孙宇奇
- 作品数：3 被引量：6H指数：1
- 供职机构：辽宁师范大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目教育部留学回国人员科研启动基金大连市优秀青年科技人才基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于复杂网络的社团发现研究
- 近代科技高速发展,信息量正在呈指数级增长,有效处理海量数据是用户获得有效信息的瓶颈。人们的社交范围越来越大,发现复杂网络的社团结构,对分析复杂网络的性质及功能,获得复杂网络的规律以及预测复杂网络的行为有重要的理论意义。 ...
- 孙宇奇
- 关键词：复杂网络聚类分析
- 文献传递
- 一种基于局部信息的社区发现方法被引量：4
- 2011年
- 针对复杂网络中难以发现小社区的问题,在CNM算法的基础上,提出一种利用局部信息进行社区挖掘的方法。定义节点的强度及节点对社区的贡献,改进模块度使该方法能适用于带权网络。利用社区局部信息得到小社区集合,将小社区集合作为CNM算法的输入,计算小社区间的模块度增量,凝聚模块度增量小的小社区,并得到最终结果。实验结果表明,该方法具有较高的社区模块度和算法执行效率。
- 任永功孙宇奇吕朕
- 关键词：复杂网络聚类图分割
- 一种自适应阈值的简洁性约束频繁项目集挖掘算法被引量：1
- 2011年
- 基于约束关联挖掘,近几年在国际上受到较大关注。从许多约束的关联挖掘算法中发现,传统的约束阈值大多是通过专家给定或经过反复试验得出的,缺乏用户反馈与客观依据的支持。为了解决此问题,提出一种面向用户需求的阈值构造方法,该方法引用正态分布理论获得自适应约束阈值,并应用简洁性约束对FGC算法进行改进;同时提出一种快速、直观、有效的频繁项目集挖掘算法。实验证明,该算法在增强系统可用性的同时降低了算法运行时间。
- 任永功吕朕孙宇奇
- 关键词：频繁模式树频繁项目集自适应阈值
