻节点不同的连接度和社区贡献度并计算其贡献权重,同时把模型应用于五种相似度算法,采用ROC和Precision-Recall... 展开更多; 关键词链路预测社会网络社区划分相似度算法共邻节点; 在线阅读下载PDF 职称材料

多维相似度特征的社交网络链接分类被引量：1: 3; 作者伍杰华沈静周蓓《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1323-1328,共6页; 深入挖掘社交网络的特征信息对链接的分类具有重要作用.然而已有的特征均基于单维网络构建,忽视了社交网络的多维复杂性及特征之间的冗余信息问题.为解决此问题,提出一种基于RReliefF特征选择模型的多维社交网络链接分类算法.该方法首... 展开更多; 关键词社交网络多维网络关系分类链接分类特征选择 RRelief F算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RReliefF特征选择算法的复杂网络链接分类被引量：7: 4; 作者伍杰华《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期208-214,共7页; 研究基于复杂网络特征的链接分类问题,针对原始特征噪声信息多、冗余度大的现象,在RRelief F特征选择算法的基础上,提出一种改进的链接分类模型。从局部和全局2个维度构建与链接相关联的特征信息,引入RRelief F算法对特征进行选择并采... 展开更多; 关键词复杂网络链接分类关系分类特征选择偏最小二乘法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于树状朴素贝叶斯模型的社会网络关系预测被引量：6: 5; 作者伍杰华《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3134-3137,3200,共5页; 在社会网络关系预测研究领域,把基于拓扑结构信息的共邻节点属性作为相似性度量的预测模型应用比较广泛,但是该类算法具有较强的假设独立性,不能完全反映社会网络的"链接"结构。引入树状朴素贝叶斯(TAN)分类模型,采用信息熵... 展开更多; 关键词社会网络分析关系预测链接预测共邻节点贝叶斯模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于异构特征的符号社交网络关系分类被引量：1: 6; 作者伍杰华朱岸青《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第12期42-45,58,共5页; 符号社交网络关系分类是研究社交关系挖掘领域中一个崭新的研究方向。传统基于同构社交网络的关系分类模型在进行特征提取时,并未考虑符号社交网络中存在异构边(正、负边),提取特征需要代表网络的异构属性这一问题,同时也忽略了异构特... 展开更多; 关键词符号网络社交网络异构特征链接分类关系分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

差分化节点特征对复杂网络链接预测的分类性能分析: 7; 作者伍杰华朱岸青 +1 位作者蔡雪莲张小兰《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期173-178,共6页; 链接预测属于复杂网络分析的研究分支,它根据网络历史结构信息预测未来节点间会产生链接的可能性,从而挖掘网络的传播和演化方式。通过引入差分化节点的贡献权重并结合经典的节点和共邻节点网络拓扑结构特征,分别应用七类有监督学习-分... 展开更多; 关键词链接预测复杂网络特征选择分类共邻节点; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于隐朴素贝叶斯模型的社会关系推荐被引量：3: 1; 作者伍杰华朱岸青蔡雪莲张小兰; 机构广东工贸职业技术学院计算机工程系华南理工大学信息科学与技术学院暨南大学信息科学与技术学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第5期1381-1384,1389,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61003045) 广东省教育部产学研结合项目(2012B091100043); 文摘基于共邻用户属性的社会关系推荐算法是社会网络分析关系预测领域的热点研究方向。提出了一种基于隐朴素贝叶斯(hidden nave Bayesian,HNB)模型的用户关系推荐算法。该算法通过分析属性之间的依赖性对问题建模,从中度量共邻用户之间关系对推荐用户对之间的贡献和影响,然后对所有候选推荐关系计算其相似度并进行排序,并把模型推广到CN、AA和RA三种关系推荐算法中。在真实网络数据集上的实验结果表明,所提出的算法比目前的基准方法和朴素贝叶斯方法具有更高的AUC值。此外,算法能够发现具备不同拓扑结构属性的网络对推荐精度有着线性的影响。; 关键词社会网络关系推荐链接预测关系预测隐朴素贝叶斯; Keywords social network relation recommendation link prediction relation prediction hidden naive Bayesian; 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

