王玙
- 作品数：16 被引量：82H指数：4
- 供职机构：西安电子科技大学经济与管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省哲学社会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文化科学理学化学工程更多>>
- 一种基于验证代理的无线PKI安全通信模式
- 2008年
- 本文通过将验证代理引入WPKI系统,提出了一种基于代理的无线PKI安全通信模式。该模式使移动终端既可以简单的验证本地内容服务器的证书,又可以在漫游到外地时快速与外地的验证代理建立信任关系。
- 王玙刘东苏
- 关键词：无线PKI通信模式BAN逻辑
- 基于节点支配能力相似性的功能模块检测方法
- 本发明公开了一种基于节点支配能力相似性的功能模块检测方法，主要解决现有技术无法有效地在有向网络数据中挖掘稀疏功能模块的问题。其技术方案是：基于网络的最大匹配分析节点间有向的控制关系；用节点控制区域和观测区域刻画与稠密性无...
- 高琳王炳波郭杏莉王玙邓岳
- 文献传递
- 基于PageRank的动态网络核心节点检测及演化分析被引量：6
- 2018年
- Page Rank算法是应用最广泛的静态网络节点中心性排名算法,拓展Page Rank算法,使其能够用于计算动态网络的节点中心性是非常有意义的研究问题。本文首先基于网络重构和随机游走策略重构,定义了两种动态网络Page Rank中心性;继而给出利用分段线性拟合刻画节点中心性演化过程、预测节点中心性变化趋势的算法;最后构造图书情报领域的动态科学家合作网络,利用本文定义的中心性得到作者影响力的变化趋势,通过与真实变化趋势相比较,验证所提中心性定义的有效性。实验结果表明,本文提出的动态网络中心性能够更加准确的刻画节点中心性的演化过程、预测节点中心性的变化趋势。
- 王玙刘东苏
- 关键词：动态网络中心性随机游走网络重构
- 基于图神经网络的专利关键词提取算法研究被引量：1
- 2023年
- [目的/意义]专利关键词提取是专利挖掘任务中非常重要的前置子任务,基于图模型的关键词提取是目前最有效的算法。传统图模型只考虑了单词的局部上下文信息,为了捕获单词的全局信息,提出一种基于图神经网络的专利关键词提取算法,结合词向量与图模型实现专利关键词的提取。[方法/过程]首先,用专利数据集构建异构网络,以专利分类号为标签,训练图神经网络模型,使得同一主题下的单词具有相似的向量表示,获取包含主题信息的词向量;然后,根据专利摘要在滑动窗口内的单词共现关系和词向量相似度,构建融合了单词主题信息的文本图,利用词向量中的主题信息捕获单词的全局联系;最后,在文本图上使用PageRank算法,获取关键节点,构成专利的关键词。[结果/结论]与基线方法相比,该算法在提取专利关键词时,能够检测到新颖性与准确性更高的关键词。
- 王玉叶王玙
- 关键词：关键词提取PAGERANK
- XML文档的DTD层次授权研究
- 2008年
- 使用控制是近几年提出的新型访问控制模型,全面定义了现代访问控制模型的框架。本文结合使用控制模型提出了一种授权模型,它能在DTD层次上对XML文档进行灵活的访问控制。
- 吴俊恒刘东苏王玙
- 关键词：XML文档
- 基于社交圈的在线社交网络朋友推荐算法被引量：53
- 2014年
- 为用户推荐朋友是在线社交网络的重要个性化服务.社交网站通过用户之间是否有相同属性信息或公共邻居判断他们能否成为朋友,但由于用户注册信息不完善和对公共邻居之间关系的忽略,推荐精度不高.事实上用户的朋友可以组成多个社交圈,拥有相似社交圈的用户更易成为朋友.因此,首先提出了社交圈检测算法,进而定义用户间的社交圈相似性,基于社交圈相似程度为用户推荐新朋友.使用YouTube数据验证了该文假设;使用Facebook自我网络数据,验证了社交圈检测方法的有效性,并与3种典型检测算法比较;使用区域Facebook数据,通过与公共邻居、Jaccard相似性比较,进一步验证了朋友推荐方法的准确性.
- 王玙高琳
- 关键词：社交网络社交圈社团发现社会计算
- 基于动态网络表示学习的学者合作关系预测研究
- 2022年
- 【目的/意义】随着学科交叉与学科融合的不断深入,科研工作越来越需要多个学者合作完成。识别潜在的合作关系,为学者推荐适合的合作对象,能有效提高科研效率。【方法/过程】基于动态网络表示学习模型对学者合作关系预测展开研究。首先,提出一种动态网络表示学习模型DynNE_Atten。其次,根据图书情报领域的文献数据构建动态科研合作网络和动态关键词共现网络,使用DynNE_Atten模型得到作者向量表示和关键词向量表示,同时提取作者单位特征。最后,融合作者合作、主题与单位特征,预测未来可能产生的合作。【结果/结论】实验结果表明,本文提出的动态网络表示学习模型在时序链路预测任务中只需要较少的输入数据,就能达到较高的准确性;相比于未融合特征的学者表示,融合模型在合作关系预测中展现出明显的优势。【创新/局限】提出了一种新的动态网络表示学习模型,并融合主题特征和作者单位特征进行科研合作预测,取得了较好的结果。目前模型在特征融合的方式上只考虑了数据层面的异构,并未考虑网络层面的异构。
- 李一帆王玙
- 关键词：主题特征
- 一种高阶控制图模式检测方法、系统、存储介质及应用
- 本发明属于数据挖掘技术领域，公开了一种高阶控制图模式检测方法、系统、存储介质及应用，基于图的最大匹配识别方法，从结构可控性角度将复杂系统中每一层的连边关系分类为：关键边、普通边、冗余边；用量化指标度量普通边在多层之间的一...
- 王炳波马秀娟高琳胡洁王存炽王玙
- 文献传递
- 复杂网络社团检测算法及其应用研究
- 现实世界中大量复杂系统可以抽象为复杂网络模型,社团结构是复杂网络的关键结构特征,网络的整体功能是网络中各社团相互作用的结果。因此社团结构检测是复杂网络研究中的重要内容。 本文研究复杂网络社团检测算法及其在生物领域和社会...
- 王玙
- 关键词：复杂网络聚类算法拓扑结构
- 文献传递
- 基于联合聚类与用户特征提取的协同过滤推荐算法被引量：14
- 2017年
- 协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要。传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法。该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性。当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐。实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加准确,推荐排名靠前的电影更受用户喜爱。
- 王玙刘东苏
- 关键词：信息推荐协同过滤联合聚类
