刘晓露
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：上海理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市教育发展基金会“曙光计划”项目上海市自然科学基金更多>>
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- “冰桶挑战”诱导的社交网络演化分析
- 2016年
- 考虑社交网络初始阶段的演化过程对于定量认识和理解人际关系的形成与演化的重要意义,搜集"冰桶挑战"事件国内从事件发起到第6天的数据。以挑战者为节点,点名关系为边构造社交网络。通过分析该网络的统计指标,发现网络密度一直减小;网络效率先减小,后又缓慢增加;连通子图的数量先迅速增加,最高增加了初始值的5倍,后又减小;网络效率与子图数量呈负相关关系。考虑到该网络构建的特殊性,与其他社交网络的演化做了对比分析。
- 杨凯刘晓露林坚洪成曦郭强刘建国
- 关键词：社交网络网络演化拓扑结构
- 在线用户声誉评价算法的鲁棒性分析
- 2016年
- 在线评分系统中的恶意或随机打分为准确评价在线用户声誉带来了极大的挑战.对3种基于迭代的经典在线用户声誉评价算法的鲁棒性进行了细致研究.实验先将不同数量用户打分随机化,再以均方根误差为指标衡量其余用户声誉值受影响程度.实验共在3个数据集中进行,在MovieLens和Netflix两个经典实证数据集上的实验结果表明：系统中1%~60%的用户进行随机打分时,基于关联分析的CR算法始终保持很好的鲁棒性;基于打分迭代的IARR算法的均方根误差略有增大,最大值达到0.22,但整体波动较小;而改进的基于打分迭代的IARR2算法的均方根误差最大值达到0.695,其鲁棒性的较大波动是因算法受高声誉用户的影响较大.在Douban数据集上的结果表明：在打分数据稀疏情况下,CR算法也能保持很好的鲁棒性.
- 李圣楠杨凯刘晓露刘建国郭强
- 关键词：鲁棒性
- 基于多重特征向量的有向网络社团结构划分算法被引量：1
- 2016年
- 有向网络社团结构的识别对于理解复杂系统的结构特性和动力学特性都有着重要的意义。提出了一种基于拉普拉斯矩阵多重特征向量的有向网络社团结构划分算法,该算法利用有向网络拉普拉斯矩阵的前c个较小特征值所对应的特征向量来划分有向网络的社团结构。在人工数据和实证数据上与模块度的谱优化算法和模拟退火算法做了对比实验。实验结果表明,当社团结构明显时,该算法的归一化互信息指标的值接近于1。当社团结构不明显时,该算法所取得的效果也优于谱优化和模拟退火算法。与这两种算法相比,在实证网络上模块度Q值也可以提高17.28%和19.21%。该文工作对于理解有向网络上拉普拉斯矩阵的多重特征向量与网络的社团结构的关系具有十分重要的意义。
- 杨凯郭强刘晓露刘建国
- 关键词：社团结构有向网络拉普拉斯矩阵谱聚类
