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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吴斌 肖琰 张云雷
动态社团发现是研究网络演化的关键步骤。在数据量迅猛增长的情况下,社团发现的单机算法效率较低。该文提出了一种基于Spark的并行增量动态社团发现算法(parallel incremental dynamic community detection algorithm based on Spark,PIDCDS),为了在GraphX并行图计算平台上通过最大化持久力发现社团,该算法对节点的持久力计算公式进行了有效修正。PIDCDS计算每个时间片中增量节点的持久力指标,更新其社团归属,在保证一定的社团划分准确性的
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
应文豪 孙中强 王诗愉 钟珊 龚声蓉
针对海量或高维数据进行异常检测实验时，往往检测速度较慢、效率较低。针对此问题，设计了一种基于Spark分布式计算的扩展孤立森林异常检测算法改造实验。实验基于Spark框架，分别在数据抽样、训练、预测等阶段设计并行化改造方法，通过与单核条件下的算法对比，验证了并行化方法在保证准确性的前提下执行效率得到大大提高。此实验对加深学生对大数据分布式并行处理知识的理解，引导其对海量数据挖掘相关技术的学习兴趣具有积极作用。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张欣 马瑞敏
[目的/意义]核心专利的发现是技术创新的重要环节,对于技术改进和专利战略布局意义重大。[方法/过程]首先界定核心专利的概念,然后在对原始PageRank算法模型介绍的基础上,结合专利的被引次数和专利的年龄对原始的PageRank算法进行改进,提出PatentRank算法(简称PTR),并将其应用到OLED领域中来识别核心专利。[结果/结论]研究发现,相比被引次数,PTR不仅能将该领域的核心专利识别出来,而且还可以识别出一些重要性的基础性专利,为研究OLED相关技术提供追本溯源的研究思路;相比原始PageRank算法,PTR具有更高的值区分度,在局部改善了PR的排名。
关键词：
PageRank 核心专利 OLED
[期刊] 图书情报工作
[作者]
罗毅辉 熊曙初
尽管目前存在许多文本特征选择方法,但是它们都有着一定的局限性。提出一种新的基于群体增量学习(Population Based Incremental Learning)算法的文本特征选择方法,其特点是无需特征集的先验知识和容易实现,并且由于使用了简单分类器性能作为评价准则,计算复杂度很低。对Reuters-21578文本集的分类实验结果表明,该方法平均分类性能要优于卡方统计量、信息增益和简单遗传算法三种常用的特征选择方法。
[期刊] 图书馆
[作者]
陈臣
作为个性化信息推送的基础和核心,了解用户兴趣并将用户兴趣信息实时交付图书馆,是图书馆个性化服务的关键。在对图书馆个性化服务模式和小数据关系分析的基础上,文章研究了基于小数据的读者兴趣发现与动态更新,可增强图书馆对读者兴趣的预测准确性,并提升图书馆个性化服务推荐的效率。
关键词：
小数据 读者兴趣 发现与动态更新
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
陈锋 张智 李琴剑 陈宇强 陈国良
浮动车数据(floating car data, FCD)技术是大规模城市路网交通流实时采集的有效方法.城市交通的动态诱导和控制需要对海量FCD进行快速处理.鉴于此,提出了FCD并行计算的动态任务调度方法.针对FCD数据包计算时间的不确定性和动态性,根据计算节点的处理能力进行数据包的动态分割,在处理过程中,采用动态任务分配策略以实现计算节点的同步.该方法在龙芯国产大数据一体机平台上进行了实现,并采用现场FCD数据进行了实验验证,结果表明,该方法较轮询和Min-Min调度算法,显著地提高了并行处理的性能.
[期刊] 技术经济
[作者]
时建中 程龙生
针对目前多数财务危机预警模型为静态建模、模型的增量学习能力不足等问题,设计了一种基于分类器集成的增量学习系统,利用财务类别导向知识对集成子系统进行动态选择,构建了具有增量学习能力的财务危机动态预警模型。基于实际财务数据的实验表明,基于增量学习系统的财务危机预警模型是一种兼具稳定性和适应性的财务危机预警工具。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
苏浩 刘其成 牟春晓
提出一种基于MapReduce框架的商品评论热点发现并行算法——PR-HD算法. PR-HD算法使用爬虫技术提取某电商平台下某热门手机的评论数据生成评论数据集,以TF-IDF算法来计算特征词的权重,通过特征词添加位置权重的方式来得到特征词的最终权值,建立向量空间模型(VSM)计算不同评论语句的相似度,使用Canopy算法和K-means算法相结合从而实现商品评论的热点发现.这使得产品开发人员可以从中获取更直接有效的建议和反馈.
