分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 链接预测是基于已知的部分图数据来预测节点之间未被观测到的边或者未来可能产生的边的任务。链接预测领域目前最表现最佳的方法是，对所有目标节点对提取周围的低阶邻居小图，使用小图做图分类预测链接的方法。然而，这种方法的稳定性和性能受限于图的局部结构特异性。提出的方法在上述算法的基础上进行了改进。该算法根据目标节点周围节点的结构特征计算周围节点优先值，根据优先值筛选出高优先值的节点集合，并同时选出一定数量的随机节点，共同组成封闭子图，提取子图特征进行链接预测。实验表明，该算法有效提高了在不同结构的图数据上选出的小图的精准性和稳定性，显著提升了链接预测的效果。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 技术机会预测有利于国家和企业管理者识别技术未来的发展方向，从而调整技术发展战略，在技术竞争中占据优势地位。[方法/过程] 提出一种基于深度学习的技术机会预测方法。首先运用AP （affinity propagation）聚类算法实现对技术领域的主题划分。其次运用Doc2Vec算法计算出各技术领域专利文本相似度情况，进而识别出具有发展潜力的技术领域。再次采用生成式拓扑映射（generative topographic mapping，GTM）算法对发展潜力技术领域绘制专利地图，通过GTM逆向映射获得技术机会。最后，构建基于深度学习的链接预测模型，对识别出的技术机会进行链接预测，从而获得高发展概率的技术机会。[结果/结论] 使用新能源汽车专利数据对方法的有效性进行验证，结果显示基于深度学习的链接预测模型的预测准确率、召回率和F1值均优于其他预测模型，并对新能源汽车的技术机会进行预测。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-12-05 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】科研合作关系是一种重要的社会网络。为了促进科研合作, 提高科研生产率, 对金融领域的科研 合作推荐模型进行研究。【方法】建立金融领域个人、机构和区域三个层面的科研合作网络, 提出一种新的融合 基于邻居节点和基于路径的网络特征的科研合作推荐模型, 并从个人、机构和区域三个层面进行实证检验。【结 果】通过对 2000 年到 2014 年刊载的 68 905 篇金融领域的文章进行分析并构建科研合作网络, 在个人、机构和 区域三个层面上, 基于特征融合的链接预测方法的 AUC 值分别为 84.25%、87.34%和 91.84%, 均高于基于邻居 节点的算法和基于路径的算法的 AUC 值。【局限】在进行训练集和测试集选取的时候只按时间进行切分, 有待 使用更多的切分方式对实验结果进行优化。【结论】本文有助于金融科研领域的个人、机构和区域寻求合作对象, 为进行科研网络的研究以及科研合作推荐的学者提供新的研究方法和思路。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-30 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】科研合作关系是一种重要的社会网络。为了促进科研合作, 提高科研生产率, 对金融领域的科研 合作推荐模型进行研究。【方法】建立金融领域个人、机构和区域三个层面的科研合作网络, 提出一种新的融合 基于邻居节点和基于路径的网络特征的科研合作推荐模型, 并从个人、机构和区域三个层面进行实证检验。【结 果】通过对 2000 年到 2014 年刊载的 68 905 篇金融领域的文章进行分析并构建科研合作网络, 在个人、机构和 区域三个层面上, 基于特征融合的链接预测方法的 AUC 值分别为 84.25%、87.34%和 91.84%, 均高于基于邻居 节点的算法和基于路径的算法的 AUC 值。【局限】在进行训练集和测试集选取的时候只按时间进行切分, 有待 使用更多的切分方式对实验结果进行优化。【结论】本文有助于金融科研领域的个人、机构和区域寻求合作对象, 为进行科研网络的研究以及科研合作推荐的学者提供新的研究方法和思路。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 预测用户是否转发、评论通缉微博，研究及评估影响通缉微博传播的重要特征，有助于公安微博提升其运营绩效，增强警民之间的沟通和合作。[方法/过程] 针对通缉微博的特点，在抽取通缉微博的用户特征、时间特征、微博文本结构特征的基础上，提取通缉微博中的案件特征，包含案件地点关键字、时间关键字、通缉令等级、有无悬赏等，利用xgboost算法计算不同特征在转发、评论预测中的重要性，并结合传播网络特征和节点属性，构建基于特征属性异质信息网络嵌入的公安微博传播预测模型，并对模型进行训练和评估。[结果/结论] 预测模型在转发、评论数据集上的AUC值分别达到0.737和0.799。由于该模型融合了网络结构特征和不同节点属性，更贴近现实的异质信息网络，相比传统的链接预测模型精确度更高。另外，特征重要性实验结果表明，所提出的案件关键字特征在影响微博转发、评论预测的所有特征中重要性最高。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 在基于位置的社交网络中用户链接与位置链接之间具有一定的内在关联，而且不同的用户在社交网络中表现也存在差异。因此，对于以上问题提出一种协作式个性化链接预测算法。针对用户的个性化特征，采用核密度估计方式对用户在时间和空间维度建模，基于兴趣组对用户进行重叠社团划分，并通过社团、好友以及签到关系进行个性化用户链接预测。基于个性化用户链接预测结果，利用从社团重启的随机游走预测用户的个性化位置链接。协作式个性化链接预测算法通过用户链接预测和位置链接预测的迭代使得二者性能相互提升，实验结果表明，所提算法相比于现有算法具有更好的预测性能。
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： 基于网络结构的推荐算法存在多样性不足的问题，为此提出了一种二部图多权重投影的大数据推荐算法。首先，提取出数据集的基础信息，将所有的项目—用户数据输入莱文斯坦距离程序，计算各个属性之间的相似性；然后，计算二部图网络中节点之间相同邻居的数量、节点之间的共同邻居度以及每个节点的度，计算二部图网络中每条边的三重权重；最后，采用增强的二部图投影技术提取二部图网络的潜在链接，实现基于相似性的链接预测。采用大数据集与小数据集分别完成了实验，结果显示该算法的准确率与覆盖率均优于其他几种类型的推荐算法，并且优于同类型的推荐算法。
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