考虑主题和时间的在线社交网络团体发现算法

如何准确、有效地发现虚拟社交网络中的社区或群体是复杂社交网络中的一个热点问题。本研究认为在线社交网络中用户之间显性的对话或彼此评论形成了一种网络结构,既包含社交网络底层的拓扑结构信息,又包含网络实体进行交互的确切时间,具有时效性。为了揭示虚拟社交网络中隐藏的动态现象,给出了一种同时考虑主题和时间的在线社交网络发现算法——多时间密集子图发现算法。首先,将在线社交网络中的对话或评论建模为一个交互网络,再利用拓扑结构将网络划分为属于不同主题(如热门新闻或话题)的社区,然后依据时间维度对每个主题下的社区挖掘稠密子图,最后在真实数据集上对所提算法进行了评估。与比较算法相比,本算法发现的团体内部间的交互在时间上更加密集,具有更高的时效性。     

基于社区信息的链接分析与预测研究

社区结构是社交网络最重要的拓扑特性之一,有助于理解用户分布和用户行为,提高链接预测的精确度。通过分析社区结构,结合贝叶斯理论,提出了一种新的基于社区信息的链接预测方法,并应用于真实的社交网络数据中对未来链接进行分析与预测。实验演示了该方法的优点和有效性,取得了很好的预测效果。     

基于Spark的大规模社交网络社区发现原型系统

 为有效发掘大规模社交网络上的用户信息，提高对用户之间关系的深入了解，设计开发了基于Spark的大规模社交网络社区发现原型系统。系统利用ActiveMQ实现对大量用户数据的抓取，使用基于Spark的MLlib提供的朴素贝叶斯算法对用户数据进行清洗，利用Spark的GraphX提供的PageRank算法和MLlib提供的Z-Score算法计算用户排名，最终应用并优化LPA算法，将特征相近、联系较密切的用户快速地划分到同一社区中，为进一步分析利用社区用户数据打下了基础。     

基于网络距离和内容相似度的微博社交网络社区划分方法

现有的微博社交网络社区挖掘方法多是基于网络结构进行,忽略了节点本身行为的重要性,并且不能同时实现对大规模复杂网络结构适应性和社区挖掘的高效性。为缓解上述问题,提出了一种基于网络距离和内容相似度的微博社交网络社区划分方法,该方法在考虑微博社交网络结构的同时兼顾了网络中节点的历史微博内容,通过对历史微博数据的分析提高社区划分的精确度。文中对Louvain算法和其模块性的修改使用,保证了该方法能够处理大规模网络数据,同时又能保证社区挖掘的效率。实验证明,该方法能够高效地挖掘微博网络社区结构,对学术研究和商业应用都有十分重要的意义。     

在线社交网络用户分析研究综述

在对国内外在线社交网络用户分析相关研究归纳总结的基础上,综述了在线社交网络用户分析的最新进展,主要包括通过用户影响力和用户偏好进行用户行为分析、采用隐式和显式的分类方法对用户属性预测算法进行综述,简述了基于用户属性特征或(和)用户关系拓扑结构的用户分类研究进展,并分析了动态社交网络、并行算法及社交用户语义信息给在线社交网络用户分析所带来的机遇和挑战,对该研究方向上的发展趋势进行了展望.     

基于社会网络分析的虚拟学习社区中非正式学习探究

Web2.0技术的发展,使社交网站的使用得到普及,对人们的非正式学习起到一定促进作用。本文在运用社会网络分析法探讨虚拟学习社区中整体网络密度和节点中心性基础上,讨论了学习者的交互行为;使用内容分析法分析交互内容,提出了提高虚拟学习社区中非正式学习的效率的方法。     

飞行器电源系统在线实时健康管理

飞行器电源系统在线实时健康管理需解决观测信息不确定性、任务完成时限性的问题,针对此问题,总结国内外最新健康管理算法,研究贝叶斯网络、编译贝叶斯网络,提出飞行器电源系统在线实时健康管理方法。首先基于系统结构模型,采用面向对象方法构建贝叶斯网络健康模型,然后通过全局消元算法对构建的贝叶斯网络健康模型进行离线编译,所得到的运算电路健康模型则可在线实时计算系统健康状态的后验概率。实验结果表明:与贝叶斯网络健康模型相比,运算电路健康模型在观测信息不确定性的情况下,不仅能够高精度在线实时诊断飞行器电源系统故障,也可以有效满足其健康管理严格时限性要求。     

