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技术领域细分视角下核心专利预测研究 被引量:30
1
作者 马瑞敏 尉心渊 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第12期1279-1289,共11页
核心专利的科学预测对于企业技术战略性布局具有重要意义,而要实现这一目标需建立在技术领域细分的基础上。论文在构建专利相似性矩阵的基础上,利用Louvain社团发现算法对专利网络进行了领域细分。在细分视角下,利用"四年内被引频... 核心专利的科学预测对于企业技术战略性布局具有重要意义,而要实现这一目标需建立在技术领域细分的基础上。论文在构建专利相似性矩阵的基础上,利用Louvain社团发现算法对专利网络进行了领域细分。在细分视角下,利用"四年内被引频次、同族专利数、专利宽度、权利要求数、科学关联度"五个指标构建了基于支持向量机的核心专利预测模型。以OLED领域核心专利预测为例进行实证研究,从"是否进行技术领域细分"和"与其他常用分类预测方法区别"两个视角进行了比较分析,结果表明本文提出的基于技术领域细分视角的核心专利预测模型在预测效果上具有一定比较优势。与此同时,论文还讨论了指标个数遴选对于预测结果的影响,结果亦表明当前建立的五个指标预测模型相对而言最为科学合理。 展开更多
关键词 核心专利 领域细分 预测 社团发现 支持向量机 OLED
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一种基于聚集系数的局部社团划分算法 被引量:12
2
作者 李孔文 顾庆 +1 位作者 张尧 陈道蓄 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第7期46-49,53,共5页
社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题。传统的复杂网络社团划分算法都必须获得全局网络的信息。随着网络规模不断增大,获得全局信息的难度随之增加;而在很多情况下只关心网络中某节点所在的局部社团。为了准确、快速地找到大规... 社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题。传统的复杂网络社团划分算法都必须获得全局网络的信息。随着网络规模不断增大,获得全局信息的难度随之增加;而在很多情况下只关心网络中某节点所在的局部社团。为了准确、快速地找到大规模复杂网络中的局部社团,提出了一种基于节点聚集系数性质的局部社团划分算法。该算法根据节点的连接频度,利用节点聚集系数的性质,从网络中某一待求节点开始,通过搜索邻居节点,划分该节点的社团结构。该算法只需要了解与待求节点相关的局部网络信息,在解决局部社团划分问题时其时间复杂度比传统的社团划分算法低。同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社团结构的划分。利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和由Java开发工具包构成的软件网络图进行社团划分实验,并且分别对实验结果与对象网络的具体特征进行了对比分析。 展开更多
关键词 局部社团 聚集系数 社团划分
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基于节点亲密度和度的社会网络社团发现方法 被引量:12
3
作者 刘瑶 康晓慧 +3 位作者 高红 刘峤 吴祖峰 秦志光 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2363-2372,共10页
社会网络是现实社会在网络空间的延伸,研究社会网络的结构特征对于发现网络结构、预测网络行为、保障网络安全有着重要的意义.社团结构是社会网络最重要的一种结构特征.近年来,研究人员提出了大量的社团检测算法,但大多集中在无权网络,... 社会网络是现实社会在网络空间的延伸,研究社会网络的结构特征对于发现网络结构、预测网络行为、保障网络安全有着重要的意义.社团结构是社会网络最重要的一种结构特征.近年来,研究人员提出了大量的社团检测算法,但大多集中在无权网络,不能处理网络中越来越复杂的连接关系.为了衡量有向加权网络中节点之间的关联强度,提出了一种新的节点亲密度定义,在此基础上设计了一种基于节点亲密度和度的社团结构检测方法(community detecting method based on node intimacy and degree,CDID),并在真实的社会网络数据集上进行了实验验证.与传统的社团检测方法相比,CDID方法能够获得更加准确的社团划分结果,并为无向无权、有向无权、无向加权、有向加权网络的社团划分提供了一种统一的解决方法. 展开更多
关键词 节点亲密度 节点度 加权网络 模块度 社团检测
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机会网络节点兴趣社区检测及路由策略 被引量:8
