融合作者合作强度与研究兴趣的合作者推荐

合作者推荐是科研社交网络中的一个重要应用,为科研人员推荐适合的合作者有利于增强学术合作、提升作者的合作交流。为此,提出CRISI方法,从而有效地推荐与待推荐作者合作强度高且研究兴趣比较相似的同行,并且还考虑了作者间的合作强度（结构）、研究兴趣（属性）相似度和待推荐作者形成的社区紧密程度等信息。具体地,首先,基于作者与文献的关系构建作者合作关系属性图;然后,计算作者合作强度与研究兴趣相似度并据此构建双加权网络;再次,探测影响力高且合作强度大的作者节点作为种子;最后,设计分数k-core社区搜索方法找到与待推荐作者合作关系紧密的社区。实验结果表明,CRISI方法相比现有方法获得了显着的性能提升。     

熵权约束稀疏表示的短文本分类算法

针对短文本特征稀疏性问题,提出一种熵权约束稀疏表示的短文本分类方法.考虑到初始字典维数较高,首先,利用Word2vec工具将字典中的词表示成词向量形式,然后根据加权向量平均值对原始字典进行降维.其次,利用一种快速特征子集选择算法去除字典中不相关和冗余短文本,得到过滤后的字典.再次,基于稀疏表示理论在过滤后的字典上,为目标函数设计一种熵权约束的稀疏表示方法,引入拉格朗日乘数法求得目标函数的最优值,从而得到每个类的子空间.最后,在学习到的子空间下通过计算待分类短文本与每个类中短文本的距离,并根据三种分类规则对短文本进行分类.在真实数据集上的大量实验结果表明,本文提出的方法能够有效缓解短文本特征稀疏问题且优于现有短文本分类方法.     

一种结合主动学习的半监督文档聚类算法

半监督文档聚类,即利用少量具有监督信息的数据来辅助无监督文档聚类,近几年来逐渐成为机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题.由于获取大量监督信息费时费力,因此,国内外学者考虑如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息.提出一种结合主动学习的半监督文档聚类算法,通过引入成对约束信息指导DBSCAN的聚类过程来提高聚类性能,得到一种半监督文档聚类算法Cons-DBSCAN.通过对约束集中所含信息量的衡量和对DBSCAN算法本身的分析,提出了一种启发式的主动学习算法,能够选取含信息量大的成对约束集,从而能够更高效地辅助半监督文档聚类.实验结果表明,所提出的算法能够高效地进行文档聚类.通过主动学习算法获得的成对约束集,能够显著地提高聚类性能.并且,算法的性能优于两个代表性的结合主动学习的半监督聚类算法.     

权衡熵和相关度的自动摘要技术研究

生成高质量的文档摘要需要用简约而不丢失信息的描述文档,是自动摘要技术的一大难题。该文认为高质量的文档摘要必须尽量多的覆盖原始文档中的信息,同时尽可能的保持紧凑。从这一角度出发,从文档中抽取出熵和相关度这两组特征用以权衡摘要的信息覆盖率和紧凑性。该文采用基于回归的有监督摘要技术对提取的特征进行权衡,并且采用单文档摘要和多文档摘要进行了系统的实验。实验结果证明对于单文档摘要和多文档摘要,权衡熵和相关度均能有效地提高文档摘要的质量。     

融合词语关联关系的自适应微博热点话题追踪算法

针对传统文本表示模型忽略词项关系的弊端和话题追踪过程中产生的话题漂移问题,提出了结合词语关系的自适应话题追踪算法。通过挖掘词语间的互信息和关联词信息,继而更新传统文本表示模型,通过相似度计算来判断是否为热点话题的后续话题,最后通过更新热点微博话题向量来避免话题漂移问题。实验证明了所提算法针对微博热点话题追踪是有效的。     

一种基于时序窗口的动态热点话题提取模型

针对新闻领域的专题组织进行了研究,提出了一种基于时序窗口的动态热点话题提取模型。该模型整合了热点话题的两个特点。一方面关注主题词在新闻文本中的广泛性,衡量标准为多频道播报特征项的频率综合,词频越高其广泛性越高;另一方面考虑新闻流主题词的突发性,表现为特定时间段内主题词出现频率显著异常于其它时间段。引入时序窗口进行上升和下降突发模式提取,并结合TF-DF作为主题词赋权值依据。实验结果表明,这种基于时序窗口的动态热点话题提取模型对新闻文本进行主题抽取具有很好的性能。     

基于熵加权属性子空间的目标社区发现

该文提出一种基于熵加权属性子空间的目标社区发现方法,挖掘与用户偏好相关的社区。首先,从属性和结构两个方面综合考虑节点间的相似度,利用用户给定的样例节点及其邻居扩展得到目标社区中心点集;其次,在中心点集上,设计一种熵加权的属性权重计算方法,得到目标社区的属性子空间权重;再次,利用目标社区的属性子空间权重,基于节点的属性和结构相似度重写网络中边的权重;最后,定义社区适度函数并结合重写后网络中边的权重改进社区适度函数,以中心节点集为核心,挖掘基于用户偏好的内部连接紧密且与外部分离较好目标社区。此外,该方法可以扩展到网络中多个社区发现及离群点检测任务中。在人工网络和真实网络数据集上的实验结果验证了该文所提算法的效率和有效性。     

面向二分网络的谱近似社区搜索方法

社区搜索旨在从网络中查找给定查询节点所在的局部社区，基于谱的社区搜索方法是流行的方法之一。现有基于谱的社区搜索方法多面向简单网络而无法处理具有2类实体关联的二分网络，且面向二分网络的社区挖掘方法多是对网络进行整体划分。据此，提出了面向二分网络的谱近似社区搜索方法，旨在将谱方法引入到二分网络中进而精确定位与查询节点关联紧密的社区。具体来说，首先考虑二分网络中2类实体的关联，基于局部模块度设计了面向二分网络的局部模块度；其次，基于谱图理论，在二分网络上利用融合不同实体关联的模块度矩阵局部逼近特征子空间，设计了适用于二分网络的谱方法；最后，利用结合谱性质的二分网络上的局部模块度，设计了谱子空间中以查询节点集为支撑的稀疏指示向量的线性规划问题，目标社区可通过线性规划问题的求解而获得。真实数据集上的实验结果表明了本文方法有效性和效率。     

运行抗燃油电阻率超标原因分析及预防措施

河北省南部电网20%的发电机组存在抗燃油电阻率超标问题。根据多年试验研究,指出其电阻率超标主要原因为:(1)购置新抗燃油时检测不严;(2)抗燃油被极性物质污染;(3)运行中油温控制不当或系统中存在局部过热点;(4)抗燃油水分含量高。对此,提出了解决问题的办法及相应的防范措施。