社交网络用户隐私量化建模与实证

在线社交网络的飞速发展对社交网络用户的隐私保护提出了新的挑战.通过使用社会网络分析、决策分析理论和实证研究的方法,建立了一种用户隐私向量模型,从而实现对社交网络中用户隐私保护状况的量化分析.并在此基础上以新浪微博为研究对象,通过微博用户的真实数据进行实证分析.研究结果表明:用户隐私量值对用户的行为有重要影响,真实社交网络中大部分用户的隐私关注程度较低,高隐私关注群体和低隐私关注群体的比例较小,用户的私信和地理位置信息的分享行为受用户的隐私关注情况影响大.研究结果对社交网络用户的隐私保护、社交网络中用户行为规律的研究具有参考意义.     

融合多通道信息的社交网络人格预测模型

构建了融合多通道信息的社交网络人格预测模型(MCIPP),在深度学习框架内用客观行为数据自动预测用户人格特质，并分析用户在线行为与其线下人格特质是否具有一致性。具体而言，利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)捕捉文本的上下文语义特征，通过图卷积网络((GCN)构造句法依存树，得到基于句法的结构表示，将Attention融入主题模型(Topic Model)从而提取深层语义信息，最后共同输入Softmax层得到用户微博的人格倾向。结果表明：MCIPP模型预测效果较好，准确率最高可达0.806 4.个体线上线下对应维度存在显著正相关，因此可采用该模型对用户网络数据进行心理建模，使理论驱动的心理科学研究能够客观解读个体心理和行为。     

基于知识图谱的社交网络用户行为研究进展

社交网络包含复杂的结构信息与丰富的语义信息.互联的多类型数据,实体对象的行为关系等问题的研究面临极大的挑战.知识图谱旨在处理用户数据知识及行为信息,发现事物、概念与实体对象间的复杂联系,使事物间关联关系得到清晰说明.首先介绍知识图谱基本知识;其次基于知识图谱,在社交网络中,可视化表示用户的行为关系,对其中的行为知识抽取、行为知识表示、行为知识加工等3种关键技术和研究进展进行综述,实验分析与对比其中的技术模型,并介绍可视化识别技术,运用概率软逻辑识别候选行为知识,提高用户行为关系可视化的准确性;最后介绍用户行为关系可视化在用户信息检索、用户安全评测、行为关联推理等方面的应用,对当前研究存在的挑战进行讨论分析,并对其发展前景进行了展望.     

矿区土地复垦信息系统中时态数据组织方法

基于GIS建立矿区土地复垦信息系统，对矿区土地资源管理和土地复垦规划决策具有重要意义。沉陷地土地资源信息随着煤炭的开采而不断变化。所以，矿区土地复垦空间数据库是一个时态数据库。分析了采煤沉陷地土地资源动态变化的特点，在前人研究的基础上，综合了基于事件和基于特征时空数据模型的特点，建立了一个基于事件和特征的时空数据模型，并进一步给出其相应的数据组织方法。在此基础上，探讨了基于该模型的时空信息查询与分析方法。该模型可以较好地保持特征实体的完整性，数据冗余较少，适合于在现有的GIS软件中组织时空数据。     

基于LDA话题关联的话题演化

话题演化可以帮助人们快速获取信息和了解趋势.提出了一种挖掘话题随时间变化的方法,通过话题抽取和话题关联实现话题的演化.对不同时间段的文集进行话题的自动抽取,话题数目在不同时间段是可变的;计算相邻时间段中任意2个话题的分布距离和话题的特征向量相似度实现话题的关联.实验结果证明,该方法不但可以描述同一个话题随时间的强度变化,还可以描述新话题的产生,旧话题的消失以及话题内容随时间的演化.     