4
作者 刘期烈 胡春凤 +2 位作者 朱德利 李云 赵为粮 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期62-66,共5页
根据机会网络中节点较稳定的社会属性,提出了一种兴趣社区检测机制,将机会网络中节点的兴趣爱好量化,根据节点间兴趣爱好相似性进行兴趣社区划分.利用节点在运动过程中形成的社区,综合考虑节点的社区属性和节点间历史接触信息,设计了兴... 根据机会网络中节点较稳定的社会属性,提出了一种兴趣社区检测机制,将机会网络中节点的兴趣爱好量化,根据节点间兴趣爱好相似性进行兴趣社区划分.利用节点在运动过程中形成的社区,综合考虑节点的社区属性和节点间历史接触信息,设计了兴趣社区路由算法.兴趣社区路由由社区内路由和社区间路由组成,路由机制是选择与目标节点在同一兴趣社区且与目标节点接触较多的节点作为中继节点完成数据包转发.通过仿真实验验证兴趣社区路由策略的合理性和有效性.仿真结果表明,所提出的兴趣社区路由算法能有效降低网络开销和时延,提高了投递率. 展开更多
关键词 机会网络 兴趣爱好 社区检测 路由算法
原文传递
给互联网建立索引:基于词关系网络的智能查询推荐 被引量:8
5
作者 李亚楠 王斌 +1 位作者 李锦涛 李鹏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1771-1784,共14页
搜索引擎用户经常提交意图模糊的查询,从而导致搜索失败.为此,提出一种检索交互方式——智能查询推荐,它可以自动辨别查询是否语义明确,并对模糊查询建立体现其不同语义概念的分类目录,这个目录将帮助用户快速定位到合适查询.为了实现... 搜索引擎用户经常提交意图模糊的查询,从而导致搜索失败.为此,提出一种检索交互方式——智能查询推荐,它可以自动辨别查询是否语义明确,并对模糊查询建立体现其不同语义概念的分类目录,这个目录将帮助用户快速定位到合适查询.为了实现智能查询推荐,提出了一种基于自然语言小世界性质的查询语义识别算法——TECH(term concept hunting).TECH综合利用了物理学领域社区发现知识和计算机领域信息检索技术,给出了一种可扩展的算法框架.实验结果表明,与传统查询推荐方式相比,用户更喜欢智能查询推荐;TECH能够有效地辨识模糊查询的不同语义概念,并统计显著优于3个知名的对比系统. 展开更多
关键词 信息检索 查询推荐 小世界网络 社区发现 实验设计
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节点相似度感知的社会化间断连接无线网络结构检测机制 被引量:5
6
作者 吴大鹏 靳继伟 +1 位作者 吕翊 王汝言 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期141-146,共6页
间断连接无线网络中的节点采用"存储、携带、转发"的方式传输消息,网络中的节点具有较强的社会属性。该文提出一种基于相似度和标签传播的网络结构检测机制,节点以运动过程所经历的社区状态为依据,描述自身的中心度,进而,采... 间断连接无线网络中的节点采用"存储、携带、转发"的方式传输消息,网络中的节点具有较强的社会属性。该文提出一种基于相似度和标签传播的网络结构检测机制,节点以运动过程所经历的社区状态为依据,描述自身的中心度,进而,采用带有约束条件的标签传播方法,更新网络结构检测状态,最终完成社区结构划分。仿真结果表明,所提出的检测算法具有较高的准确性,适用于多种复杂网络结构。 展开更多
关键词 间断连接无线网络 社区检测 中心节点 邻居节点
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基于共同好友数的在线社会网络社区发现算法 被引量:5
7
作者 方平 郭正彪 +2 位作者 李芝棠 涂浩 杨彦明 《计算机科学与探索》 CSCD 2012年第5期456-464,共9页
为了快速准确地找到在线社会网络的社区结构,提出了一种基于共同好友数和节点邻居信息的社区结构发现算法。该算法以共同好友数最多的两个节点为初始社区,不断寻找与社区连接性最强的节点,并以节点Q值为衡量标准,判断是否将该节点加入... 为了快速准确地找到在线社会网络的社区结构,提出了一种基于共同好友数和节点邻居信息的社区结构发现算法。该算法以共同好友数最多的两个节点为初始社区,不断寻找与社区连接性最强的节点,并以节点Q值为衡量标准,判断是否将该节点加入到初始社区中,最后根据节点邻居所在初始社区信息确定最终的社区划分。针对两个经典社会网络和人工生成网络数据的实验划分结果表明,该算法是可行和有效的。 展开更多
关键词 在线社会网络 社区发现 共同好友 局部结构
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基于随机聚类采样算法的复杂网络社团探测 被引量:4
8
作者 蔡君 余顺争 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3560-3563,共4页
