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基于多维特征分析的移动社会网络消息传输被引量：1: 2017年; 基于延迟容忍特征,移动社会网络采用"存储—运载—转发"模式在节点之间进行消息传输.如何选定合适的中继节点进行消息的高效传输是当前研究中备受关注的热点问题.从不同的角度对网络中的多维社会特征展开分析.首先,根据节点间的交互关系,确定节点间社会关系模型;其次,依据网络拓扑给出了邻居集合和本地社区的定义,提出了一种移动社会网络的本地社区划分方法,进而建立了节点间的社区关系;然后,基于节点间的行为特征给出了节点活跃度定义,通过PageRank算法获得节点的多维属性特征PR值,并利用PR值给出节点间传输值,从而获得节点的不同传输效用值.在此基础之上,综合考虑节点社区关系和节点的不同传输效用值,设计并实现了移动社会网络的消息传输算法.实验表明,算法在传输成功率、传输冗余率、平均延时等多个方面具有优势.; 朱子青曹玖新周涛胥帅马卓刘波; 关键词：延迟容忍网络 PAGERANK算法动态网络

LBSN中基于元路径的兴趣点推荐被引量：32: 2016年; 兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中的一项重要个性化服务.由于LBSN中数据的极度稀疏性,基于协同过滤的算法推荐精度不高,文中提出基于元路径的兴趣点推荐算法.首先根据LBSN结构特征构建带权异构网络模型,其次引入元路径来描述节点间不同类型关联关系,基于三度影响力设置用户-兴趣点间元路径特征集,然后通过随机游走方法计算元路径特征值以度量实例路径中的首尾节点间关联度,并利用监督学习方法获得各特征的权值,最后计算特定用户将来在各兴趣点的签到概率从而生成推荐列表.文中在3个真实LBSN签到数据集上进行了实验,结果表明该算法可以有效缓解LBSN中的极度稀疏性问题,比传统推荐算法有更好的推荐效果.; 曹玖新董羿杨鹏伟周涛刘波; 关键词：异构网络数据挖掘社会媒体

在线社交网络中地域性话题发现被引量：3: 2017年; 在线社交网络中日益丰富的地理位置信息为传统舆情感知、信息检索技术带来了新的思考.文中以在线社交平台Twitter为研究对象,以社交网络中地域性话题(Geographical Topic)发现为研究目标,工作主要分为社交网络话题性和地域性分析、地域性话题发现两个部分.首先,文中基于用户、位置和话题间的相互关系,阐述了社交网络用户具有地域性和话题性特征,分析了地理位置和话题对词项使用的影响,抽象出地域和话题之间的关联.其次,根据地域性话题的空间关联特征,综合考虑用户发布的文本内容和地理位置信息,按照主题模型思想构建地域性话题发现模型GTTD(Geographical Textual Topic Discovering model),将用户、话题和地理位置间存在的紧密关系同时引入话题发现框架中.最后利用吉布斯采样算法进行模型的参数估计.基于Twitter真实数据集的实验表明:文中提出的GTTD模型能有效地发现社交网络中的地域性话题,并且与LGTA、Geofolk模型对比,在困惑度(perplexity)指标上体现出优势.; 曹玖新胥帅陈高君赵力阳周涛刘波; 关键词：社交网络主题模型参数估计

基于多维特征分析的社交网络意见领袖挖掘被引量：40: 2016年; 在社交网络中进行意见领袖的挖掘对信息传播与演化的深度分析、舆情监控和引导具有重要意义,本文综合结构特征、行为特征和用户的情感特征对意见领袖节点挖掘问题进行研究.本文首先对微博真实文本数据进行话题识别得到主题社区,在主题社区中基于用户节点之间的关注关系构建交互网络拓扑.然后分别从结构、行为和情感三个维度对用户的影响力进行度量.最后,分析用户在主题社区中的影响力分布与传播规律,提出意见领袖识别算法MFP(Multi-Feature PageRank).实验表明,该算法可有效地挖掘潜在的意见领袖节点,能够获得较高的支持率.; 曹玖新陈高君吴江林刘波周涛胥帅朱子青; 关键词：社交网络情感分析意见领袖

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周涛