融合社区连接信息的网络嵌入方法

网络嵌入旨在学习节点的低维稠密向量,同时保留原始网络的结构和属性信息。现有的网络表示方法大多未考虑网络中的社区信息和社区间的信息,难以有效地学习网络的低维表示。为有效保留网络中的社区信息和社区间信息,提出了一种融合社区连接信息的网络嵌入方法(network embedding based on community connection information,ECCI)。该方法基于不同社区的亲密程度,捕捉网络中社区间的关系;采用自定义游走的方式得到融合局部结构、社区信息以及社区间信息的游走序列;通过Skip-Gram模型得到与之对应的网络嵌入结果。在3个公开数据集的实验结果表明,ECCI相比基准方法在链接预测上的AUC值和F1-Score都有一定程度的提升。     

面向读者的新型图书管理系统的设计

针对现有图书管理系统未能充分利用已有信息,使读者在检索查询时不能有效得到有用信息的情况,采用数据挖掘技术,从已有信息中发掘有用信息,为图书管理提供帮助,并将图书借阅信息与读者信息相结合,提出了一种面向读者的新型图书管理系统。     

MC-CA:基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析

针对现有多模态情感分析模型对模态交互问题的忽视导致其性能受限的问题,提出一种基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析模型（MC-CA）。利用仿射变换耦合模态的情感信息和时序信息,使用交互式多头注意力机制获取模态间的交互信息,利用多通道情感预测方法综合全局与局部信息实现多模态协同训练。在多个公开数据集上的实验结果表明,该模型能够建立多模态数据之间的交互,在多模态情感分析任务中取得优异的性能。     

在线社会网络的动态社区发现及其演化

分析了目前动态社区发现及其演化所存在的问题,提出了一种新的动态社区演化方法.该方法利用静态社区挖掘算法提取不同时间快照的每个社区,然后计算出相邻快照的社区之间的演化影响力,进一步分析连续快照中社区结构的发展演化过程.在新浪微博、网络测量Gnutella等大规模实验数据集上的验证,证明了该方法的有效性.此外,实验中还分析了社会网络中节点的出现和消失的频繁程度会影响社区稳定性以及社区结构的演化.      

A data model for regions with indeterminate boundaries

Most of spatial phenomena like natural vegetation units and land use areas constantly change over time and have uncertainty spatial extents. Till now, a considerable number of data models have been proposed for spatial objects with sharp boundaries as well as with indeterminate boundaries. However, they mainly concern space and time or space and fuzziness and not yet integrate them into a single unified framework. This paper introduces a formal definition of the conceptual fuzzy spatiotemporal data model, called FSTDM for fuzzy regions based on fuzzy set theory. We also contribute a method of manipulating queries with the presence of both temporal predicate and fuzzy spatial predicate in the condition clause efficiently. We then implement a prototype system. Through the experimental results, we prove that our work can be used to build a specialized system such as GIS, spatial database, and so on.     

基于Asp.net的社区居家养老信息系统的设计与实现

随着老龄化的加剧和我国独生子女比例的增加,养老成为一个社会性的难题.利用互联网、软件开发等现代化的信息手段,构建一个贴近实际的社区居家养老信息系统,从而将家庭、社区、乃至政府等社会各方面的资源整合起来,可更好地为广大社区居家养老的老年人服务,提高他们的生活品质.     

A data model for regions with indeterminate boundaries

Most of spatial phenomena like natural vegetation units and land use areas constantly change over time and have uncertainty spatial extents. Till now, a considerable number of data models have been proposed for spatial objects with sharp boundaries as well as with indeterminate boundaries. However, they mainly concern space and time or space and fuzziness and not yet integrate them into a single unified framework. This paper introduces a formal definition of the conceptual fuzzy spatiotemporal data model, called FSTDM for fuzzy regions based on fuzzy set theory. We also contribute a method of manipulating queries with the presence of both temporal predicate and fuzzy spatial predicate in the condition clause efficiently. We then implement a prototype system.Through the experimental results, we prove that our work can be used to build a specialized system such as GIS, spatial database, and so on.     

基于学术社区的科技论文推荐方法

现有科技论文推荐方法的推荐质量以及效率仍有不断提高的需要,同时海量虚拟网络社区的用户信息为进行协同推荐提供了新的方式,为此提出一种以学术社区服务系统为基础,面向学术社区用户的新型科技论文推荐方法. 该方法可充分利用社区用户信息改善科技论文推荐质量以及效率. 对该方法所涉及的学术社区服务系统设计、网络社区发现以及基于网络社区的协同推荐算法等关键问题的实现思路进行了详细阐述. 实际应用表明,该方法可为科研用户提供更准确、更可信的论文推荐服务.