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基于度中心性局部扩展的社区划分算法 总被引:1,自引:0,他引:1
社交网络中社区划分问题的研究不仅为网络演化、信息传播和影响力分析等方向提供了理论依据,而且在好友推荐、商业营销和舆情检测等领域有着重要应用价值.针对基于贪婪优化的社区划分算法AGSO不稳定问题,提出了一种基于度中心性局部扩展的社区划分算法(DCLE).首先计算所有节点的度中心性(Degree Centrality),其次将链接两端节点度中心性之和作为链接的度中心性并降序排序,其后将度中心性最大链接作为初始链接加入网络,最后基于贪婪策略局部扩展并迭代,得到最终的社区划分结果.通过在公开的数据集和大型人工网络上进行实验,结果表明DCLE算法能快速且准确地发掘社区结构,稳定性得到显著提升. 相似文献
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针对数量型关联规则挖掘中划分边界过硬问题,以及加权关联规则中为确保向下封闭性成立而引起的规则丢失问题,提出一种新的加权模糊关联挖掘模型及其挖掘算法 NFWARM.为了避免区间划分引起的边界过硬问题,该模型引入模糊集软化属性的划分边界;同时,使用属性权重刻画元素对规则的贡献,在保证频繁项集向下封闭性的情况下,不会引起规则丢失.实验结果表明,该算法适用于包含布尔型和数值型数据的大型数据库的规则挖掘,并且得到的频繁项目集数目和规则数目有显著增加. 相似文献
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为了解决现有的影响力最大化研究没有充分考虑主题对影响力节点挖掘的影响而导致特定主题下节点集合的影响范围不大这一问题,本文提出了一种社会网络中基于主题的影响力最大化算法TIM。该算法首先根据主题敏感阈值对初始节点集进行预处理,剔除干扰节点,再在新的节点集合上分两个阶段进行节点挖掘。第一阶段挖掘主题权威性大的节点,第二阶段挖掘主题影响增量最大的节点,最后综合两个阶段的节点作为结果集并进行实验验证。实验结果表明,相比其他算法,TIM算法挖掘的节点集合在特定主题下的影响范围更大,时间复杂度更低。 相似文献
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施化吉 《计算机工程与应用》1999,35(8):123-125
文章根据消防领域的特点,利用GIS技术,提出了消防接警处警时确定着火点及生成最短行车路线的实现方法。 相似文献
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"火警119"系统中通往火场最短行车路线的快速生成 总被引:1,自引:0,他引:1
“通往火场最短行车路线的确定”是“火警119系统”中要解决的问题之一。结合GIS的特点,设计了城市交通网的新的数据存储结构,并在此结构基础上实现了相应的最短路径算法,最后快速生成通往火场的最短行车路线。 相似文献
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现有的主题模型在挖掘社会网络中的主题时往往会受到社会网络中短文本的特征稀疏问题的影响,从而导致所挖掘的主题质量低、主题差异小。为此,基于词对主题模型BTM提出一种用户-词对主题模型U_BTM,采用k-means聚类算法将主题相近的短文本聚类成一个文档,根据文档中用户的主题对词对的产生模式进行建模,采用Gibbs Sampling方法对模型的参数进行推导,最终得到社会网络中潜在的主题和用户的主题分布。实验结果表明,U_BTM模型能得到潜在的主题和每个用户的主题分布,且相比其他模型所挖掘的主题差异大,具有更高的质量和更低的困惑度。 相似文献
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通往火场最短行车路线的确定是“火警119系统”中要解决的问题之一。本文结合GIS的特点,设计了城市交通网的新的数据存储结构,并在此结构基础上实现了相应的最短路径算法,由此快速生成通往火场的最短行车路线。 相似文献
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