期刊文献+
共找到75篇文章
< 1 2 4 >
每页显示 20 50 100
建设适应性与学术性新生研讨课 预览
1
作者 邵晓晔 《教育教学论坛》 2019年第23期75-76,共2页
新生研讨课是一种新型的教学方式,建设适应性与学术性相结合的研讨课有利于帮助学生顺利完成高中至大学的角色转化,并能培养学生的自主学习能力、激发学术研究兴趣。本文结合实际教学经验,分析、总结适应性与学术性作为源与流的关系,以... 新生研讨课是一种新型的教学方式,建设适应性与学术性相结合的研讨课有利于帮助学生顺利完成高中至大学的角色转化,并能培养学生的自主学习能力、激发学术研究兴趣。本文结合实际教学经验,分析、总结适应性与学术性作为源与流的关系,以及它们在研讨课中起到的重要作用。 展开更多
关键词 新生研讨课 适应性 学术性
在线阅读 下载PDF
构建科教融合的新生研讨课新范式探索与实践--基于中国人民大学案例分析研究 预览
2
作者 申华 +1 位作者 邵晓晔 《高教学刊》 2019年第18期12-14,共3页
伴随越来越多的研究型大学逐步加强对本科新生的引导与培养,新生研讨课得到了日益广泛的重视。新生研讨课在整合研究型高校丰富的科学研究资源与人才培养任务,实现科教融合方面做出了重要的贡献,其课程面向广、课堂容量小、课程内容精... 伴随越来越多的研究型大学逐步加强对本科新生的引导与培养,新生研讨课得到了日益广泛的重视。新生研讨课在整合研究型高校丰富的科学研究资源与人才培养任务,实现科教融合方面做出了重要的贡献,其课程面向广、课堂容量小、课程内容精、授课方法活等特征得到众多师生的认可与支持。但是,无规范的授课评价标准,无固定授课形式等特征,也极易造成新生研讨课效果的良莠不齐。因此,文章基于中国人民大学新生研讨课教学案例实践与经验,总结出一套科教融合的新生研讨课新范式,旨在从理论与实践上,给予各高校普及与优化新生研讨课更多的参考价值。 展开更多
关键词 新生研讨课 科教融合 新范式
在线阅读 下载PDF
金庸小说中主角复杂爱情模式的识别与分析 预览
3
作者 张旋 +2 位作者 李志宇 张树森 赵晓磊 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期109-119,共11页
该文提出了一种基于复杂网络分析方法的小说人物关系识别模型。通过以金庸14部武侠小说的分析过程为样例,首先提出了基于小说社会网络关系的降噪分析框架,然后在此基础上构建了人物亲密度评估与关系判别模型,最后给出了一种识别小说主... 该文提出了一种基于复杂网络分析方法的小说人物关系识别模型。通过以金庸14部武侠小说的分析过程为样例,首先提出了基于小说社会网络关系的降噪分析框架,然后在此基础上构建了人物亲密度评估与关系判别模型,最后给出了一种识别小说主角复杂爱情模式的通用模型。实验发现该模型能够有效地分析出小说中的复杂爱情模式,且在保证识别效率的同时还具备较高的精准度。在模型训练时,设置了变尺度窗口,发现随着窗口的变小,模型识别的主角复杂爱情模式呈现出召回率会不断上升至稳定,同时精确率则会维持相对稳定至超过一个阈值后不断下降这一重要现象。该文提出的复杂爱情模式识别框架,不仅对长文本小说人物关系分析具有较好的借鉴意义,还可以应用于判断小说精彩性和小说内容个性化推荐的图书决策支持系统。 展开更多
关键词 小说社会网络 长文本处理 关系识别 爱情模式
在线阅读 下载PDF
长文本武侠小说外号识别研究 预览
4
作者 唐锋 +2 位作者 赵晓磊 张旋 程恒超 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第8期132-142,共11页
长文本武侠小说中主人公以侠客和义士为主,人物个性鲜明,外号可以概括人物最显著的特征。传统命名实体识别主要集中在人名、地名、机构名等领域,对于识别外号尚未有相关研究,但作为武侠小说中不可或缺的元素,外号识别对于同义词识别等... 长文本武侠小说中主人公以侠客和义士为主,人物个性鲜明,外号可以概括人物最显著的特征。传统命名实体识别主要集中在人名、地名、机构名等领域,对于识别外号尚未有相关研究,但作为武侠小说中不可或缺的元素,外号识别对于同义词识别等研究方向具有借鉴意义。鉴于此,该文提出对武侠小说中武侠人名对应的外号的未登录词扩展识别筛选并辅以固定句式法则的识别方法。未登录词扩展识别筛选方法融合了对于左邻字符串的拓展和筛选同时定义了竞争外号子串和候选外号子串等概念,固定句式法则方法是通过外号指示词对观察窗口的候选外号子串进行筛选。经过统计和分类提出了武侠小说高频词表和低频指示字典,用于对竞争外号子串进行筛选。实验证明该文方法可行有效。 展开更多
