基于模拟随机流的Markov图聚类方法研究

总结图聚类几种主要算法,在此基础上详细介绍了一种较新的图聚类算法——基于模拟随机流的Markov图聚类算法(MCL),该算法是基于流这种自然现象的一种简单优美算法,应用在生物信息学网络聚类中比较高效.由于该算法具有运行速度慢、聚类数目过多的缺点,因此又介绍了一种改进的MCL算法——R-MCL算法.     

基于聚类和时间权重的协同过滤位置预测算法

校园无线网络产生大量用户位置数据,它使掌握用户行为轨迹、预测用户位置成为可能.协同过滤广泛用于预测和推荐系统中,但现有研究存在数据稀疏性和不适用于处理时空数据的缺点.本文提出基于聚类和时间权重的协同过滤位置预测算法.首先利用DBSCAN聚类算法对用户进行聚类,缓解数据稀疏性.然后在簇内计算用户-位置评分矩阵时引入时间权重,使用户近期的位置签到对预测有更大贡献.与传统协同过滤方法相比,该方法准确率提高9.1%,召回率提高5.2%,F1-SCORE提高7%.     

基于兴趣相似性的Web用户聚类

按照访问兴趣对用户进行聚类分析是Web挖掘的一项重要内容. 在用户访问兴趣度量中综合考虑网页内容和浏览路径因素;在聚类分析中,依据访问兴趣定义提出新的相似度计算方法. 利用传递闭包法对用户进行聚类. 算法可以提高用户聚类的准确性,试验结果验证此算法是有效的.     

基于用户特征聚类与服务质量预测的推荐方法

随着服务系统中Web服务的不断增加,为用户进行个性化Web服务推荐成为服务计算领域最热门的研究课题之一,然而,服务推荐面临不可靠用户和服务导致推荐的不准确性问题.为了解决上述问题,提出一种基于位置和信誉感知的Web服务推荐方法 .首先采用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）对用户进行聚类,得到相似用户;其次,计算用户和服务的信誉来识别可信的用户和服务;最后,将相似用户和可信服务的信息整合到矩阵分解（Matrix Factorization,MF）中,为用户预测缺失的服务质量（Quality of Service,QoS）.在真实数据集WS-Dream上的实验验证了提出方法的可行性与有效性.与其他先进的预测方法相比,该方法的MAE (Mean Absolute Error)和RMSE (Root Mean Squared Error)较低,证明该方法有较高的预测准确性.     

一种基于相似性的文档聚类算法

针对常见信息检索技术的缺陷，提出一种基于相似性的文档聚类分析算法，将文档集合转化为向量集合，基于向量之间的余弦相似度，采取凝聚的层次聚类算法来获得聚类，给出了算法的详细描述的一个测试实例。     

基于超图聚类的用户行为模式挖掘

为解决代理服务器端用户行为日志的高维特征,提出一种基于超图模型的Web会话聚类方法。该方法利用页面归约和隐含在会话中的时间等统计信息描述会话,并在此基础上利用基于关联规则的超图对用户会话进行聚类,可以在较高层次上发现代理服务器端的用户行为模式。实验结果表明,该方法可以在大型的代理日志文件集中挖掘出有意义的用户行为模式,有效揭示用户的行为规律。     

一种基于序列相似性的蚁群聚类算法SeqAntCluster

将序列数据的相似度度量方法S3M引入蚁群聚类算法中,提出一种基于序列相似性的蚁群聚类算法。该算法既继承了蚁群聚类算法原有的优点,又能有效地对序列数据聚类,更适合处理序列数据。     

基于RFID位置语义的室内移动轨迹聚类算法

面向室内空间的移动轨迹聚类有利于发现室内热点和用户移动模式.针对室内环境在定位技术、距离度量等方面的特殊性,充分考虑室内移动轨迹的空间和语义特征,提出一种基于无线射频识别(radio frequency identi-fication,RFID)位置语义的室内移动轨迹聚类方法.该方法对原始轨迹提取特征点,可简化轨迹以降低算法时间复杂度;从空间形状和位置语义2个方面加权计算轨迹相似度,其中,空间相似度通过定义适用于室内三维空间的距离函数来计算,语义相似度计算基于最长公共子序列思想,并引入移动对象在轨迹点的到达时间和停留时间;利用线性表存储轨迹相似度,采用改进的层次聚类方法对移动轨迹进行聚类.实验结果表明,该方法能够有效地进行室内轨迹聚类并具有较高的效率.     

基于聚类的移动查询技术研究

为使移动数据库的查询技术更接近于实际应用要求，有必要进一步提高移动数据库的查询性能。本文对传统的基于代理的移动数据库体系结构进行了研究，提出了一种改进的基于代理的三层移动查绚体系结构，并采用聚类技术缓解了蜂拥问题。通过实验表明聚类技术对节省查询时间是有效的。     

基于全局空间相似性的模糊聚类算法

用传统模糊C均值聚类算法分割图像时,类内数据空间分布离散．针对这一问题,提出一种基于全局空间相似性模糊聚类算法．算法建立全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,分别计算图像中任意一点与聚类中心点的空间相似性和灰度相似性;通过调整参数来控制两种特征在节点间差异计算中所占的比重,增强了分割结果中类内数据样本空间分布的连续性．分别对3类具有不同特征的图像进行仿真实验,结果表明,与传统FCM算法相比,本文算法分割结果更加精确,更能满足用户的实际需要。     

基于GPS轨迹数据的混合多步Markov位置预测

随着移动设备和定位技术的广泛应用,基于位置服务成为研究热点,位置预测是其重要研究内容.基于GPS轨迹数据,对位置预测方法进行研究.Markov模型可以较好地表示时序数据,因此可较好地用于位置建模和预测.在基于Markov建模的位置预测中,1阶Markov模型存在轨迹信息利用不充分、预测准确率低的问题;而多阶Markov模型存在状态空间急剧膨胀的问题.针对这些问题,提出了基于混合多步Markov模型的位置预测方法,在将原始GPS轨迹转化为区域轨迹的基础上,对各多步模型进行融合,提出了基于Adaboost框架的各多步模型影响系数的生成方法,在保证状态空间不变的情况下提高了预测准确性.真实数据集上的实验验证了所提位置预测方法的有效性.     

