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一种基于因子图模型的半监督社区发现方法 总被引:3,自引:0,他引:3
社区发现是社交网络分析中一个重要的研究方向.当前大部分的研究都聚焦在自动社区发现问题,但是在具有数据缺失或噪声的网络中,自动社区发现算法的性能会随着噪声数据的增加而迅速下降.通过在社区发现中融合先验信息,进行半监督的社区发现,有望为解决上述挑战提供一条可行的途径.本文基于因子图模型,通过融入先验信息到一个统一的概率框架中,提出了一种基于因子图模型的半监督社区发现方法,研究具有用户引导情况下的社交网络社区发现问题.在三个真实的社交网络数据(Zachary社会关系网、海豚社会网和DBLP协作网)上进行实验,证明通过融入先验信息可以有效地提高社区发现的精度,且将我们的方法与一种最新的半监督社区发现方法(半监督Spin-Glass模型)进行对比,在三个数据集中F-measure平均提升了6.34%、16.36%和12.13%. 相似文献
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真实世界中不同类型的对象之间相互连接,形成异质信息网络.预测网络中对象之间的连接或交互是网络分析中的一个重要任务.不同于传统的同质性网络的链路预测,异质信息网络中,由于存在多种类型的节点和边,节点之间可以通过不同的关系进行连接.文中使用元路径,即通过一组关系连接了多种节点类型的路径,来描述异质信息网络中不同类型对象之间各种连接的不同语义,从而提出一种异质信息网络链路预测模型,通过组合对象之间在不同元路径上建立连接的概率来进行链路预测.在DBLP和Last.fm两个真实数据集上的实验结果表明:在7种关系的链路预测中,相比最好的基准方法,文中方法的AUC值平均提升了5.93%;另外,在链路预测中,通过元路径区分不同类型的节点和边之后,预测精度得到了明显提升;最后,为了平衡预测精度和模型的可扩展性,实验分析表明链路预测中仅考虑路径长度小于5的元路径就已经足够产生很好的预测结果. 相似文献
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随着移动互联网的迅猛发展,人类社会已不可避免的进入了大数据时代.云计算支撑大数据发现价值,在各个领域均已开花结果,其中最典型的案例,就是无人不用,无时不需,无所不在的位置服务.传统的地理信息系统(GIS)、导航定位系统(GNS)与云计算结合,给原本垂直的领域应用赋予了社交、位置和移动等特点.研究位置服务的关键技术,探讨云计算支撑下位置服务数据中心的特点,应具备的内在指标如时间连续,空间无缝、精度多样、结果可靠、在线服务,和外在指标如电力消耗随服务负载变化情况,带宽支持及其动态使用情况,位置服务覆盖的范围和粒度,服务注册的用户数量及在线微支付能力等等,能有效促进位置服务成为最接地气的云计算. 相似文献
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近年来社交媒体越来越流行,可以从中获得大量丰富多彩的信息的同时,也带来了严重的"信息过载"问题.推荐系统作为缓解信息过载最有效的方法之一,在社交媒体中的作用日趋重要.区别于传统的推荐方法,社交媒体中包含大量的用户产生内容,因此在社交媒体中,通过结合传统的个性化的推荐方法,集成各类新的数据、元数据和清晰的用户关系,产生了各种新的推荐技术.总结了社交推荐系统中的几个关键研究领域,包括基于社会化标注的推荐、组推荐和基于信任的推荐,之后介绍了在信息推荐中考虑时间因素时的情况,最后对社交媒体中信息推荐有待深入研究的难点和发展趋势进行了展望. 相似文献
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软件配置管理是软件工程化管理的基础,文中研究了如何在软件配置管理中实现对质最控制的支持.对软件配置管理的过程进行扩展,提出了软件过程配置管理的定义,对软件过程变更提供有效管理;研究了对软件过程构件的管理包括过程配置构件的实体要素、控制软件过程的执行、对软件配置构件进行度量和过程改进;研究了如何对软件产品配置构件实施质量度量,控制软件产品配置构件的质量.在软件配置管理中加强质量控制,可以提高软件开发的效率,增强软件产品的质量. 相似文献