黑龙江省博士后基金(LBH-Z12068)
- 作品数：7 被引量：53H指数：5
- 相关作者：印桂生董宇欣张亚楠董红斌韩启龙更多>>
- 相关机构：哈尔滨工程大学哈尔滨理工大学北京林业大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省博士后基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于提升系数的微博异常排名检测方法被引量：5
- 2013年
- 通过操纵微博提升排名的行为严重干扰了正常的微博排名秩序,现有的微博异常排名检测方法忽略了微博拓扑对微博排名的影响.文中通过比较微博网络中随机链接的微博BlogRank值与全连接、环状拓扑微博联盟中目标微博的BlogRank值,提出一种基于提升系数的微博异常排名检测方法.在仿真数据集的实验表明,该方法能通过微博拓扑有效地识别微博异常排名.
- 印桂生张亚楠董宇欣袁伟伟董红斌
- 一种由长尾分布约束的推荐方法被引量：10
- 2013年
- 由于在线商品销售的长尾效应,冷门商品的总销量非常巨大,因而对冷门商品的推荐十分重要,然而由于对冷门商品的评价数量少,导致现存的推荐算法对其推荐权重接近平均推荐权重,所以很难使用户关注冷门商品,影响了冷门商品的销售,因此合理地提高冷门商品的推荐权重十分重要.提出一种由长尾分布约束的推荐方法(long tail distribution constrained recommendation method,LTDCR),由用户行为的相似度确定用户间相似关系,并应用不信任关系约束用户相似关系的传播,通过长尾分布约束由用户间相似关系计算的推荐权重,并给出一种精确描述长尾分布的方法.在包含大量冷门商品的数据集的实验结果表明,LTDCR在训练集较小的情况下,有效地提高了对冷门商品的推荐效果.
- 印桂生张亚楠董红斌董宇欣
- 基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐被引量：19
- 2014年
- 现有的推荐算法很难对没有任何记录的冷启动用户或者历史记录稀疏的用户给出准确的推荐,即用户的冷启动问题.本文提出一种基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐方法,由不信任关系约束信任关系的传播,得到准确且覆盖全面的用户信任关系矩阵,并通过对用户信任关系矩阵和用户商品矩阵的概率分解联合用户信任关系和用户商品矩阵信息,为用户给出推荐.实验表明该方法对冷启动用户和历史记录稀疏的用户的推荐效果有较大幅度的提升,有效地解决了用户的冷启动问题.
- 印桂生张亚楠董宇欣韩启龙
- 面向离散优化问题的改进二元粒子群算法被引量：6
- 2015年
- 二元粒子群算法被广泛用于求解离散组合优化问题。在求解离散优化问题时,二元粒子群算法会出现解空间利用率低,速度和状态趋同以及退化和波动等演化问题。针对这些问题,提出一种改进的二元粒子群算法。算法使用Gray码演化基编码,混沌初始化过程,改进速度和状态调整方法以及子代处理方法用于提高种群利用率和种群多样性。在不同类型的检验函数以及多选择背包问题上,和现有优化算法及其他二元粒子群算法相比,改进算法能够获得较高的收敛精度以及较快的收敛速度,体现出多离散优化问题的实际效用。
- 印桂生崔晓晖董宇欣杨雪
- 关键词：GRAY码混沌离散优化
- 一种面向不确定图的SimRank算法被引量：1
- 2014年
- 针对以往的搜索引擎日志分析都主要集中在用户行为分析、查询推荐及搜索引擎评价等方面,采用社会网络分析法对搜索引擎进行日志分析。以不确定图的方式逻辑表示搜索引擎的日志中查询词和网页的链接关系,通过基于不确定图的SimRank算法,计算查询词与网页的相似度,最终以相似度和查询词的加权方式建立网页描述库。针对概率抽样的3点基本要求,提出一种渐进式的抽样策略,从而保证采用抽样技术对于不确定图中SimRank值计算的准确性。实验表明该算法具有较好的准确率和可行性。
- 董宇欣王莹洁宁鹏飞张耀元
- 关键词：搜索引擎社会网络SIMRANK相似度
- 基于复杂网络的网构软件信任评估与搜索算法被引量：4
- 2013年
- 为提高网构软件的信任水平和网络收敛速率,将复杂网络的小世界特征和无标度特性引入到网构软件的信任评估和可信构件搜索过程中,对网构软件进行群落划分,提出基于复杂网络的网构软件信任评估方法及基于最大度搜索的可信构件搜索(TIS)算法。仿真实验结果表明,与随机搜索算法和广度优先搜索算法相比,TIS算法能提高可信构件的搜索效率,减少网络负载量,降低信任路径长度和信任风险。
- 印桂生张建国张万松谢新强
- 关键词：网构软件复杂网络小世界信任评估
- 量子协同的二分图最大权完美匹配求解方法被引量：9
- 2014年
- 信息科学中许多组合优化问题可抽象为二分图最大权完美匹配问题.由于数据量的增长,经典算法难以平衡匹配问题求解效率和求解精度的矛盾.基于此,提出一种适用于求解通用最大权完美匹配的智能优化方法.该方法将原始的矩阵形式的匹配候选解转换成可被智能优化算法处理的演化基结构,通过子代选择和量子策略协同过程,自适应地从改进的离散粒子群策略以及模拟退火策略中选择适用于当前演化过程的有效策略,并在保持种群稳定进化的同时促使种群快速收敛.通过不同类型检验函数以及不同维度匹配矩阵的实验,结果表明:与其他方法相比,该方法在有限迭代次数内具有较高的收敛精度以及较快的收敛速度,体现出对经典问题以及高维匹配问题的适应能力.
- 印桂生崔晓晖董红斌董宇欣崔香
- 关键词：二分图完美匹配