根据网络节点的局部拓扑信息构建稀疏相似网络。基于稀疏相似网络,提出了一种改进后的随机聚类采样算法对网络社团进行探测。在人工和真实网络上,将算法与未改进的随机聚类采样算法以及几种典型的社团探测算法进行了准确率和时间复杂度... 根据网络节点的局部拓扑信息构建稀疏相似网络。基于稀疏相似网络,提出了一种改进后的随机聚类采样算法对网络社团进行探测。在人工和真实网络上,将算法与未改进的随机聚类采样算法以及几种典型的社团探测算法进行了准确率和时间复杂度的比较。实验结果表明,该方法在时间复杂度上具有明显的优势,并且具有较好的准确率。 展开更多
关键词 复杂网络 社团探测 随机聚类采用 相似性
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拓扑结构与节点属性综合分析的社区发现算法 被引量:3
9
作者 张振宇 朱培栋 +1 位作者 王可 胡慧俐 《计算机技术与发展》 2018年第4期1-5,共5页
社交网络的社区发现对于理解网络功能、识别网络连接层次性及预测社交网络用户的复杂群体行为有着极其重要的基础性作用。鉴于现有社区发现算法通常只基于拓扑结构或节点属性单种因素提出,提出一种综合两方面因素的社区发现算法。该算... 社交网络的社区发现对于理解网络功能、识别网络连接层次性及预测社交网络用户的复杂群体行为有着极其重要的基础性作用。鉴于现有社区发现算法通常只基于拓扑结构或节点属性单种因素提出,提出一种综合两方面因素的社区发现算法。该算法首先基于Spearman相关系数对初始数据进行去相关性处理,避免后续分析的相关性误差;然后引入后验概率理论进行稳定性赋权,综合拓扑与属性两影响因素;最后根据模糊传递闭包原理,从关系变换的角度进行社区发现。与经典社区发现算法相比,该算法不仅提高了社区发现的准确性,且在一定程度上解决了社区结构中网络动态性影响及社区层次性问题。 展开更多
关键词 社区发现 Spearman相关性 后验概率 模糊传递闭包 社区层次
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动态社会网络的社团结构检测与分析 被引量:3
10
作者 刘瑶 王瑞锦 +1 位作者 刘峤 秦志光 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期724-729,共6页
真实社会网络如邮件、科学合作、对等网络等均可以用图进行建模。近年来,基于图的社团挖掘吸引了人们越来越多的研究兴趣,它不仅可以帮助识别网络的整体结构,还可以发现社团演变的隐藏规律。尽管使用静态图进行社团挖掘已经被广泛采用,... 真实社会网络如邮件、科学合作、对等网络等均可以用图进行建模。近年来,基于图的社团挖掘吸引了人们越来越多的研究兴趣,它不仅可以帮助识别网络的整体结构,还可以发现社团演变的隐藏规律。尽管使用静态图进行社团挖掘已经被广泛采用,但基于动态图的研究还比较少。通过使用时间序列,对动态图上的社团挖掘包括社团检测与分析进行研究,提出了一个新的动态社团结构检测模型,并采用真实网络数据集进行了实验。实验结果显示该模型在社团结构发现的有效性和效率性方面均有着良好的表现。 展开更多
关键词 社团检测 动态图 动态社会网络 模块度 时间序列
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基于节点内聚系数的局部社团发现算法 被引量:2
11
作者 赵文涛 赵好好 孟令军 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第12期270-274,共5页
为了能够快速有效地发现复杂网络中的局部社团,提出一种基于节点内聚系数的局部社团发现算法。该算法选取最大度节点作为起始社团,不断搜索其邻居节点,将满足条件的节点不断加入起始社团从而形成新的社团。在不同规模的真实网络数据集... 为了能够快速有效地发现复杂网络中的局部社团,提出一种基于节点内聚系数的局部社团发现算法。该算法选取最大度节点作为起始社团,不断搜索其邻居节点,将满足条件的节点不断加入起始社团从而形成新的社团。在不同规模的真实网络数据集和人工合成数据集上进行实验,并与其他三种局部社团发现算法进行社团划分效果的对比。实验结果表明,该算法能够在较短的运行时间内保持较高模块度来识别复杂网络中的局部社团结构,更适合于大规模复杂网络的社团结构挖掘。 展开更多
关键词 局部社团 社团发现 复杂网络 节点内聚系数
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一种发现交叠社团的快速层次化算法 被引量:2
12
作者 彭佳扬 杨路明 +2 位作者 王建新 李敏 蔡娟 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1834-1840,共7页