题名基于划分社区和差分共邻节点贡献的链路预测被引量：10: 2; 作者伍杰华; 机构广东工贸职业技术学院计算机工程系华南理工大学信息科学与技术学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第10期2954-2957,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61003045); 文摘通过改进基于节点相似度的朴素贝叶斯模型,引入GN和CMN两种经典的划分社区算法挖掘网络社区属性对预测节点对的影响,赋予共邻节点不同的连接度和社区贡献度并计算其贡献权重,同时把模型应用于五种相似度算法,采用ROC和Precision-Recall曲线进行实验评价。人工网络和真实网络中的实验证明,该模型能够在深入挖掘社会网络结构信息的基础上提高预测的精确度,同时为该类模型的研究提供一种新的方案。; 关键词链路预测社会网络社区划分相似度算法共邻节点; Keywords link prediction social network community partition similarity algorithms common neighbors; 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

题名多维相似度特征的社交网络链接分类被引量：1: 3; 作者伍杰华沈静周蓓; 机构广东工贸职业技术学院计算机工程系华南理工大学信息科学与技术学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1323-1328,共6页; 基金广东省优秀青年教师项目(YQ2015177)资助广东省科技计划项目(2011B080701082)资助; 文摘深入挖掘社交网络的特征信息对链接的分类具有重要作用.然而已有的特征均基于单维网络构建,忽视了社交网络的多维复杂性及特征之间的冗余信息问题.为解决此问题,提出一种基于RReliefF特征选择模型的多维社交网络链接分类算法.该方法首先在单维相似度特征模型的框架下给出维度关联因子的定义,然后通过改进基于加权传播的的相似度指标,构造多维特征相似度,最后引入RReliefF算法对特征进行选择,有效处理了特征间的冗余信息和噪音信息.在YouTube数据集的实验结果表明,引入的维度关联因子提高了特征的多维度属性,对多维特征信息分析和选择有助于筛选判别性的特征,提高链接分类的质量,验证该方法的有效性.; 关键词社交网络多维网络关系分类链接分类特征选择 RRelief F算法; Keywords social networks multi-dimensional network relational classification link classification feature selection RReliefF algorithm; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RReliefF特征选择算法的复杂网络链接分类被引量：7: 4; 作者伍杰华; 机构广东工贸职业技术学院计算机工程系华南理工大学信息科学与技术学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期208-214,共7页; 基金广东省优秀青年教师培养计划项目(YQ2015177) 广东省教育部产学研结合项目(2012B091100043) 广东省科技计划项目(2011B080701082); 文摘研究基于复杂网络特征的链接分类问题,针对原始特征噪声信息多、冗余度大的现象,在RRelief F特征选择算法的基础上,提出一种改进的链接分类模型。从局部和全局2个维度构建与链接相关联的特征信息,引入RRelief F算法对特征进行选择并采用偏最小二乘法实现回归分类。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,该模型能筛选出具有判别性的特征,提高链接分类质量,为监督学习的复杂网络链接分类提供一种新思路。; 关键词复杂网络链接分类关系分类特征选择偏最小二乘法; Keywords complex network link classification relation classification feature selection Partial Least Squares （ PLS ） method; 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

