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基于学术会议的科研合作网络微观结构动态演化分析: 2015年; 学术科研合作网络的演化特征研究,对掌握特定学术会议的发展有着重要的意义。目前主要针对合作网络的宏观特征演化进行分析,然而个体研究者的演化规律同样有着重要的作用。使用DBLP数据库系统提供的人工智能与模式识别领域的学术会议论文作者信息以及清华大学ArnetMiner系统下载的公用数据集作为原始数据,对合作发表论文形成的合作网络进行了研究。基于意见领袖和结构洞,从微观方面分析科研合作网络随时间发展的演化规律。实验结果表明:在给出的数据集上,以引用数作为意见领袖影响力衡量指标,按照PageRank值和度中心性指标比特征向量、接近中心性、介数中心性指标具有更好的刻画节点影响力的能力;在该网络演化过程中,结构洞变化相比于意见领袖的变化较稳定,每年占据结构洞的作者基本相同。结构洞的占据者大部分是意见领袖,并且这些作者在网络中占据结构洞的程度越来越大;且在网络演化过程中,结构洞占据者有可能成为意见领袖。; 张燕平鲍媛媛赵姝陈洁黄梦晗; 关键词：意见领袖微观结构 PAGERANK

基于CCA的代价敏感三支决策模型被引量：10: 2015年; 随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用,人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性.代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的.介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型,即将代价敏感引入到基于构造性覆盖算法的三支决策模型.该模型根据误分类之间的大小关系来减少正、负覆盖的个数,从而调整三个域,即正域、负域和边界域的大小.引入代价敏感的目的是尽可能的减少划分损失.实验对比了本文的模型分类结果和基于决策粗糙集的三支决策模型,结果表明,本文的模型分类结果稳定,并且能够通过改变三个域的大小,把分类损失最小化.; 张燕平邹慧锦赵姝

复杂网络中的层次结构挖掘被引量：4: 2016年; 挖掘复杂网络中的层次结构对复杂网络的研究有着重要的意义.复杂网络中的社团结构往往具有层次性.过去的研究中,研究者更多的关注于层次社团结构,而很少关注于社团内部成员的层次结构.因此,提出一种基于模糊相容关系的层次结构挖掘算法(fuzzy tolerance relation based hierarchical structure detection algorithm,FHSD),旨在挖掘层次社团结构以及社团内部成员层次结构.在该算法中,首先通过相似度函数计算节点之间的相似性从而获取一个满足模糊相容关系的相似度矩阵;其次,基于相似度矩阵获取对应的商空间链;然后,依据重叠节点对各社团的隶属度处理商空间链各层中的重叠节点,从而得到层次社团结构;最后,基于处理后的商空间链,获取对原始模糊相容的近似模糊等价关系,从而获取社团内部成员层次结构.在真实网络上的实验结果表明:(1)复杂网络中不仅存在层次社团结构,同时存在基于模糊相容关系的社团成员层次结构;(2)相比于当前主流的社团挖掘算法,FHSD挖掘出的社团结构具有最高的精准性(NMI accuracy)和较高的模块度值.; 余成进赵姝陈洁张燕平段震; 关键词：社团发现

一种新的基于节点重要性的免疫策略研究被引量：2: 2017年; 为了抑制病毒在网络中快速爆发,快速有效的免疫策略将有助于减少病毒带来的巨大损失,随机免疫、目标免疫、熟人免疫以及多种改进的免疫策略已经被提出.目前基于节点重要性的免疫策略主要关注该节点的度大小,而忽略了与其相邻的不同节点的重要性并不相同.基于节点的重要性提出一种改进的免疫策略——基于节点度与聚类系数的病毒免疫算法(Virus immunization based on degree and clustering coefficient of node,IDCC).通过考虑节点的度信息和与其邻居节点间的连接紧密程度计算节点重要性,选择用聚类系数表示连接紧密程度,并计算节点的度大小与聚类系数之和,选择和值较大的节点进行免疫.在人工合成网络和真实的大学邮件网络实现免疫模型并记录感染的节点数目.实验结果表明,使用IDCC免疫策略后,更能抑制病毒传播,且在免疫比例低于20%时,IDCC免疫策略效率最高.; 刘振杰赵姝陈洁张燕平陈喜; 关键词：聚类系数病毒传播免疫策略

基于聚类粒化的社团发现算法被引量：7: 2014年; 为了实现复杂网络社团发现算法的复杂度和精确度间的均衡,提出一种基于聚类粒化的社团发现算法(CGCDA),将网络粒化获得的粒子视为一个社团,粒化结果即为对网络的社团划分。首先,将网络中的每个节点视为基本粒,通过初始粒化操作实现对网络的粒化;然后,针对获得的粒化集合中满足粒化系数的粒子进行聚类粒化操作,分层粒化直到不存在满足要求的粒子对;最后,将粒子对中的重叠节点视为孤立点,用邻居节点投票法把孤立节点归并到相应的粒子中,实现对复杂网络的社团划分。实验实现了Newman快速算法(NFA)、标号传播算法(LPA)和CGCDA。实验结果表明,CGCDA在四个基准数据集上可获得平均高于LPA 7.6%的模块度和低于NFA 96%的时间。CGCDA时间复杂度较低,获取的社团模块度较高,实现了社团发现时间和精确度的均衡,相比NFA、LPA总体性能更优。; 赵姝柯望陈洁张燕平; 关键词：复杂网络社团发现