关键词 外号识别 竞争外号子串 高频词表 固定句式法则
在线阅读 下载PDF
极限学习机前沿进展与趋势 预览 被引量:1
5
作者 徐睿 +2 位作者 齐金山 李志宇 张树森 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1640-1670,共31页
极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)作为前馈神经网络学习中一种全新的训练框架,在行为识别、情感识别和故障诊断等方面被广泛应用,引起了各个领域的高度关注和深入研究.ELM最初是针对单隐层前馈神经网络的学习速度而提出的,之... 极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)作为前馈神经网络学习中一种全新的训练框架,在行为识别、情感识别和故障诊断等方面被广泛应用,引起了各个领域的高度关注和深入研究.ELM最初是针对单隐层前馈神经网络的学习速度而提出的,之后又被众多学者扩展到多隐层前馈神经网络中.该算法的核心思想是随机选取网络的输入权值和隐层偏置,在训练过程中保持不变,仅需要优化隐层神经元个数.网络的输出权值则是通过最小化平方损失函数,来求解Moore - Penrose广义逆运算得到最小范数最小二乘解.相比于其它传统的基于梯度的前馈神经网络学习算法,ELM具有实现简单,学习速度极快和人为干预较少等显著优势,已成为当前人工智能领域最热门的研究方向之一.ELM的学习理论表明,当隐层神经元的学习参数独立于训练样本随机生成,只要前馈神经网络的激活函数是非线性分段连续的,就可以逼近任意连续目标函数或分类任务中的任何复杂决策边界.近年来,随机神经元也逐步在越来越多的深度学习中使用,而ELM可以为其提供使用的理论基础.本文首先概述了ELM的发展历程,接着详细阐述了ELM的工作原理.然后对ELM理论和应用的最新研究进展进行了归纳总结,着重讨论并分析了自ELM提出以来的主要学习算法和模型,包括提出的原因、核心思想、求解方法、各自的优缺点以及相关问题.最后,针对当前的研究现状,指出了ELM存在的争议、问题和挑战,并对未来的研究方向和发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 极限学习机 网络结构 正则化 核学习 深度学习 在线学习 并行计算
在线阅读 下载PDF
一类稀疏投资组合双层参数估计模型及其应用
6
作者 徐凤敏 景奎 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第9期15-25,共11页
带基约束的投资组合问题是近年来投资组合领域的热点问题,但是参数不确定性直接影响了模型的效果。带基约束的投资组合问题所涉及的参数不仅包括以往研究认为非常重要的预期收益率,还包括控制投资组合规模的稀疏度,尤其是最优稀疏度估... 带基约束的投资组合问题是近年来投资组合领域的热点问题,但是参数不确定性直接影响了模型的效果。带基约束的投资组合问题所涉及的参数不仅包括以往研究认为非常重要的预期收益率,还包括控制投资组合规模的稀疏度,尤其是最优稀疏度估计方面的专门研究还十分匮乏。为了使带基约束的投资组合模型更好地为投资决策服务,本文从投资者效用出发,用双层规划的思想构建了带基约束的投资组合双层参数估计模型。然后根据模型的特点,设计了无导数优化算法框架,并基于ADMM对算法子问题进行求解。本文实验针对真实的市场数据给出了预期收益率和最优稀疏度的估计,接着通过与等权重策略和含上下界约束的均值-方差模型进行比较,说明了模型及算法的有效性和实用性。最后,将本文提出的双层参数估计模型推广到了更一般的形式。 展开更多
关键词 基数约束 参数估计 双层模型 无导数优化 最优稀疏度
基于内容的社交网络用户身份识别方法 预览
7