针对大多数层次聚类算法无法识别实际复杂网络中存在的交叠社区等缺陷,提出1种度量社团间连通性的指标,并在此基础上设计1种发现交叠社团的快速层次化算法F-HOC。F-HOC以社团连通性为依据,用凝聚法对k-团进行弱社团检测、递归合并,以达... 针对大多数层次聚类算法无法识别实际复杂网络中存在的交叠社区等缺陷,提出1种度量社团间连通性的指标,并在此基础上设计1种发现交叠社团的快速层次化算法F-HOC。F-HOC以社团连通性为依据,用凝聚法对k-团进行弱社团检测、递归合并,以达到网络可交叠层次化快速聚类的目的。采用人们普遍接受的基准随机网络作为标准数据对算法进行测试,并应用该算法对足球网络进行分解。研究结果表明:与目前可以发现交叠社团的层次化算法EAGLE相比,对于社团结构明显的复杂网络,F-HOC具有更大的敏感度和更高的运行效率;随着大规模网络数据的不断增加,EAGLE的运行时间呈指数增长,而F-HOC保持线性增长,F-HOC更适用于大规模的复杂网络。 展开更多
关键词 复杂网络 社团连通性 社团发现 层次化 交叠
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动态社区的点增量发现算法 被引量:2
13
作者 顾炎 熊超 《计算机技术与发展》 2017年第6期81-85,90,共6页
当前复杂网络中动态社区发现方式大多为孤立地考察当前时间节点,没有利用之前时间节点上社区结构的信息,因而产生了大量的冗余计算。为解决此问题,基于动态社会网络在短时间内未发生过多改变的短时平滑性假设,提出了一种增量聚类动态社... 当前复杂网络中动态社区发现方式大多为孤立地考察当前时间节点,没有利用之前时间节点上社区结构的信息,因而产生了大量的冗余计算。为解决此问题,基于动态社会网络在短时间内未发生过多改变的短时平滑性假设,提出了一种增量聚类动态社区发现算法。该算法将物理学领域万有引力的思想引入到动态社区发现中,针对动态社会网络中的节点,定义了节点间的相互作用力,在t-1与t时刻社区变化差量的基础上,通过比较节点间作用力对节点的社区归属进行了分析和调整,以期在t时刻快速准确地发现动态社区。在安然邮件数据集上的实验表明,当网络中的节点数量达到104以上,提出的算法能够在两分钟左右的时间内挖掘出模块度为0.53左右的社区结构,优于其他几种算法,说明该方法能够快速准确地挖掘出较好的社区结构。 展开更多
关键词 节点 增量 动态网络 社区发现
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图正则化非负矩阵分解的异质网社区发现 被引量:2
14
作者 刘家骥 包崇明 +2 位作者 周丽华 王崇云 孔兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期131-138,共8页
挖掘数据网络中有价值的、具有稳定性的社区,对网络信息的获取、推荐及网络的演化预测具有重要的价值。针对现有异质网络聚类方法难以在同一维度有效整合网络中异质信息的问题,提出了一种基于图正则化非负矩阵分解的异质网络聚类方法。... 挖掘数据网络中有价值的、具有稳定性的社区,对网络信息的获取、推荐及网络的演化预测具有重要的价值。针对现有异质网络聚类方法难以在同一维度有效整合网络中异质信息的问题,提出了一种基于图正则化非负矩阵分解的异质网络聚类方法。通过加入图正则项,将中心类型子空间和属性类型子空间的内部连接关系作为约束项,引入到非负矩阵分解模型中,从而找到高维数据在低维空间的紧致嵌入,成功消除了异质节点之间的部分噪声,同时,对反映不同子网络共有潜在结构的共识矩阵进行优化,有效整合异质信息,并且在降维过程中较大限度地保留了异质信息的完整性,提高了异质网络聚类方法的精度,在真实世界数据集上的实验结果也验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 异质网络 社区发现 非负矩阵分解 图正则化
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基于亲密度和吸引力的二分网络社区发现算法 被引量:2
15
作者 张晓琴 刘莉楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第23期170-176,共7页
社区划分是二分网络研究中的一个热门话题,针对现有的二分网络社区发现算法存在从不同节点出发社区划分准确率低的问题,提出了基于亲密度和吸引力的二分网络社区发现算法(Intimacy and Attraction Algorithm,IAA)。该算法将U类中的每一... 社区划分是二分网络研究中的一个热门话题,针对现有的二分网络社区发现算法存在从不同节点出发社区划分准确率低的问题,提出了基于亲密度和吸引力的二分网络社区发现算法(Intimacy and Attraction Algorithm,IAA)。该算法将U类中的每一个节点看作一个社区,通过计算出每一个社区的亲密度和社区间的吸引力来合并社区,从而得到U类节点的划分,最后V类节点划分到已有的社区中得到完整的社区划分结果。在人工数据集和真实网络上进行分析,分别利用互信息和模块度作为评价指标,实验结果表明,IAA能够更有效挖掘二分网络社区结构,具有良好的社区划分效果。 展开更多
