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周丽华: 作品数：123 被引量：216H指数：8; 供职机构：云南大学信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金云南省自然科学基金云南省教育厅科学研究基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理天文地球文化科学更多>>

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空间co-location模式挖掘算法介绍及应用被引量：2: 2007年; 当前挖掘空间co-location模式所遇到的困难在于,空间对象的实例分布在连续的空间中并拥有复杂的空间关系,大部分的计算时间需要用来生成co-location模式的表实例.分析了co-location模式挖掘的实质,以及近年来提出的co-location模式挖掘的全连接算法和无连接算法,并对这两种算法在性能上加以比较.在此基础上,结合三江并流国家基金项目,用这两种算法挖掘出了共生植被及其分布情况,为生物学家的科学研究提供了有利的帮助.; 包玉珍王丽珍周丽华; 关键词：空间数据挖掘

一种分布式环境下的skyline查询算法: 2010年; skyline计算在多标准决策、数据挖掘和数据库可视化等领域具有非常重要的作用.研究了分布式环境下的skyline查询问题.提出通过合并局部skyline集合得到全局skyline集合的思想,在计算全局skyline集合时,先对局部skyline集合进行区域划分和动态编码,然后根据各个区域之间的制约关系进行数据合并.通过实验分析可知,当全局skyline集合的规模较大时,经过区域划分的算法比起直接合并的算法执行效率更好.; 严伟榆周丽华赵家松; 关键词：SKYLINE计算

带有时间标签的流行社交位置发现: 2019年; 流行社交位置是指大多数人日常生活中经常访问的位置,其广泛应用于推荐系统、定向广告应用等领域。随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的迅速发展,流行社交位置的挖掘成为时空数据挖掘中的一个研究热点。然而,现有的研究主要是从LBSN中挖掘流行社交位置,忽略了流行社交位置的时间因素,因此,文中提出了带有时间标签的流行社交位置发现算法。该算法首先量化LBSN数据集中的时间信息,得到个体用户带有时间标签的频繁社交位置集合;然后计算这些带时间标签的位置在群体用户中的流行度;最后识别出符合要求的带时间标签的流行社交位置。文中采用约10个月的Foursquare东京用户签到数据对该算法的效率和正确性进行验证,结果表明,该算法能够较为准确地发现带有时间标签的流行社交位置。; 刘长赟杨宇迪周丽华赵丽红; 关键词：时空数据挖掘

基于概念层次树的例外挖掘方法研究被引量：3: 2002年; 例外检测能够在诸如电子商务、信用卡欺骗及气象数据分析等领域中挖掘真正未预料到的知识,人们注意到,已有发现例外的方法只能处理数值型属性,同时不允许用户动态地改变参数。在此,文章基于“概念层次树”、“语义距离”及“语义贴近度”等概念,研究了SDB—例外及FCB—例外,并给出了挖掘这些例外的有效算法。; 王丽珍周丽华陈红梅; 关键词：数据挖掘数据采集数据库概念层次树

恶性肿瘤与工业污染之间的模糊关系挖掘被引量：2: 2020年; 恶性肿瘤是危害人类健康的重要疾病之一,运用数据挖掘技术挖掘恶性肿瘤与各种致病因素之间的关系受到越来越多的关注。在实际中,肿瘤疾病与致病因素之间的关系往往是模糊的,肿瘤疾病的发生也不只受单一因素的影响,但目前还没有针对上述问题的研究。为此,基于空间共存模式挖掘技术,结合模糊理论,提出了模糊共存模式的概念;运用聚类方法对污染源进行了模糊化处理;在进行规则提取时采用了决策表提取规则的方法,并设计了相应的置信度计算算法;最终提出了一种能够挖掘出多种肿瘤疾病与多种污染源之间模糊关系的新方法。通过在实际案例上的应用验证了提出算法的有效性,通过在合成数据集上的实验分析了不同参数对算法运行时间的影响,并对算法的时间效率进行了理论分析。; 储传鑫王丽珍周丽华李旭阳; 关键词：空间数据挖掘聚类分析