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
宋贤钧
办公自动化系统的发展方向是以知识管理为核心的办公自动化系统,知识发现、知识提取是其中重要的技术。基于语义相关性提出了一种知识发现的模型,并根据TextTiling算法给出了其实现方法。
关键词：
知识发现 模型 算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
孙明溪 刘春琦
[目的 /意义]在大数据时代面对海量的数据用户有时会束手无策。因此,越来越多的学者们开始关注互联网热点话题发现的算法,帮助用户快速获取热点话题。[方法 /过程]基于DBSCAN算法,通过动态调整参数来优化算法,实现热点话题发现。根据句法结构与句间关系分析构建热点话题过滤模型,过滤包含热点词项的一般话题。[结果 /结论]采用主流网站新闻数据集进行实验,利用错检率、漏检率等评价指标对算法的有效性进行检验,实验结果证明改进算法性能有所提升,能够为信息用户提供科学研究网络数据的高效途径。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
邓晓懿 杨阳 金淳
复杂网络中的重要节点发现在现实生活中有着广泛的应用价值。传统重要节点发现方法可分为局部发现和全局发现两类算法,全局发现算法中最具代表性的是特征向量中心性算法(Eigenvector Centrality, EC),EC算法将所有节点归为一个社区并利用邻居节点重要性反馈计算节点的影响力大小,具有较高的计算效率和识别精度。但是,EC算法忽略了网络的拓扑结构,未考虑到真实网络中节点所在社区的结构特征。为此,本文提出一种基于网络拓扑结构的可达中心性算法(Accessibility Centrality, AC),首先利用邻接矩阵作为反馈路径,在反馈过程中计算不同路径下的节点整体影响力。同时,利用影响力传递过程中的噪音干扰特性,修正每一路径长度下节点整体影响力大小,最后利用修正结果得到AC值。为评估AC算法,本文利用两种传染病模型模拟节点影响力在四组真实网络中的传播过程,并引入其他四种算法进行对比验证。实验结果表明,与其他算法相比,AC算法可以更准确、有效地识别出有具有影响力的重要节点。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
谷瑞军 陈圣磊 陈耿 汪加才
指出随着互联网的发展和社交网络的广泛应用,学者之间的合作途径越来越多,学者具备多重的社团属性;但是,传统的基于聚类或模块度优化等社团划分方法往往将学者划分到唯一的社团。基于Salton方法构建合著网络,使用加权的链接聚类算法实现社团的聚类划分,该方法将节点间的边作为聚类对象,采用凝聚式层次聚类进行社团划分。因节点属于不同的边,因而可以归属于不同的社团,最终得到的社团可以部分重叠。为检验方法的有效性,使用基于C-DPLP的合著网络构建系统获取数据,构建合著网络;然后使用加权的链接聚类进行社团发现和可视化。结果表明,该方法能有效地发现部分重叠的合著社团,且社团的意义比较明确。
关键词：
重叠社团 链接聚类 合著网络 复杂网络
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
迟钰雪 刘怡君
大数据时代的来临使得在线社交网络中,舆论大V与普通用户影响力差异日趋明显。以共同受到舆论大V影响的普通用户的行为表现为研究对象,从"舆论领袖—普通用户"的"一对多"信息传播模式入手,在宏观层面分析用户行为随时间的变化,在微观层面引入社团发现算法探寻用户间的交互特征。实证方面,选取两个案例、六个试验样本进行试验,发现在"一对多"影响下的普通用户之间存在"多对多"用户交互模式。实验结果表明,"多对多"模式交互周期较短,同时发现帕累托法则适用于交互形成的社团。
关键词：
大数据 舆论领袖 社团发现 帕累托法则
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
柳龙华 陈晶晶 姜秀梅 陈桥 武斌功 管在林
在多品种混流生产车间里，广泛存在着各种批量的任务在多台并行机上调度优化问题，这种并行机批量调度需要考虑批量大小设置、加工顺序优化、设备充分利用等多种要素，是一类典型NP-hard问题，且当任务加工完后还需要考虑转运过程时，问题将变得更加复杂。为了减少并行机生产过程中任务拖期和在制品积压，寻求更好的生产调度方案，针对典型并行机生产和转运场景，以最小化加权完工时间及拖期工件的惩罚费用、作业切换成本和库存成本之和为优化目标，设计了基于启发式规则的仿真程序与遗传禁忌算法相结合的优化算法，研究单工序不相关并行机调度环境下车间批量调度的最优调度方案，再通过案例验证了本文优化算法的有效性。结果表明，优化算法得出的并行机批量调度方案使得作业切换次数和拖期订单大大减少，减少在制品库存的同时提高了转运资源的利用率。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓毅 徐兆棣
自动分类是数据挖掘和机器学习中非常重要的研究领域。针对难以获得大量有类标签的训练集问题,提出了基于小规模训练集的增量式贝叶斯Bayes分类,给出增量式Bayes分类机理参数计算及其算法。对算法分两种情况处理,第一种情况是新增样本有类别标签,利用现有分类器检验其类标签,如果匹配则保留当前分类器,否则利用新样本修正分类器;第二种情况是新增样本无类别标签,则利用现有分类器为其训练类标签,然后利用新样本来修正分类器。试验结果表明,该算法是可行有效的,比Naive Bayes分类算法有更高的精度。增量式Bayes分类算法的提出为分类器的更新提供了一条新途径。
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