作者 张树森 +2 位作者 弭宝瞳 赵吉超 周小平 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1739-1754,共16页
社交网络中识别用户身份具有重要价值,它对社交网络的分析与监管、用户行为的预测以及用户之间交互过程的研究具有重要意义.该文针对社交网络中的用户身份进行研究,将用户身份分为组织用户和个人用户,并对这两种用户身份进行具体定义和... 社交网络中识别用户身份具有重要价值,它对社交网络的分析与监管、用户行为的预测以及用户之间交互过程的研究具有重要意义.该文针对社交网络中的用户身份进行研究,将用户身份分为组织用户和个人用户,并对这两种用户身份进行具体定义和识别.该文研究问题属于社交网络用户分析研究中的子研究问题,主要通过用户在社交网络中发表的文本内容、多媒体内容以及用户时间序列内容识别出该用户的组织-个人身份,为社交网络用户身份的识别及进一步研究提供借鉴和帮助.在识别过程中,通过对文本内容中用户的口语化水平、内容(主题)复杂化水平、内容规范化水平的度量以及多媒体内容中用户图片特性和用户时间序列内容的分析,从不同角度提出5种机器可操作的用户组织-个人身份识别方法,进而识别出社交网络中用户是组织用户还是个人用户.最后,为了验证该文所提识别方法的可行性和有效性,该文选择新浪微博数据进行实验,并通过概率模型识别方法进行了对比分析.同时,在验证过程中,使用多种指标对实验结果进行评价.实验结果表明,该文识别方法能够有效识别出用户的组织-个人身份,其中内容复杂特性识别方法、内容规范化识别方法以及时间序列内容识别方法的用户身份识别准确率超过80%. 展开更多
关键词 社交网络 身份识别 内容复杂化 内容规范化 时间序列
在线阅读 下载PDF
移动社交网络幂律分布特征及亲属关系判别 预览
8
作者 张树森 魏玉党 +3 位作者 窦勇 许媛 天新 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期114-123,共10页
社交网络特征和用户关系是社交网络分析研究的重要内容。该文对移动社交网络中存在的幂律分布及用户亲属关系判别问题进行研究。在幂律分布的研究中,该文在度、连通子图规模及用户联系人数量的分布中找出存在的三个幂律分布,同时分析... 社交网络特征和用户关系是社交网络分析研究的重要内容。该文对移动社交网络中存在的幂律分布及用户亲属关系判别问题进行研究。在幂律分布的研究中,该文在度、连通子图规模及用户联系人数量的分布中找出存在的三个幂律分布,同时分析其中规律和结论,并与其他社交网络进行对比。在该文亲属关系判别研究中,通过提取用户通话行为的多种显著特征,采用GBDT(gradient boost decision tree)与LR(logistic regression)融合方法,提出一种用户亲属关系判别模型,并通过实验验证该模型能有效判别出用户间是否存在亲属关系,判别精确率达到81.01%。 展开更多
关键词 社交网络 幂律分布 亲属关系
在线阅读 下载PDF
大规模复杂信息网络表示学习:概念、方法与挑战 预览 被引量:4
9
作者 齐金山 +2 位作者 李志宇 陈燕方 许媛 《计算机学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期2394-2420,共27页
大数据时代的到来,使得当前的复杂信息网络研究领域面临着三个基础性问题,即网络的动态性、大规模性以及网络空间的高维性.传统复杂信息网络特征的表示通常以邻接矩阵、出入度、中心性等离散型方式表达,这种表达方式在现有的大规模... 大数据时代的到来,使得当前的复杂信息网络研究领域面临着三个基础性问题,即网络的动态性、大规模性以及网络空间的高维性.传统复杂信息网络特征的表示通常以邻接矩阵、出入度、中心性等离散型方式表达,这种表达方式在现有的大规模动态信息网络的新环境下,其计算效率及准确率都受到了很大的挑战.随着机器学习算法的不断发展,复杂信息网络的特征表示学习同样也引起了越来越多的关注.与自然语言中的词向量学习的目标类似,目前较为前沿的大规模复杂网络特征表示学习方法的目标是将网络中任意顶点的结构特征映射到一个低维度的、连续的实值向量,在进行这种映射的过程中,尽量保留顶点之间的结构特征关系,使大规模网络特征学习能够有效地应用于各类网络应用中,如网络中的链接预测、顶点分类、个性化推荐、大规模社区发现等.