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: 目前复杂网络节点重要性识别算法主要集中在无权、无向网络上,不能全面地描述真实世界复杂网络的情况。例如,大部分中心性度量方法仅仅考虑单一指标,忽略了节点出度与入度的差异,且忽视了权重的重要性。基于有向加权复杂网络,综合考虑节点出度与入度的差异,以及权值在真实网络中的实际重要性,提出了一种基于出度、入度和权值的中心节点识别算法——cw-壳分解算法。为了验证该算法的有效性,利用W-SIR传播模型在真实复杂网络上进行病毒传播仿真实验,结果表明,cw-壳分解方法能够有效地对节点进行分级排序,识别出具有高扩散能力的节点。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对在线用户评论中产品特征的提取和聚类问题进行了研究,提出一种改进的SimRank算法,将情感词-特征对放入二分网中,在二分网中使用改进后的SimRank算法计算特征词之间的相似度;再通过谱聚类算法对特征相似度进行聚类,提取网络产品的特征集合。以某电脑评论为例,从中提取情感词-特征对进行研究,实验结果显示,改进后的算法准确率更高。改进后的特征相似度检测方法可以作为检测特征相似度的有效方法。实验采用在线产品的评论语料,实验结果表明使用改进后的SinRank相似度对特征词进行聚类提取出特征更加准确。