关键词 二分网络 社区发现 亲密度 吸引力 归一化互信息 模块度
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基于自适应仿射传播聚类的社团发现求解 被引量:1
16
作者 穆宝良 李晋 《软件工程师》 2013年第6期32-34,共3页
本文对复杂网络的社团发现问题进行研究,分析社团发现问题和聚类问题的相似性,使用自适应仿射传播聚类算法对社团发现问题进行求解,给出了算法的实例,针对算法中的不同参数进行测试比较。结果表明算法具有较好的准确率和运行效率。
关键词 复杂网络 社团发现 自适应仿射传播
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基于边重整化方法的新社团检测算法
17
作者 覃森 秦兆钰 +3 位作者 赵来婉儿 程萌 王佳敏 朱雅芸 《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》 2023年第1期82-87,98,共7页
现实网络构造过程中,存在连接数据不完整甚至自相矛盾等问题,且现有的社团检测算法易出现丢失部分连接信息等现象,为此,提出一种基于边重整化方法的新社团检测算法。根据“节点间相似性越小则属于同一社团的概率也越小”原理,引入节点... 现实网络构造过程中,存在连接数据不完整甚至自相矛盾等问题,且现有的社团检测算法易出现丢失部分连接信息等现象,为此,提出一种基于边重整化方法的新社团检测算法。根据“节点间相似性越小则属于同一社团的概率也越小”原理,引入节点间随机游走的稳态概率来衡量节点之间的相似性,不断移除相似性最小的现存连边,并补充相似性最大的丢失连边,以保持网络总连接边数不变。最后通过实例验证了新社团检测算法的有效性。 展开更多
关键词 社团检测 边重整化 随机游走 相似性 模块度
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基于有向赋权图的垃圾邮件社团发现算法
18
作者 黄胜宇 徐汀荣 王宏瑞 《微计算机信息》 2011年第7期164-165,174,共3页
本文在有向赋权邮件网络的基础上,针对垃圾邮件的特征,分析邮件发送者和接收者的关系,通过社团密度这一度量函数,对有向赋权邮件网络进行社团结构分析,以准确确定社团结构与形式,该算法另一优势是可发现重叠社团。
关键词 数据挖掘 社团发现 有向赋权图 垃圾邮件
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一种基于节点中心度的社区划分新算法
19
作者 乔健 杨昆朋 《现代计算机(中旬刊)》 2015年第3期22-25,共4页
针对传统的K-means算法的划分结果受初始中心节点影响较大,以及每次刷新中心节点均需要进行计算,使得算法运行时间较高等问题,提出一种基于中心度的K-means改进算法CDK算法。该算法根据节点的中心度以及节点之间的最短路径来确定初始社... 针对传统的K-means算法的划分结果受初始中心节点影响较大,以及每次刷新中心节点均需要进行计算,使得算法运行时间较高等问题,提出一种基于中心度的K-means改进算法CDK算法。该算法根据节点的中心度以及节点之间的最短路径来确定初始社团的中心节点,然后根据节点之间的Jaccard相似度,将非中心节点划分到K个社团中。CDK算法避免了传统的K-means算法由于随机选取初始中心点而造成划分结果不稳定、精度较差的问题,同时CDK算法在刷新中心节点的时候无须进行计算,具有更低的时间复杂度。 展开更多
关键词 中心度 K-MEANS 社区发现
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互联网宏观拓扑的社团发现
20
作者 张君 赵海 +1 位作者 林川 刘晓 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第11期148-151,共4页
自然界中存在的大量复杂系统都可以通过复杂网络加以描述,社团结构是继小世界特性和无标度特性之后发现的最为重要的复杂网络特性。社团发现对理解互联网的宏观拓扑结构至关重要。针对互联网宏观拓扑的结构特性,基于边聚簇算法思想,设... 自然界中存在的大量复杂系统都可以通过复杂网络加以描述,社团结构是继小世界特性和无标度特性之后发现的最为重要的复杂网络特性。社团发现对理解互联网的宏观拓扑结构至关重要。针对互联网宏观拓扑的结构特性,基于边聚簇算法思想,设计了一个基于路由特征的社团发现算法,以互联网宏观拓扑中的探测边频为影响因子定义边相似性,改造边聚簇算法中的关键聚簇过程,以发现互联网宏观拓扑中的社团结构。实验结果表明,所提算法与原算法相比,具有更高的分割密度。进一步以边介数替代探测边频,将该算法应用在其它类型网络中,同样取得了较好的效果。 展开更多
关键词 复杂网络 社团发现 路由特征 互联网宏观拓扑
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