不完整数据集的信息熵集成分类算法被引量：6: 2014年; 集成方法是处理包含缺失属性数据集分类问题的一种简单有效的方法,但目前针对不完整数据的集成分类算法在衡量各子分类器的权重时只考虑对应的数据子集的维数和大小.考虑到不完整数据集的缺失属性对类别的贡献度,使用信息熵衡量缺失属性之间的差异,提出一种新的针对不完整数据的集成学习分类算法———信息熵集成分类算法(EECA).应用以BP神经网络为基础分类器的集成分类器在UCI数据集上进行实验.实验结果表明,EECA比简单使用缺失属性的多少计算子分类器权重的方法更有效,最终结果准确度更高.; 赵姝吕靖张燕平张以文; 关键词：信息熵不完整数据

基于社团结构的多粒度结构洞占据者发现及分析被引量：8: 2016年; 目前研究者已提出一些基于社团结构的结构洞发现方法,然而不同粒度下社团划分结果使网络呈现层次化结构,影响社团结构中节点跨越结构洞的程度。本文基于网络社团划分思想提出一种分层网络的结构洞发现方法MG_Max D。首先,使用分层递阶社团划分算法(本文使用EAGLE算法),得到不同粒度的社团结构;然后,使用结构洞发现算法MG_Max D得到不同粒度下的结构洞占据者;最后,使用结构洞跨越程度指标分析不同粒度下的社团结构对节点跨越结构洞程度的影响。在公用和真实数据集上的实验结果表明节点跨越结构洞的程度即结构洞节点的优势将随着粒度的变细而增大。; 赵姝赵晖陈洁陈喜张燕平; 关键词：社团结构多粒度社团划分分层网络网络结构社会网络分析

粒计算求解复杂网络最大流的研究被引量：2: 2014年; 网络最大流问题是经典的组合优化问题,随着网络规模的增加,提高算法效率成为解决问题的关键.为了降低求解大规模网络最大流的计算量,本文模拟人类思维逐步求解复杂问题的思想,提出一种基于粒计算求解网络最大流问题的简单方法.本文首先将大规模复杂网络粒化为多个规模较小的子网络,再分别求解各子网络最大流,最后将子网络最大流合成得到原网络最大流.本文方法有效地降低了计算的复杂性,为在大规模复杂网络中快速获取最大流提供了方便,并给出一个解决最大流问题的新思路.不同网络上测试的实验结果显示,最大流的近似解误差可控制在1%左右,而平均运行时间只有经典算法(Ford-Fulkerson算法)运行时间的10%,表明本文方法的有效性.; 张燕平苏建忠刘倩倩赵姝; 关键词：最大流复杂网络粒计算粒化

社交关系挖掘研究综述被引量：23: 2017年; 随着在线社交应用和媒体的迅速扩散,在线社交网络(Online Social Network,OSN)已将我们的日常生活与网络信息空间连接起来.这些连接产生了大量的数据,不仅包括传播信息,还包括用户行为.社交关系挖掘的研究是社交网络挖掘中的一个重要领域,为我们对网络的形成机理、用户的交互模式和动态机制的理解提供了一个机会.社交关系(Social Ties)是社交网络中人与人连接和交互的纽带,也是社交网络中信息传播的基础.从计算学的观点来看,社交关系挖掘的研究包括社交关系的形成机理、社交关系的语义化以及基于社交关系人与人之间的交互.该文综述性地分析了这3个方面的研究现状,具体来说,在社交关系形成机理方面介绍关系链接预测,在基于社交关系的交互方面介绍关系交互预测,在社交关系语义化方面介绍关系类型预测.首先给出社交网络分析问题的形式化描述和相关概念、常用数据,然后分别介绍关系链接预测、关系类型预测和关系交互预测3个方面的方法、理论和模型,并给出重要的应用实例及其效果.最后,该文给出了未来工作的展望.; 赵姝刘晓曼段震张燕平唐杰; 关键词：社交关系

基于加权合著网络的结构洞特征分析被引量：3: 2016年; 科研合作日趋频繁,形成了大量复杂的网络结构,如引文网络、共引网络及合著网络等,合著现象也越来越多。结构洞的发现有助于科研合作中提高团队整体的创新能力。目前对于合著网络的结构洞分析多为无权网络,为了研究合著者的紧密程度在结构洞分析中的作用,以加权的合著网络为研究对象,将权重引入到约束度中,并对现有的结构洞算法——HIS算法进行改进,提出一种基于加权约束度的结构洞挖掘算法(W_CIHIS算法)。用约束度作为衡量指标,将W_CIHIS算法与HIS算法应用到公共数据进行对比,实验结果表明提出的算法有很好的效果。; 赵姝刘倩倩刘峰张燕平; 关键词：合著网络加权网络

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安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2013A016)

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机构

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