题名基于树状朴素贝叶斯模型的社会网络关系预测被引量：6: 5; 作者伍杰华; 机构广东工贸职业技术学院计算机工程系华南理工大学信息科学与技术学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3134-3137,3200,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61003045) 广东省教育部产学研结合项目(2012B091100043); 文摘在社会网络关系预测研究领域,把基于拓扑结构信息的共邻节点属性作为相似性度量的预测模型应用比较广泛,但是该类算法具有较强的假设独立性,不能完全反映社会网络的"链接"结构。引入树状朴素贝叶斯(TAN)分类模型,采用信息熵度量节点对的角色,赋予共邻节点集合差异化的贡献权重进行社会关系预测,同时把模型推广到CN,AA和RA等3种基于相似度的链接预测算法中。对5个真实社会网络采用AUC和ROC曲线进行实验评价后证明,该模型能够在深入挖掘共邻节点对贡献及解决共邻节点角色独立性的基础上提高预测精确度,同时为该类模型的研究提供一种新的方案。; 关键词社会网络分析关系预测链接预测共邻节点贝叶斯模型; Keywords social network analysis tie prediction link prediction Common Neighbor （CN） Bayesian model; 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

题名基于异构特征的符号社交网络关系分类被引量：1: 6; 作者伍杰华朱岸青; 机构广东工贸职业技术学院计算机工程系华南理工大学信息科学与技术学院暨南大学信息科学与技术学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第12期42-45,58,共5页; 基金广东省科技计划项目(2011B080701082) 广东省教育部产学研结合项目(2012B091100043); 文摘符号社交网络关系分类是研究社交关系挖掘领域中一个崭新的研究方向。传统基于同构社交网络的关系分类模型在进行特征提取时,并未考虑符号社交网络中存在异构边(正、负边),提取特征需要代表网络的异构属性这一问题,同时也忽略了异构特征中所蕴含的社交平衡理论。针对以上不足,提出一种新颖的基于异构网络特征的关系分类模型,在特征提取方面主要通过引入朴素贝叶斯模型度量相邻异构关系的影响和结合社会化平衡理论形成的三角关系构建获得,并采用SVM等三类经典的有监督模型进行分类,验证特征的有效性。实验结果表明,改进后异构特征选择算法优化了特征的提取,显著提高了分类效果,从而证明了异构特征提取算法的有效性,为符号社会网络关系特征提取及关系分类提供一种新的思路。; 关键词符号网络社交网络异构特征链接分类关系分类; Keywords Signed network Social network Heterogeneous feature Link classification Relations classification; 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

题名差分化节点特征对复杂网络链接预测的分类性能分析: 7; 作者伍杰华朱岸青蔡雪莲张小兰; 机构广东工贸职业技术学院计算机工程系华南理工大学信息科学与技术学院暨南大学信息科学与技术学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期173-178,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61003045) 广东省教育部产学研结合项目(2012B091100043); 文摘链接预测属于复杂网络分析的研究分支,它根据网络历史结构信息预测未来节点间会产生链接的可能性,从而挖掘网络的传播和演化方式。通过引入差分化节点的贡献权重并结合经典的节点和共邻节点网络拓扑结构特征,分别应用七类有监督学习-分类模型对社交、生物、交通等不同领域的八个真实复杂网络数据集进行实验,并采用Precision和ROC曲线对实验结果进行分析与评价。实验表明,引入基于差分化节点的贡献特征能够在深入挖掘网络结构信息的基础上比其余特征有更优的预测精确度,同时差异化的分类模型和特征选择对链接预测性能有相异的影响。; 关键词链接预测复杂网络特征选择分类共邻节点; Keywords link prediction complex network feature selection classification common neighbors; 分类号 TP391.3 [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	基于隐朴素贝叶斯模型的社会关系推荐	伍杰华朱岸青蔡雪莲张小兰	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2014	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于划分社区和差分共邻节点贡献的链路预测	伍杰华	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2013	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多维相似度特征的社交网络链接分类	伍杰华沈静周蓓	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于RReliefF特征选择算法的复杂网络链接分类	伍杰华	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2017	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于树状朴素贝叶斯模型的社会网络关系预测	伍杰华	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2013	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于异构特征的符号社交网络关系分类	伍杰华朱岸青	《计算机应用与软件》 CSCD	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	差分化节点特征对复杂网络链接预测的分类性能分析	伍杰华朱岸青蔡雪莲张小兰	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料