·
搜索结果:找到“社交网络”相关结果55209条
排序: 按相关 按相关 按时间降序
  • 【期刊】 基于隐含社团预测的社交网络约简方法

    刊名:计算机工程与设计 作者:武海燕 关键词:社交网络 ; 图嵌入 ; 网络约简 ; 图挖掘 ; 数据挖掘 机构:铁道警察学院公安技术系 ; 铁道警察学院公安技术系 年份:2018
    摘要:针对现有网络约简方法未考虑隐含社团的问题,提出一种基于社团预测的网络约简算法,通过图嵌入预测网络中隐含的社团关系,提高约简网络的准确度。将网络中的节点表示为欧式空间中的向量,通过节点在网络中的位置关系学习向量表示,通过层次聚类对节点进行划分,预测隐含社团,对每一层次的聚类进行网络约简。在大规模社交网络数据集上的实验结果表明,采用该方法能够在百万级大规模网络中得到更高质量的精简网络,在大规模网络的分析、挖掘及可视化等方面有广泛用途。
  • 【期刊】 基于隐含社团预测的社交网络约简方法

    刊名:计算机工程与设计 作者:武海燕 关键词:社交网络 ; 图嵌入 ; 网络约简 ; 图挖掘 ; 数据挖掘 机构:铁道警察学院公安技术系 ; 铁道警察学院公安技术系 年份:2018
    摘要:针对现有网络约简方法未考虑隐含社团的问题,提出一种基于社团预测的网络约简算法,通过图嵌入预测网络中隐含的社团关系,提高约简网络的准确度。将网络中的节点表示为欧式空间中的向量,通过节点在网络中的位置关系学习向量表示,通过层次聚类对节点进行划分,预测隐含社团,对每一层次的聚类进行网络约简。在大规模社交网络数据集上的实验结果表明,采用该方法能够在百万级大规模网络中得到更高质量的精简网络,在大规模网络的分析、挖掘及可视化等方面有广泛用途。
  • 【期刊】 一种基于社区分类的社交网络用户推荐方法

    刊名:《计算机科学》 作者:赵勤 ; 王成 ; 王鹏伟 关键词:社交网络 ; 信息推荐 ; 信息检索 机构:同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室 ; 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室 ; 东华大学计算机科学与技术学院 年份:2016
    摘要:社交网络上的用户推荐是目前计算机领域研究的热门问题。已有的社交网络推荐算法对于多主题的社交网络下的相关用户的推荐效果不佳。针对此问题,对社交网络的主题分类方法进行了研究与讨论,在此基础上提出了基于主题的用户社区分类方法,并根据分类信息给出一种新的社交网络用户推荐方法。经实验验证,该方法能有效地提高推荐的准确性并降低时间复杂度。
  • 【期刊】 基于差分进化的社交网络可视化研究

    刊名:软件工程 作者:毕璐琪 ; 杨连贺 关键词:社交网络 ; 可视化 ; 差分进化 ; 关键节点 机构:天津工业大学计算机科学与软件学院 ; 天津工业大学计算机科学与软件学院 年份:2018
    摘要:社交网络对于个人及社会的重要性日益凸显。随着社交网络数据规模的不断扩大,如何清晰美观地展现社交网络关系结构成为信息可视化领域研究的一大难点。针对此研究难点,本文应用网络理论和实验领域的专家之间的合作关系数据集,通过度中心性、介数中心性指标发现数据中的关键节点,改进差分进化算法的变异、交叉和选择过程,提出了基于差分进化的社交网络可视化布局算法,有效减少初始位置对可视化结果的影响,并且最终呈现的可视化结果可以清楚美观地展现社交网络结构。
  • 【期刊】 针对社交网络边权重的差分隐私保护