基于发布订阅系统的用户行为预测模型

基于iLBS系统中SP服务器的发布/订阅(pub/sub)中间件技术,提出借助于贝叶斯网络来预测用户行为的一种新颖的pub/sub模型(UBPM).新模式不仅以用户目前所在位置作为通告的唯一标准,而且考虑了用户环境信息中前后台信息的同步,并使用贝叶斯网络对移动用户的行为做出预测.因此,有效地解决了传统pub/sub系统中病态和冗余消息通告的问题,并提高了消息的精确性.实验结果表明相对于现有预测模型,UBPM预测模型更加有效.     

基于并行模式挖掘和路径匹配的用户位置预测

为了提高移动用户位置预测的精度,提出了基于并行模式挖掘和路径匹配的移动用户位置预测方法,对传统的FP-GROWTH算法作了并行化处理,优化了节点负载分配方法,在Spark平台下挖掘用户移动频繁模式.改进了基于索引的路径相似度算法,提出基于路径最短距离的相斥度算法,提高了对轨迹数据缺失的适用性.在真实的用户轨迹数据集上实验表明,提出的基于轨迹相斥度预测方法相比马尔可夫模型和卡尔曼滤波模型拥有更高的预测精度,预测精确度平均提升7%左右.     

一种基于概念相似度的文本模糊聚类方法

文本挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域。基于形式概念分析和概念相似度,给出了一种新的文本模糊聚类方法。该方法不仅考虑了关键词之间的语义关系,而且通过非距离计算得到模糊相似矩阵。可根据不同要求,得到不同的聚类结果,具有较好的灵活性。最后通过实例,说明了给出算法的可行性。     

移动Ad Hoc网络中基于预测及适时更新的位置信息服务

基于简单的预测算法,提出了一种新的预测及更新位置服务(PULS)协议.该协议采用先应式方法对各移动节点的位置进行预测和适当更新,使各移动节点能够在本节点的外推位置信息表中随时了解网络中其他节点的位置信息,特别适用于几种需要获得较精确的全局节点位置信息的位置辅助型路由协议.     

一种新的移动代理定位机制

在移动代理系统中,对派发出去的移动代理进行定位是一项十分关键的技术,然而现有的移动代理定位方法中并不存在一种可扩展性的定位机制.本文在现有移动代理定位技术的基础上,提出了一种基于区域代理的移动代理定位机制,并通过IBM的Aglets平台对新的定位机制进行了验证,结果表明新的定位机制能有效地解决网络中由于移动代理定位导致的网络瓶颈问题,有效提高了网络的性能.     

基于Web日志的匿名网络用户聚类研究

该文探讨了从Web日志中提取匿名网络用户会话信息的方法以及会话向量的表述形式，并利用网页的层次性减少会话向量的维数，确定了用户会话之间的相似度的计算公式，最后采用leader层次聚类算法完成匿名网络用户会话聚类。实验结果表明，这种方法是高效可行的，可以较好地解决扩展性和动态聚类等问题。     

无人机网络中基于位置预测的最优中继选择

为了解决无人机（UAV, Unmanned Aerial Vehicle）协作通信网络在完成任务时由于高机动性而会影响链路状态的问题,提出了一种基于UAV位置预测的信道中继选择算法。根据卡尔曼算法预测出UAV下一时刻的位置,提前判断链路优劣性,使更换UAV中继节点的时机更为精准。通过UAV源节点到UAV中继节点以及UAV中继节点到UAV目的节点的瞬时信道状态信息（CSI, Channel State Information）选出备选UAV中继节点集合。最优的备选UAV中继节点由贪婪算法计算而得。仿真结果证明了此方法的有效的性,链路中断的概率比随机选择算法降低了10%,且链路更加稳定。     

基于时空相似系数的环形交叉口车辆轨迹聚类

为了分析交叉口车辆运行轨迹的规律性, 提高环形交叉口交织段的通行能力, 提出基于时空相似系数的环形交叉口车辆轨迹聚类方法。 针对规定区域车辆轨迹, 分析车辆轨迹时空信息并计算得到时空相似系数, 同时采用谱聚类进行聚类, 将交叉口区域内一段时间内的轨迹聚类情况进行可视化展示。 经过实例验证, 所提出的方法能够有效地约简数据, 并可提取出轨迹信息中的潜在规律, 为进一步的决策工作提供一定的参考价值。     

基于马氏链的股指期货合约指数的预测

采用马氏链模型对我国股票指数期货四种合约的每日收盘价格进行短期预测,发现该模型对当月连续合约、下月连续合约以及下季连续合约等三只合约未来五个交易日的预测准确率为100％,而隔季连续合约仅为40％.利用马氏链遍历性的平稳分布,给出长期市场环境下,股指期货发生在不同区间的概率分布,以及返回各个状态需要的平均时间.