通过对复杂信息网络特征的学习,不仅能够有效缓解网络数据稀疏性问题,而且把网络中不同类型的异质信息融合为整体,可以更好地解决某些特定问题.同时,还能够高效地实现语义相关性操作,从而显著提升在大规模,特别是超大规模的网络中进行相似性顶点匹配的计算效率等.该文主要对近些年来关于复杂信息网络表示学习的方法和研究现状进行了总结,并提出自己的想法和意见.首先概述了表示学习的发展历史,然后分别阐述了有关大规模复杂信息网络、网络表示学习等基本概念与理论基础;接着,根据学习模型的不同,对经典的、大规模的、基于内容的、基于融合的以及异构的网络表示学习模型进行了全面的分析与比较.另外,对当前的网络表示学习方法所采用的实验数据集、评测指标以及应用场景等也进行了总结概括.最后给出了大规模复杂信息网络表示学习的研究难题� 展开更多
关键词 大规模复杂信息网络 网络特征 顶点嵌入 网络表示学习 深度学习 特征学习
在线阅读 下载PDF
社交物联网研究综述 预览 被引量:1
10
作者 弭宝瞳 张树森 《计算机学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期1448-1475,共28页
物联网的理论、技术和应用已成为学术界的研究热点,拓展物联网的研究,需要来自各个领域的创新.近年来,基于社交网络与物联网相融合的研究,逐渐形成了物联网领域内一个新的研究主题--社交物联网.社交物联网从物联网的不同层面来应用社交... 物联网的理论、技术和应用已成为学术界的研究热点,拓展物联网的研究,需要来自各个领域的创新.近年来,基于社交网络与物联网相融合的研究,逐渐形成了物联网领域内一个新的研究主题--社交物联网.社交物联网从物联网的不同层面来应用社交网络的研究成果,进而解决物联网研究中的具体问题,为物联网的发展带来了新的机遇.当前,社交物联网的概念并不统一,研究内容也较为分散.该文通过对社交物联网的系统性梳理,进一步总结归纳了社交物联网的主要研究内容.首先该文给出了社交物联网的一般性定义,并探讨了社交物联网的研究意义和主要研究方法,然后分析了社交物联网的模型,并讨论了社交物联网的实现方法,接下来介绍了社交物联网的应用,最后展望了社交物联网的研究重点.该文总结了社交物联网的理论体系,为物联网的理论、技术和应用提供了新的研究视角. 展开更多
关键词 社交网络 物联网 社交物联网 信息-物理-社会融合系统 交叉融合
在线阅读 下载PDF
在线社会网络谣言检测综述 预览 被引量:2
11
作者 陈燕方 李志宇 +1 位作者 齐金山 《计算机学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期1648-1677,共30页
大数据环境下,在线社会网络与人们的生活、娱乐以及工作逐渐融为一体.然而“信息过载”和“信息污染”已成为在线社会网络诸多应用发展面临的主要瓶颈之一,并同时造成了用户的“信息焦虑”和“信息迷航”等一系列问题,因此在线社会网络... 大数据环境下,在线社会网络与人们的生活、娱乐以及工作逐渐融为一体.然而“信息过载”和“信息污染”已成为在线社会网络诸多应用发展面临的主要瓶颈之一,并同时造成了用户的“信息焦虑”和“信息迷航”等一系列问题,因此在线社会网络谣言检测是改善在线社会网络信息生态环境质量、提升用户体验的有效手段.在线社会网络谣言检测隶属于信息可信度检测研究范畴,但谣言的不确定性、较强的时效性、主观性和关联性等特征又使得其与虚假信息检测有着本质区别.基于以上,该文从在线社会网络谣言的基本概念和特征研究出发,分别基于目标、对象和时间三个属性,分析了在线社会网络谣言检测研究基本问题的形式化定义,并介绍了研究中数据采集和标注的不同方法.然后,分别对不同类别和应用场景的在线社会网络谣言检测方法和谣言源检测方法进行了分析和总结.最后,该文讨论了在线社会网络谣言检测技术未来发展面临的若干挑战以及可能的研究方向. 展开更多
关键词 在线社会网络 谣言 虚假信息 谣言检测 谣言源检测 网络结构分析
在线阅读 下载PDF
基于Petri网的微博网络信息传播模型 被引量:1
12
作者 刘宇 杨小平 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第12期158-167,共10页
