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1.
网络大数据:现状与展望   总被引:6,自引:0,他引:6  
网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace)中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法.文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望.  相似文献
2.
大数据系统和分析技术综述   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.  相似文献
3.
物联网移动感知中的社会关系认知模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
社会关系量化是物联网移动感知服务的基础,涉及时间、空间和行为等多种决策因子,对此借助社会网络理论,提出一种面向物联网移动感知的节点社会关系认知模型:(1)从多个角度推理和评估社会关系的复杂性和不确定性,分析物联网移动感知中节点社会关系的时空特性;(2)综合考虑影响社会关系的多种要素,引入位置因子、交互因子、服务质量因子和反馈聚合因子对移动节点社会关系进行合理量化,克服已有量化模型中决策因子单一、计算结果具有较大局限性的缺点;(3)通过信息熵和粗糙集理论确立各个决策因子的权重分配,克服已有权重分配中存在的主观性、动态适应性差的问题.模拟实验结果表明,与已有方法相比,该认知模型具有更好的动态适应性和预测准确性.  相似文献
4.
在线社会网络研究中,动态隐含社区或群组结构的发现及演化探测是一个十分关键的核心问题,它对于在中观(Mesoscopic)视图观察在线社会网络隐结构特征、预测演化趋势、掌控网络势态、发现网络异常群体事件等具有重要意义.文中首先分析了动态社区发现和社区演化研究的关系,给出动态社区研究中关键挑战问题;然后根据问题背景的不同,从“同构社会网络的动态社区研究”和“异构社会网络的动态社区研究”两个方面进行国内外相关研究现状的阐述和分析,其中,在“同构社会网络的动态社区研究”中,根据评价方法的差异和关注问题的不同将当前相关研究分为基于时空独立评价、时空集成评价、统一评价和增量式算法4大类进行综述,同时对动态社区发现的重要应用——异常群体发现的研究进行介绍;最后对在线社会网络动态社区领域的难点和发展趋势进行分析和展望.  相似文献
5.
社会网络中影响最大化问题是指在特定传播模型下,获取一个指定大小的节点集合,使得该集合在网络中的聚合影响力最大.针对贪心算法运用于大规模社会网络时存在效率低下且不可扩展的问题,文中提出基于核数层次特征和影响半径的启发式算法——核覆盖算法(Core Covering Algorithm,CCA).该算法首先引入k-核概念,基于k-核分解求出每个节点的核数,然后根据核数分布的层次性,引入节点的影响半径参数,最后综合核数和度数两个属性,找出影响力节点集合.文中在两个数据集和两种传播模型上进行了实验,结果表明:(1)在传播概率较大的独立级联模型(Independent Cascade Model,IC)下,CCA能取得比现有启发式算法更优的影响效果;(2)在三价(TRIVALENCY Model,TR)模型下,CCA的表现也同样优于其他启发式算法;(3)与其他启发式算法相比,CCA的运行时间更少.  相似文献
6.
主题追踪因可以有效地汇集和组织分散在不同时间、地点的信息,并从主题层次的角度对某个主题相关事件的时效性、动态演化关系等得到比较全面的把握,成为当前数据挖掘领域的重要研究方向.现有基于概率主题模型的主题追踪方法主要以潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation,LDA)模型为基础,采用在线吉布斯采样(Online Gibbs Sampling,OGS)和在线变分贝叶斯(Online Variational Bayesian,OVB)算法进行参数估计.OGS和OVB算法尽管解决了LDA模型中使用传统离线近似推理方法所需内存空间的大小随数据集的增长而不断增加,无法训练海量数据集以及数据流数据的问题,但训练的精度和速度均有待提高.该文基于LDA模型的改进因子图提出了一种在线消息传递(Online Belief Propagation,OBP)的主题追踪算法.该算法借助因子图中消息传递(BeliefPropagation,BP)算法的推理,通过切分海量数据集为段,并用前一段数据集训练后的参数计算当前段的梯度下降,使得主题追踪更加快速和准确.四组大规模文本数据集的实验对比表明,LDA模型中OBP算法在速度和精度上均优越于OGS和OVB算法,文中也从理论上进一步验证了OBP算法的收敛性,并给出了主题追踪的具体应用.  相似文献
7.
随着网络信息技术的迅速发展,互联网已经成为人们获取和发布信息的最重要平台之一.在互联网的信息传播过程中,话题相关文本不断更新,而其内容焦点也随着话题发展发生着迁移.识别话题内容焦点有助于有效地挖掘与分析网络信息,是网络舆情分析领域的重要研究问题.文中针对网络流文本,提出了一种网络话题内容焦点的识别方法,首先对话题焦点特征在流文本中的分布情况进行分析,基于分析结果介绍了焦点识别方法3个主要步骤的算法模型,分别是基于时间属性的焦点特征词提取、内容焦点特征词的合并和内容焦点的表示.文本基于来自于真实网络的实际数据,对所提方法进行了实验验证,实验结果表明文中所提方法可有效获取话题发展过程中的内容焦点,并能以关键词集和语句集的形式对内容焦点进行表示.  相似文献
8.
字标注分词方法是当前中文分词领域中一种较为有效的分词方法.但因为受制于训练语料的领域和规模,该方法在领域适应性方面效果不佳,影响了该方法在应用系统中的实际应用.在文中,作者提出使用卡方统计量以及边界熵提升未登录词的处理能力,并结合自学习和协同学习策略进一步改善字标注分词方法在领域适应性方面的性能.实验结果证实,文中提出的这些方法有效改善了分词方法的领域适应性.  相似文献
9.
随着社会关系网络和在线社会网络应用的不断发展,如何理解和分析群体合作行为的稳定维持和演化是社会关系网络研究中面临的最大的挑战之一.文中综述了网络群体行为和随机演化博弈模型与分析方法等方面的研究工作,介绍了可用于网络群体行为分析评价的指标和模型,总结了网络群体行为和随机演化博弈模型的若干研究和分析方法,探讨了应用随机演化博弈模型进行网络群体行为研究的可行性.基于这些讨论,展望了社会关系网络中的网络群体行为研究所面临的主要挑战.  相似文献
10.
社团结构分析是一项非常重要且具有挑战性的工作,已经引起来自不同领域学者的广泛关注.在该文中,作者创新性地结合Potts模型和Markov动态过程,提出了衡量多尺度杜团结构稳定性的完整理论框架.对于给定的网络,该文通过揭示网络社团结构及其自旋动态的局域一致行为之间的关系,可以不使用特定的算法而直接获得社团结构相关的重要隐藏信息,比如社团结构的稳定性和在多个时间尺度的社团结构的最佳数量.它还克服了传统方法的不足,如模块度Q的分辨率局限性问题.进一步基于理论分析,该文给出一个无参数的社团结构探测算法.该算法通过计算每个节点的归属向量,可以识别网络的模糊社团结构,从而在多个层次上描述了每个节点参与重叠社团的程度.同时该文也证明了算法的可扩展性和在实际大型网络上的有效性.  相似文献
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