分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 跨网络用户身份识别的研究不但为多网络数据融合提供了依据,而且在用户身份监管、谣言控制等领域均有广泛应用价值。针对现有算法对用户兴趣在跨网络用户身份识别中作用的忽视以及时间复杂度高的问题,提出了基于用户兴趣的跨社交网络用户身份识别算法(UI-UI)。首先利用分块(blocking)思想对用户节点进行初筛选,以提升算法效率降低时间复杂度;其次根据用户产生内容(user generated content,UGC)和用户社交关系对用户兴趣进行建模,并计算兴趣相似度作为身份识别的依据;最后利用半监督学习的方法进行跨网络用户身份识别。通过在真实社交网络中进行实验,结果表明UI-UI算法能有效识别跨网络用户,且准确率和召回率稳定,运行时间显著减少。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 穿戴式跌倒检测中老年人特征属性过多会造成维数灾难,影响后续跌倒检测精度。针对此问题,首先采用时域分析法提取初始特征向量集,然后用提出的改进核主成分分析算法(IKPCA)对特征向量进行降维,从而获得优质的特征向量集,使得后续的分类具有更好的效果。IKPCA算法首先利用I-RELIEF算法对初始特征向量集进行特征选择,然后计算跌倒特征向量的信息度量和相似度度量,最后根据跌倒特征向量的相似度度量剔除无效的跌倒特征向量。IKPCA算法不但保持核主成分分析算法(KPCA)较好的降维能力,而且扩充了较好的分类能力。利用真实的数据集进行实验,对比分析表明,相比其他算法,IKPCA算法能够得到更优质的特征向量数据集。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了解决现有的多标签传播社区划分算法采用的随机顺序策略导致形成的社区划分结果不稳定和社区质量不够高的问题,提出了一种基于节点综合相似度的多标签传播社区划分算法MLPA-NCS。以节点潜在影响力的降序作为节点选择顺序,解决社区结果划分不稳定问题。根据节点的主题相似度和链接相关度计算出节点综合相似度,并以节点综合相似度降序作为更新节点标签时对邻近节点遍历的顺序,提高所划分社区的质量。采用真实数据集和人工网络数据,对多个算法进行对比实验,结果表明算法有效可行,社区划分结果更稳定,社区质量也更高。