微博网络中的信息传播模型是分析用户行为,找出传播路径,确定领袖人物,发现舆情热点等研究的基础。虽然多种不同角度的信息传播模型已经得到广泛研究,但缺乏对信息动态传播过程的直观描述。本文基于Petri网的结构和特征,针对微博网络信... 微博网络中的信息传播模型是分析用户行为,找出传播路径,确定领袖人物,发现舆情热点等研究的基础。虽然多种不同角度的信息传播模型已经得到广泛研究,但缺乏对信息动态传播过程的直观描述。本文基于Petri网的结构和特征,针对微博网络信息传播过程,提出了一种简单直观的描述模型,该模型首先对微博网络的信息动态传播过程中的对象进行结构化描述。本文根据微博网络的用户结构关系,并利用Petri网的相关理论,形式化解释和定义信息传播基本对象,从而更加直接描述了微博网络中的转发、评论、回复等多种用户行为。在此基础上,本文利用Petri网能够描述信息流动问题的特征,结合颜色Petri网和时延Petri网,从Petri网系统的角度表示信息动态传播路径,并研究网络的动态性质和传播条件,使得信息传播模型更加真实地模拟信息传播情况。最后本文分析信息传播算例和新浪微博真实数据实验,验证了模型的有效性和可行性,为舆情态势分析以及用户行为的研究提供帮助和支持,同时也为其它社交网络信息传播的用户行为描述提供了新的思路。 展开更多
关键词 PETRI网 用户在线行为 社交网络 动态信息传播
内嵌时空信息的照片数据中的游览模式探索
13
作者 徐志明 +1 位作者 李志宇 齐金山 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第3期614-620,共7页
随着人们越来越多地在社交网上分享他们的照片,研究者可以获得更多内嵌时空信息的照片数据对用户行为进行挖掘.本文根据在Flickr上获得的用户在北京地区拍摄的照片,发现在该地拍摄照片的用户的停留时间和旅游模式,在此基础上提出一... 随着人们越来越多地在社交网上分享他们的照片,研究者可以获得更多内嵌时空信息的照片数据对用户行为进行挖掘.本文根据在Flickr上获得的用户在北京地区拍摄的照片,发现在该地拍摄照片的用户的停留时间和旅游模式,在此基础上提出一种针对连续拍摄照片的时间分割准则,并基于密度峰值聚类定义拍摄兴趣区和游览路径(关键径).为了更准确地表达用户游览兴趣区的偏好,还定义了紧邻后向频率,紧邻前向频率,全局后向频率和平均全局后向频率.基于在北京地区拍摄的20万张照片的时空信息.使用提出的方法对游客游览北京的模式进行了分析.验证了该方法的可行性与合理性. 展开更多
关键词 照片 时空数据 兴趣区 旅游模式
时序紧密耦合的社会网络企业双舆情分析 预览
14
作者 许媛 +1 位作者 程恒超 张树森 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第5期503-511,共9页
社交网络的兴起改变了信息的传播方式,对企业网络舆情的传播过程也产生了更深的影响。由于社会网络的使用范围越来越大,舆情传播的方式和内容上也越来越复杂,企业舆情的管理面临着不小的压力和挑战,企业舆情也需要现代化的手段进行管理... 社交网络的兴起改变了信息的传播方式,对企业网络舆情的传播过程也产生了更深的影响。由于社会网络的使用范围越来越大,舆情传播的方式和内容上也越来越复杂,企业舆情的管理面临着不小的压力和挑战,企业舆情也需要现代化的手段进行管理。近期不断出现时序紧密耦合的双舆情案例,本文首先根据时序紧密耦合的企业网络舆情传播的特点,提出了双舆情之间的三种交互作用机制,即正向激励、反向抑制和无关作用。然后,通过在时序紧密耦合的魏则西及雷洋事件的双舆情典型案例,结合其他五例双舆情事件,对时序上紧密耦合的交互作用机制,进行了具体分析。最后,本文给企业提出了在时序紧密耦合的社会网络双舆情环境下的舆情管理建议。 展开更多
关键词 社会网络 时序耦合 双舆情 企业舆情管理
在线阅读 下载PDF
广元市工会走出工会工作法治化新路径
15
作者 王春容 《工会信息》 2018年第17期51-52,共2页