    刊名:计算机工程与设计 作者:刘爽英 ; 朱勇华 关键词:社交网络 ; 边权重 ; 隐私保护 ; 差分隐私 ; 数据挖掘 机构:中北大学软件学院 ; 中北大学软件学院 年份:2018
    摘要:针对社交网络边权重隐私保护中的弱保护和最短路径不可分析问题,提出一种满足差分隐私保护模型的边权重保 护策略.将社交网络划分为全次图、缺次图、零次图,设计扰动方案及查询函数,对不同图进行查询获取其边权重并按扰 动方案对不同的边权重添加不同的Laplace噪声,实现抵御攻击者拥有最大背景知识的攻击的边权重隐私保护,保证一组 节点的最短路径不变,且其长度与原路径长度相近.该策略有强保护性及最短路径可分析性,从理论上验证了算法的可行 性,通过实验验证了算法的正确性.
  • 【期刊】 社交网络与电商发展的融合前景探析

    刊名:商业经济研究 作者:马海丽 关键词:社交网络 ; 电子商务 ; 融合 机构:[1]安阳职业技术学院电大工作部 ; [1]安阳职业技术学院电大工作部 年份:2018
    摘要:在“流量至上”的网络商业环境下,传统电商的价格策略、广告策略逐渐“失效”,消费者越来越倾向于“有口碑、有推荐”的电商产品,即社交化互动购物方式越来越流行。社交网络凭借其参与性、互动性与真实性等社会属性,成为电商发展的重要社交平台,通过信息的创造与传播、产品的使用与推荐,理论视域下社交网络与电商发展的融合势在必行且前景广阔。
  • 【期刊】 多维相似度特征的社交网络链接分类

    刊名:小型微型计算机系统 作者:伍杰华 ; 沈静 ; 周蓓 关键词:社交网络 ; 多维网络 ; 关系分类 ; 链接分类 ; 特征选择 机构:广东工贸职业技术学院计算机工程系 ; 广东工贸职业技术学院计算机工程系 ; 华南理工大学信息科学与技术学院 ; 广东工贸职业技术学院计算机工程系 年份:2017
    摘要:深入挖掘社交网络的特征信息对链接的分类具有重要作用.然而已有的特征均基于单维网络构建,忽视了社交网络的多维复杂性及特征之间的冗余信息问题.为解决此问题,提出一种基于RReliefF特征选择模型的多维社交网络链接分类算法.该方法首先在单维相似度特征模型的框架下给出维度关联因子的定义,然后通过改进基于加权传播的的相似度指标,构造多维特征相似度,最后引入RReliefF算法对特征进行选择,有效处理了特征间的冗余信息和噪音信息.在YouTube数据集的实验结果表明,引入的维度关联因子提高了特征的多维度属性,对多维特征信息分析和选择有助于筛选判别性的特征,提高链接分类的质量,验证该方法的有效性.
  • 【期刊】 社交网络与电商发展的融合前景探析

    刊名:《商业经济研究》 作者:马海丽 关键词:社交网络 ; 电子商务 ; 融合 机构:安阳职业技术学院电大工作部 ; 安阳职业技术学院电大工作部 年份:2018
    摘要:在“流量至上”的网络商业环境下,传统电商的价格策略、广告策略逐渐“失效”,消费者越来越倾向于“有口碑、有推荐”的电商产品,即社交化互动购物方式越来越流行。社交网络凭借其参与性、互动性与真实性等社会属性,成为电商发展的重要社交平台,通过信息的创造与传播、产品的使用与推荐,理论视域下社交网络与电商发展的融合势在必行且前景广阔。
  • 【专利】 一种多维社交网络的社区发现方法

    作者:邢玲 ; 马强 ; 高建平 ; 朱家磊 ; 吴红海 ; 谢萍 年份:2017
    摘要:本发明公开了一种基于多维社交网络的社区发现方法,通过将社交网络中的好友关系网、评论关系网、推荐转发关系网以及兴趣相似网进行多层次的融合,得到用户间总相关度,然后将将每个用户看成一个节点,将用户间总相关度作为传递概率,用label propagation算法对社区进行划分,从而完成社交的发现,由于全方位考虑了用户社交行为,并进行了合理选取和融合,因而具有很好的准确性以及有效性。
  • 【期刊】 面向多源社交网络的社团结构特征研究

