山东省自然科学基金(ZR2012FQ017)
- 作品数：10 被引量：33H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学自然科学总论医药卫生更多>>
- 基于复合复杂网络的社团发现算法研究
- 2016年
- 为了发现网络连接密度不均匀的复合网络中的社团结构,本文提出了一种利用子网间连边将节点转为向量,再对向量进行聚类,以达到发现节点中社团的方法。给出了复合网的相关定义和算法的基本思想,并根据Newman测试网络的构建规则,同时对网络连接密度不同的复合网构建复合网测试模型,并且在不同的网络连接密度下进行了多次实验。实验结果表明,本算法克服了网络连边密度不均匀问题,发现了由不同种类的节点组成的社团结构,具有较为准确的预测结果。该研究为复杂的现实网络提供一个新的思路,对发现现实网络中多类节点组成的社团结构具有实际意义。
- 杨震邵峰晶孙仁诚邢春晓
- 关键词：社团结构聚类
- 面向基因测序数据的高效位点与表型关联挖掘算法被引量：1
- 2014年
- 疾病表型通常会受SNP位点调控,挖掘疾病表型与SNP位点间的关联规则有助于提供个性化分子诊疗方案。由于SNP位点具有遗传异质性,在挖掘疾病表型与SNP位点间的关联规则时,需要将最小支持度阈值设为较低值,甚至是0,又由于SNP位点数据量庞大,这会使得关联规则算法时间复杂度极高。为此,提出了HEMAPS算法,通过使用线程并行处理和垂直数据格式改进Apriori算法。此外,为解决质量性状表型样本比例不平衡问题,提出了一种新的关联规则评价指标——匹配度。实验结果表明,HEMAPS算法的时间复杂度比Apriori算法明显降低。
- 胡建龙邵峰晶吴舜尧
- 关键词：关联规则多线程并行APRIORI算法
- 评估属性层知识和实例层知识融合效果的有效指标
- 2014年
- 并不是所有的先验知识都能提高聚类质量,因此,评估先验知识的质量对半监督聚类极其重要。在现有的可有效评估成对约束形式的实例层知识的指标——信息量和一致性基础上,提出了可有效评估属性排序形式的属性层知识的指标,即信息量和有效性。并证实了提出指标的有效性和潜力。
- 周元珂邵峰晶吴舜尧
- 关键词：半监督聚类
- 多子网复合复杂网络及其运算研究被引量：20
- 2012年
- 提出了一种能够描述不同子系统间以及不同子系统的元素间相互关系的复合复杂网络模型;基于该模型的网络运算,可描述多个复杂网络的复合以及一个复杂网络的分解;实证验证了该模型的有效性。
- 邵峰晶孙仁诚李淑静隋毅
- 关键词：复杂网络复杂网络模型
- 在线社交网络好友推荐方法的研究——基于非对称相似性方法
- 2016年
- 考虑用户间影响的差异,从用户关注的兴趣点出发,及其他用户的消息或行为通过最短路径影响该用户的最大可能性,提出了基于非对称相似性的半局部拓扑指标,并将其应用于在线社交网络好友推荐。通过Facebook数据集验证了该方法,实验结果证明,考虑了非对称相似性的好友推荐算法在准确率与召回率上都明显优于其他方法,从而证实了该方法的有效性。
- 徐少杰孙仁诚吴舜尧王晓杰
- 上海证券市场A股股票网络复杂特性分析被引量：3
- 2015年
- 以上海A股市场2013年4月到2014年4月持续交易的股票为节点,以股票价格波动相关性为连边,分别建立了无向无权的股票网络和有向无权股票网络。分析无向无权股票网络的聚类系数和度分布等网络拓扑特性,发现无向股票网络具有小世界效应和无标度特性。通过划分网络的社团结构,分析社团中股票行业分类,发现了具有同涨同跌关系的股票子集和股票市场中股票价格同涨同跌的关联机制。有向无权股票网络能够体现股票间价格波动的迟滞关系,分析发现股票相互影响是有方向的,而且网络中出度大的节点占有核心地位能够影响与它相连的股票价格的波动。
- 宋宜飞邵峰晶孙仁诚
- 关键词：聚类系数小世界效应社团结构
- 基于精简特征集和融合新特征的基因名识别
- 2014年
- 根据生物医学文本中基因名的特点,提出了一组新特征用于基因名的识别。利用精简的特征集,将提出的新特征融合进精简特征集中。应用Global Linear模型和感知机学习算法在BioCreativeⅡ数据集中对提出的方法进行了验证,结果表明,通过使用数量较少的、区分能力强的特征,仍能使系统达到较高的性能。当融合新特征时,系统的精确率和召回率也有一定的提高。
- 张仁军邵峰晶孙仁诚
- 关键词：学习算法
- 基于差异网络的遗传病病理提取方法研究
- 2017年
- 为了从复杂的生物测序数据中提取遗传病的发病机理,本文提出了基于位点基因型互作网络的遗传病病理提取方法,并建立位点基因型互作网络。为验证该方法的有效性,以人类原发性视网膜色素变性病例及对照组的基因测序数据为例,建立病例组与对照组的位点基因型互作网络。同时,对这两个网络的节点数量及拓扑性质进行差异性分析,并根据提取开关连接与保守连接的算法,分析比较RP1L1与KIF7开关。分析结果表明,开关RP1L1与KIF7跟人类视网膜色素变性存在较强相关。该研究对提取人类视网膜色素变性疾病的发病机理具有现实的生物学意义。
- 艾文文邵峰晶胡建龙孙仁诚吴舜尧
- 融合语义资源和关键词的文本聚类被引量：7
- 2014年
- 融合关键词形式的属性层知识可有效提高文本聚类的聚类质量,但融合关键词的簇中心初始化仍是一个开放性问题。为此,提出一种融合语义资源和关键词的文本聚类方法。通过Wikipedia语义识别文本集的主题,采用基于资源分配的网络推断策略,通过文献协同关系发现潜在语义相关性,以选择最能代表各主题的重要文档(初始簇中心),并利用软约束与测度学习相结合的策略融合关键词辅助文本聚类。在20Newsgourp文本集上的实验结果表明,与k-means和仅融合关键词的文本聚类方法相比,该方法可有效提升聚类质量,尤其在News_Different_3数据集上标准互信息最多可提升约20%。
- 吴舜尧邵峰晶王金龙孙仁诚王营
- 关键词：文本聚类
- 基于随机森林的用户对在线课程的放弃预测被引量：2
- 2016年
- 针对大规模在线开放课程选择的自主性而导致的课程辍课率高的问题,本文根据中国MOOC平台学堂在线的数据,采用随机森林建模方法,通过分析MOOC平台上学习者的学习日志数据,找出学习者学习课程的模式规律,建立课程学习行为预测模型,并通过特征选择,选取6个特征进行模型预测。预测结果表明,由于特征值的均值差异较大,所以这6个特征对预测结果有很大的影响;将删选后的方法与方法1进行秩和检验,发现P值非常小,接近于0,表明使用6个重要性强的特征对用户进行预测的方法是5个方法中最好的,这样既使用较少的特征,又有较好的性能。因此,在进行课程预测时,无需构建大量的特征进行建模,还能提高模型的训练速度,获得精确度高的预测结果。
- 王晓杰孙仁诚邵峰晶
- 关键词：数据挖掘