四川省广元市各级工会以创新维权机制、开展百场法治宣讲、设立异地维权服务站为抓手,推进依法建会、依法管会、依法履职、依法维权,走出了一条积极参与创新社会治理、加快工会工作法治化进程的新路径。创新"调裁审"机制,联动化解劳... 四川省广元市各级工会以创新维权机制、开展百场法治宣讲、设立异地维权服务站为抓手,推进依法建会、依法管会、依法履职、依法维权,走出了一条积极参与创新社会治理、加快工会工作法治化进程的新路径。创新"调裁审"机制,联动化解劳动争议。 展开更多
关键词 法治化进程 工会工作 广元市 路径 维权机制 依法履职 依法维权 社会治理
社会网络背景下的企业舆情研究述评与展望 预览 被引量:5
16
作者 许媛 +2 位作者 李志宇 马跃峰 刘宇 《管理学报》 CSSCI 北大核心 2017年第6期925-935,共11页
对社会网络背景下的企业舆情研究的相关概念、特点、意义等进行较为详尽的回顾,在分析社会网络的内容和结构的基础上,具体从文本情感分析、图像内容和社区发现、个性化推荐等不同维度梳理舆情管理的研究现状,并从企业在线舆情的分析预... 对社会网络背景下的企业舆情研究的相关概念、特点、意义等进行较为详尽的回顾,在分析社会网络的内容和结构的基础上,具体从文本情感分析、图像内容和社区发现、个性化推荐等不同维度梳理舆情管理的研究现状,并从企业在线舆情的分析预警、干预处置、平台构建、网络营销等多个方面总结出企业舆情管理控制的方法。在新型的企业舆情管理中,必须牢牢抓住社会网络的结构、内容、用户这3个核心,使企业舆情管理达到新境界。 展开更多
关键词 社会网络 企业舆情 舆情管理方法
在线阅读 下载PDF
一种基于全局代表点的快速最小二乘支持向量机稀疏化算法 预览 被引量:9
17
作者 马跃峰 周小平 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期132-141,共10页
非稀疏性是最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)的主要不足,因此稀疏化是LS-SVM研究的重要内容.在目前LS-SVM稀疏化研究中,多数算法采用的是基于迭代选择的稀疏化策略,但是时间复杂度和稀疏化效果还不... 非稀疏性是最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)的主要不足,因此稀疏化是LS-SVM研究的重要内容.在目前LS-SVM稀疏化研究中,多数算法采用的是基于迭代选择的稀疏化策略,但是时间复杂度和稀疏化效果还不够理想.为了进一步改进LS-SVM稀疏化方法的性能,文中提出了一种基于全局代表点选择的快速LS-SVM稀疏化算法(Global-representation-based sparse least squares support vector machine,GRS-LSSVM).在综合考虑数据局部密度和全局离散度的基础上,给出了数据全局代表性指标来评估每个数据的全局代表性.利用该指标,在全部数据中,一次性地选择出其中最具有全局代表性的数据并构成稀疏化后的支持向量集,然后在此基础上求解决策超平面,是该算法的基本思路.该算法对LS-SVM的非迭代稀疏化研究进行了有益的探索.通过与传统的迭代稀疏化方法进行比较,实验表明GRS-LSSVM具有稀疏度高、稳定性好、计算复杂度低的优点. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 稀疏化 全局代表点 局部密度 全局离散度
在线阅读 下载PDF
社会网络中信息的扩散机理及其定量建模 被引量:3
18
作者 王怡 +1 位作者 付虹蛟 徐志明 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第12期147-157,共11页
在自媒体时代,信息来源更多、扩散速度更快、扩散范围更广,这使得网络舆论的监控和管理更加困难。为提高网络舆情的管控能力,需深入了解网络中信息的扩散过程及重要特征。本文首先从微观角度分析信息的扩散机理,考虑网络的结构特点以及... 在自媒体时代,信息来源更多、扩散速度更快、扩散范围更广,这使得网络舆论的监控和管理更加困难。为提高网络舆情的管控能力,需深入了解网络中信息的扩散过程及重要特征。本文首先从微观角度分析信息的扩散机理,考虑网络的结构特点以及舆情监控的时效性,引入与用户是否在线相对应的节点状态,将传统的独立级联模型扩展为基于离散时间的双概率独立级联扩散模型。接着,本文从宏观角度对信息的扩散过程进行分析并定量表示,结合信息自身质量和用户网络特征两个客观要素,并考虑外部平台的影响,进而建立有关事件的动态扩散方程。与以往研究只利用模型模拟或纯粹用数值拟合相比,本文实验给出了社会网络中的信息扩散过程的一个更精准的刻画。实验结果展现了信息传播的多种形态,同时发现用户规模越大、用户关联越紧密以及信息质量越高时,信息爆发所需的时间越短。这些发现有利于预测信息扩散的趋势,同时为舆情管控的时效性和网络用户群体提供参考。 展开更多