异质信息网络中基于解耦图神经网络的社区搜索: 2024年; 在异质信息网络(HINs)中搜索包含给定查询节点的社区具有广泛的应用价值,如好友推荐、疫情监控等。现有HINs社区搜索方法大多基于预定义的子图模式对社区的拓扑结构施加一个严格的要求,忽略了节点间的属性相似性,导致结构关系弱而属性相似性高的社区难以定位,并且采用的全局搜索模式难以有效处理大规模的网络数据。为解决这些问题,首先设计解耦图神经网络和基于元路径的局部模块度,分别用于度量节点间的属性相似性和结构内聚性,并利用0/1背包问题优化属性和结构两种凝聚性度量指标,定义了最有价值的c大小社区搜索问题,进而提出了一种基于解耦图神经网络的价值最大化社区搜索模型,执行3个阶段的搜索过程。第一阶段,依据查询信息与元路径,构造候选子图,将搜索范围控制在查询节点的局部范围内,保证整个模型的搜索效率;第二阶段,利用解耦图神经网络,融合异质图信息和用户标签信息,计算节点间的属性相似度;第三阶段,根据社区定义以及凝聚性度量指标,设计贪心算法查找属性相似度高且结构凝聚的c大小社区。最后,在真实的同质和异质网络数据集上测试了搜索模型的性能,大量实验结果验证了模型的有效性和高效性。; 陈伟周丽华王亚峰王丽珍陈红梅

基于ERNIE和双重注意力机制的微博情感分析被引量：11: 2022年; 针对传统词向量无法在上下文中表示词的多义性,以及先验的情感资源未能在神经网络中得到充分利用等问题,提出一种基于知识增强语义表示(Enhanced Representation through Knowledge Integration,ERNIE)和双重注意力机制(Dual Attention Mechanism,DAM)的微博情感分析模型ERNIE-DAM.首先利用现有的情感资源构建一个包含情感词、否定词和程度副词的情感资源库;其次采用BLSTM网络和全连接网络分别对文本和文本中包含的情感信息进行编码,不同的注意力机制分别用于提取文本和情感信息中的上下文关系特征和情感特征,并且均采用ERNIE预训练模型获取文本的动态特征表示;最后将上下文关系特征和情感特征进行拼接融合,获取最终的特征向量表示.实验结果表明,新模型在COAE2014和weibo_senti_100k数据集上的分类准确率分别达到了94.50%和98.23%,同时也验证了将情感资源运用到神经网络中的有效性.; 沈彬严馨周丽华徐广义刘艳超; 关键词：情感分析

影响图及遗传算法的私人信息推测: 2008年; 市场竞争中,准确推测竞争对手的私人信息对于竞争者掌握竞争的主动权具有重要意义。以影响图作为竞争对手的决策模型,以对手的目标是使整体决策的总期望效用最大,而不仅仅是使每一步决策获得最大效用为准则,根据所观测到的竞争对手的决策行为,利用遗传算法推测对手的自然信息、决策信息或效用信息。实验结果表明,所提方法是正确有效的。; 周丽华刘惟一; 关键词：影响图遗传算法私人信息

模糊特征的top-k平均效用co-location模式挖掘被引量：1: 2022年; 空间并置(co-location)模式是指在空间邻域内空间特征的实例频繁地出现在一起所形成的非空特征子集。人们已经对确定数据和不确定数据的top-k空间co-location模式挖掘进行了相关研究,但是针对模糊特征的top-k平均效用co-location模式挖掘的研究还没有。提出模糊特征的top-k平均效用co-location模式挖掘。首先,定义了模糊特征的top-k平均效用co-location模式的相关概念,分析了模式的扩展模糊平均效用具有的“向下闭合”性质。其次,设计了一种基于扩展模糊平均效用值挖掘top-k平均效用co-location模式的算法,解决模糊平均效用不满足“向下闭合”性质的问题。在此基础上,又提出了一种基于局部扩展模糊平均效用的剪枝方法,有效地减小了top-k平均效用co-location模式挖掘的搜索空间,进一步提高了挖掘算法的效率。最后,在真实和合成数据集上验证了所提出算法的实用性、高效性和鲁棒性。; 李金红王丽珍周丽华; 关键词：TOP-K

异质信息网络的复杂条件社区搜索: 2023年; 社区是信息网络的重要属性,社区搜索旨在寻找满足用户给定条件的节点集合,是信息网络分析的重要研究内容.异质信息网络由于包含更加全面、丰富的结构和语义信息,所以异质信息网络的社区搜索近年来受到人们的广泛关注.针对现有异质信息网络的社区搜索方法难以满足复杂条件社区搜索要求的不足,定义了复杂条件社区搜索问题,提出了考虑非对称元路径、受限元路径和禁止节点约束的搜索算法.3种算法分别通过元路径补全策略、调整带标签的批量搜索策略和拆分复杂搜索条件的方式搜索社区,同时针对禁止节点约束的搜索算法设计了基于剪枝策略和近似策略的优化算法以提高搜索效率.在真实数据集上进行了大量实验,实验结果证明了所提算法的有效性和高效性.; 王家龙杨杰周丽华王丽珍王睿康

周丽华

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