    刊名:工程科学与技术 作者:李敏毓 ; 陈兴蜀 ; 尹雅丽 ; 王海舟 ; 王文贤 关键词:社交网络 ; 社团发现 ; 重叠社团 ; NF-LFM算法 ; 节点度 机构:四川大学计算机(软件)学院 ; 四川大学计算机(软件)学院 ; 四川大学网络空间安全研究院 ; 四川大学网络空间安全学院 年份:2017
    摘要:为了研究社交网络社团结构对舆情传播的影响,本文对比分析了多源社交网络的社团结构特性及传播特性,并且利用COPRA算法和LFM算法进行了社交网络重叠社团研究,提出一种基于节点度过滤的LFM改进方法——NF-LFM算法。该算法先对好友关系网络中节点度小于某一阈值的节点进行过滤,再对剩下的好友关系网络进行社团划分。研究发现:1)人人网、QQ空间、新浪微博都具有明显的社团结构特性,其中,人人网和QQ空间的社团结构特性强于新浪微博;2)在不考虑社交网络用户活跃度的情况下,舆情信息在人人网上扩散范围最广,新浪微博次之,QQ空间扩散较慢。本文提出的改进方法能解决现有算法社团划分结果分辨率低的问题,且有效弥补了LFM算法在大规模社团发现时陷入无限迭代过程而导致时间复杂度高的缺点,将其应用于经典数据集中也符合理论预期结果。本文的研究结果将有助于进一步理解和认识社交网络社团结构对舆情传播的影响,同时对于网络群体事件发现和舆情监控及引导等具有重要意义。
  • 【期刊】 众筹项目的社交网络影响力预测与分析

    刊名:西安交通大学学报 作者:杨扬 ; 王菲菲 ; 许进 关键词:社交网络 ; 众筹项目 ; 社会影响力 ; 影响力预测 机构:北京大学信息科学技术学院 ; 北京大学信息科学技术学院 ; 伊利诺伊大学芝加哥分校计算机系 ; 美国芝加哥 ; 北京大学光华管理学院 年份:2017
    摘要:针对众筹项目由于社会影响力不足而成功率较低的问题,提出了面向众筹平台的社交网络影响力预测方法.该方法基于众筹网站和社交网络的实时观测数据,分别提取累积和增量等多类别预测特征,并随着社会推广的进行而渐进地预测项目的社交网络影响力增益,最后采用带L1一范数约束惩罚的逻辑回归等方法进行预测特征分析.实验结果表明:在整个推广过程中,众筹项目的社交网络影响力可以被精确预测,准确率最高达88.31%;分类器在采用累积特征时具有比采用增量特征更好的预测效果;项目统计特征和推广者的社会影响力等特征具有更高的重要性和更稳定的显著性.该方法成功地解决了众筹项目的社会影响力预测问题,并为设计更好的社交网络推广策略提供了依据.
  • 【期刊】 面向社交网络的潜在药物不良反应发现

    刊名:中文信息学报 作者:赵明珍 ; 林鸿飞 ; 徐博 ; 郝辉辉 关键词:社交网络 ; 药物不良反应 ; 信息熵 ; Word2vec ; Skip-gram 机构:大连理工大学信息检索实验室 ; 大连理工大学信息检索实验室 年份:2017
    摘要:随着互联网的发展,社交网络中积累了大量的医疗健康领域的文本数据。该文利用基于信息熵的方法,从健康社交网络中的用药者评论数据中识别药物的潜在不良反应;同时,对于潜在药物不良反应,该文提出了基于Word2vec和Skip-gram模型的蛋白质关联紧密度函数,尽最大努力发现药物引起其"潜在"不良反应的证据链。实验证明,该方法用来寻求潜在药物不良反应证据链是有效的。
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页 跳转