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[期刊论文] 盛俊 顾沈胜 陈崚
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CSTPCD 北大核心
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摘要:社会网络顶点分类在解决实际问题中有广泛的应用,但绝大多数现有的网络顶点分类算法都集中在无符号的网络,而在边上具有符号的社交网络上的顶点分类算法却很少,且负链接对于符号网络分析的作用大于正链接.研究了符号网络中顶点的分类问题.首先将正、负网络映射到相对应的隐空间,提出基于隐空间的正负链接的数学模型;然后提出优化该模型的迭代算法,通过对隐空间矩阵和映射矩阵的迭代优化,来对网络中的顶点进行分类.由带符号的社会网络数据集的实验结果证明,该算法在数据集Epinions上得到结果的F1值在11以上,在数据集Slashdo上得到结果的F1值在23.8以上,与随机算法相比具有较高的精确度....
[专利] 发明专利 CN201710012138.7
扬州大学 2017-11-17
摘要:本发明涉及一种基于隐空间的符号链接预测方法。本发明根据共同邻居指标和带符号网络的邻接矩阵计算带符号网络中节点之间的权重,得到权重矩阵w,要得到方法最终需要优化的隐空间矩阵H和相对应的映射矩阵u,分别固定Hp,up,Hn,un其中的三项,求出Hp,up,Hn,un的优化迭代公式,根据得到的优化迭代公式对Hp,up,Hn,un同时进行迭代更新,根据迭代后的Hp,up,Hn,un的最优值,对链接存在的可能性和符号做出预测。本发明克服了以往只注重链接符号的研究,而未对该符号存在的可能性大小做出预测的缺陷。本发明针对带符号社会网络的符号预测问题提出基于隐空间的符号链接预测方法,收敛速度快,且能够对链接的符号和为该符号的概率做出较为准确的预测。
[专利] 实用新型 CN201720616086.X
扬州大学 2018-01-09
摘要:本实用新型涉及智能家居系统。本实用新型光照传感器、温湿度传感器输出连接数据采集终端,数据采集终端连接家庭局域网,家庭局域网分别连接NFC门禁、控制终端、用户终端。本实用新型克服了过去无法远距离且移动式控制,不具有智能控制,依赖于用户操作等缺陷。本实用新型使用传感器采集数据,实现自动控制,可以节约能源;运用机器学习的技术,自动学习用户的选择,使整个系统更加智能化;系统结构简单,技术先进,通过ZigBee模块组网,智能化的控制家居无疑为人们的生活带来了很大便利,增加了舒适性。
[专利] 发明专利 CN201710173616.2
扬州大学 2017-08-01
摘要:本发明公开了一种带符号网络的顶点分类的映射方法,首先根据已被标记的顶点得出标签矩阵Y;得到最终需要优化的偏好矩阵P,转换矩阵Q,以及分类器所需的矩阵w;分别固定Qp,Qn,P,w其中的三项,求出Qp,Qn,P,w的优化迭代公式;根据得到的优化迭代公式对Qp,Qn,P,w同时进行迭代更新;根据迭代后的Qp,Qn,P,w的最优值,对带符号网络中未被标记的顶点所属的类别做出预测;本发明的映射方法迭代收敛速度快,且准确率高。
[硕士论文] 顾沈胜
计算机科学与技术 扬州大学 2018(学位年度)
摘要:带符号网络在机器学习和数据挖掘领域有着重要研究和应用价值。带符号网络中的链接预测已经引起了很多领域研究者越来越多的关注。链接预测是网络分析中的重要研究领域。最近,带符号网络中的链接预测引起了很多学者的关注。我们不仅要预测出带符号网络中节点之间是否存在潜在或者将来即将生成的链接,还要预测出链接存在的可能性大小以及链接上所带的符号。除此以外,链接预测的结果还需要尽可能满足社会平衡理论和社会结构理论。
  现有的带符号的网络的链接预测方法大都是在将传统的无符号网络中的链接预测方法运用到带符号的网络中的方法中,一般都只考虑了符号为正的链接而忽略了符号为负的链接,或者把符号为负的链接也当作是符号为正的链接来处理。所以,专门为带符号网络设计出有效的链接预测算法有十分重要的意义。
  针对上述问题,本文研究带符号网络中链接预测的有效方法,主要工作以及研究成果有:
  (1)提出了基于Katz指标的符号预测算法。这种方法是基于经典的社会平衡理论,运用了单分网络中链接预测的衡量节点间相似度的Katz指标,并且考虑了网络的拓扑结构特征,对带符号网络链接的符号做出预测。我们解释了Katz指标符合带符号网络中的社会平衡理论,论证了将Katz指标应用于带符号网络的合理性。实验结果表明,这种方法在节约时间和成本的基础上大大提高了预测的准确度。
  (2)为了能够在预测出链接符号的同时,预测出链接为该符号的概率大小,提出了基于隐空间映射的带符号网络的链接预测方法。考虑到社会平衡理论和社会结构理论,我们先定义了一个平衡/地位的权重矩阵来反映未知链接上的平衡/地位约束。并提出了一种结合隐空间和平衡/地位约束的算法模型,通过迭代来优化这个模型。在此模型的基础上对带符号网络中的链接的符号以及该链接存在的概率做出预测。我们论证了该迭代方法的收敛性和正确性。在实际的带符号网络的实验结果表明,该算法比其他算法具有更高质量的预测效果。
  (3)提出了基于精确度优化的链接预测算法。该方法以精确度为目标函数,将链接预测问题转化为最优化问题。我们对网络中每个有序的节点对都定义一组拓扑特征,并把这些特征当作节点对的属性,从而将符号网络链接预测问题转化为二分类问题,然后通过对精确度的优化来解决这个二分类问题。该算法的实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,且预测结果准确性高。
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