基于相似度投票的社区划分改进算法

为快速、 准确地对日益复杂的大规模社会网络进行社区划分, 提出一种基于相似度投票的改进算法替代Louvain算法的底层划分, 解决了Louvain算法在底层划分收敛速度较慢, 并出现大量重复计算的缺点, 使社区划分更迅速. 由真实社会网络数据实验结果可见, 与Louvain算法相比, 改进算法在保持模块度基本不变的情况下, 效率显著提高, 划分的社区数更少、 社区结构更紧凑.     

基于拓扑势的局部化重叠社区识别

针对传统社区识别算法中需要根据先验知识设定参数、 社区划分结果具有随机性及复杂度过高的问题, 提出一种基于拓扑势的局部化重叠社区识别算法. 该算法通过引入拓扑势计算节点的影响力, 利用节点间的局部相似性度量指标, 采用标签传播策略进行重叠结构的社区识别. 在真实网络及人工合成网络上与多种经典算法进行对比实验验证了算法的高效性.     

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。     

基于特征融合的社区问答问句相似度计算

提出了一种基于特征融合的问句匹配框架来解决问句相似度检测方法,利用答案特征、词序特征、统计特征和语义特征相结合来解决问句相似度计算问题.在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行实验,实验结果表明:该方法在性能上得到了较好的结果.     

一种基于广度优先搜索的社区发现方法

由于当前的算法不能很好地将网络的联通性和单个节点的属性综合考虑,分析了凝聚和分裂层次聚类经典算法的局限性,从而给出边的载荷、边的权重、连接度门限、图形分割等定义.综合考虑网络的拓扑结构和边的权重关系,提出了基于广度优先搜索的社会网络社区发现算法SoNetCD.算法通过删除社区之间的边而得到社区结构,它对社区之间的边判断准确,对社区内部的边误删率低.运用经典数据集进行实验的结果表明,该算法具有比经典GN算法更好的结果.     

基于粒子群优化与模糊聚类的社区发现算法

针对现有基于改进的K-means模糊聚类的社区发现算法(k-means algorithm for community structures detection based on fuzzy clustering,NKFCM)执行效率较差的问题,将粒子群算法与模糊聚类算法相结合提出了基于粒子群优化与模糊聚类的社区发现算法(community detection algorithm based on particle swarm optimization and fuzzy clustering,PFCM).该算法首先进行迭代运算,找出初始聚类核心,利用以云模型为运行条件的粒子群优化算法确定最优聚类核心与最佳社区个数,最后利用模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm,FCM)进行具体的社区划分.理论解析与测试结果表明:该算法发现网络社区的准确性较高,且与NKFCM算法相比,PFCM在处理网络数据时执行效率获得了极大地提升.     

基于蚁群算法的模糊C-均值聚类算法

提出了一种基于蚁群算法（ACG）的模糊动态C-均值聚类算法的声纹识别，该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力，克服了算法在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点，动态地确定了聚类中心和数目.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类.将此算法运用于声纹识别上，从语音信号中提取待识别的特征矢量集，对待识别声纹信号进行识别.实验证明，该算法解决了算法对初始值敏感，易陷入局部最优的问题，且计算简单，识别率较高，具有较好的鲁棒性.     

噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法

基于势能的快速凝聚层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。针对该算法无法有效处理含噪声的复杂流形数据的缺陷,提出噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法。通过势能递增曲线识别噪声点,在新定义的势能最大、最小2层数据上进行自动聚类,以确定类簇的大体框架,并在此基础上对整个数据集进行层次聚类。人工数据集上的实验表明,新算法可以有效处理噪声环境下复杂流形数据;真实数据集上的实验表明,新算法具有更优的聚类效果。     

基于SVM"一对一"聚类结构的滚动轴承状态诊断

文章在分析比较几种诊断方法的基础上,根据滚动轴承的故障特点,建立了SVM"一对一"聚类结构并对滚动轴承故障进行诊断;该方法基于结构风险最小化,能较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网等智能方法在对滚动轴承状态进行诊断时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;利用SVM"一对一"聚类结构对滚动轴承故障类别进行投票,降低了单个支持向量机的误判概率;具体实验结果表明,该聚类结构对滚动轴承的故障类别具有很高的诊断精度,能够取得理想的聚类效果。     

武进港浮游微生物群落研究

通过 T-RFLP 分析和构建 16S rRNA小型基因文库相结合的方法, 研究了江苏省常州市武进港塘桥段微生物群落结构特点。T-RFLP 分析结果表明, 该群落的多样性较高,但均匀度较低。基于 Ribosomal Database Project Ⅱ的分析结果表明, 该处水样的浮游微生物群落种类较多, 还含有尚未分出门的微生物种群, 而变形菌门为最优势的类群。通过与 GenBank 中已知序列对比(BLAST)发现, 具有较高相似性的克隆数较多, 但也存在很多未知种类的新细菌。此外,还探讨了一些已知属的微生物的环境意义。     

文本分类中基于CHI和PCA混合特征的降维方法

中文文本数据的半结构化甚至非结构化的特点使得其分类存在着特征高维的问题,传统单一的特征降维方法难以满足大数据时代的文本分类需求.基于此,提出了一种基于卡方统计(Chi-square statistics,CHI)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的混合特征降维方法(CHI-...