关键词 社会网络 信息扩散模型 扩散方程 时间特性
社会网络角色识别方法综述 预览 被引量:4
19
作者 张树森 齐金山 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期649-673,共25页
在社会网络研究中,角色识别是一个十分重要的研究问题,它对分析和理解社会网络、预测用户行为、研究用户之间的关系和交互过程具有重要意义.相对其他人或事物来说,社会网络中每个人都扮演着所在环境下的一个角色.社会角色可根据用户之... 在社会网络研究中,角色识别是一个十分重要的研究问题,它对分析和理解社会网络、预测用户行为、研究用户之间的关系和交互过程具有重要意义.相对其他人或事物来说,社会网络中每个人都扮演着所在环境下的一个角色.社会角色可根据用户之间的交互水平来定义,这些角色可看作是对用户位置、行为或虚拟身份的刻画,并且随着时间的变化这些角色也在不断的改变和演化.当前,社会网络角色识别研究更多的是集中在新出现的社交网络平台上,如Facebook、Twitter、微博等,也正是由于这些社交媒体网络的快速增长以及可被获得,使我们有了新的机会和条件来定义和识别社会角色.文中主要对近年来关于社会网络中角色识别的方法和研究现状进行了总结,并提出自己的想法和意见.文中首先阐述了社会网络中网络、角色等基本概念,提出了社会网络角色识别问题并给出社会网络角色识别研究中关键挑战问题;然后根据角色是否提前定义,将社会网络角色分为非明确角色和明确角色,并总体概括了当前这两种角色识别的主要方法和研究现状;最后对社会网络角色识别中的难点和未来研究方向进行了分析和展望.社会网络角色的识别是一个复杂的问题,不是单靠某一种方法能解决的,而是需要用"组合拳"方式来解决,这就要求我们综合考虑各种因素进行优化组合,识别出最终的社会角色. 展开更多
关键词 社会网络 角色识别 网络分析 非明确角色 明确角色 方法综述 社会计算
在线阅读 下载PDF
面向社会网络融合的关联用户挖掘方法综述 预览 被引量:6
20
作者 周小平 +2 位作者 赵吉超 李志宇 马跃峰 《软件学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期1565-1583,共19页
现阶段大多数社会网络的研究都集中于单一的社会网络内部.社会网络融合为社会计算等各项研究提供更充分的用户行为数据和更完整的网络结构,从而更有利于人们通过社会网络理解和挖掘人类社会,具有重要的理论价值和实践意义.准确、全面、... 现阶段大多数社会网络的研究都集中于单一的社会网络内部.社会网络融合为社会计算等各项研究提供更充分的用户行为数据和更完整的网络结构,从而更有利于人们通过社会网络理解和挖掘人类社会,具有重要的理论价值和实践意义.准确、全面、快速地关联用户挖掘,是大型社会网络融合的根本问题.社会网络中的关联用户挖掘旨在通过挖掘不同社会网络中同属于同一自然人的不同账号,从而实现社会网络的深度融合,近年来已引起人们的广泛关注.然而,社会网络的自身数据量大、用户属性相似、稀疏且存在虚假和不一致等特点,给关联用户挖掘带来了极大的挑战.分析了面向社会网络融合的关联用户挖掘所存在的困难,从用户属性、用户关系及其综合这3个方面梳理了当前关联用户挖掘的研究现状.最后,总结并展望了关联用户挖掘的研究方向. 展开更多
关键词 社会网络 社会网络融合 关联用户 用户属性 用户关系
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 4 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈
新型冠状病毒肺炎防控与诊疗专栏