黄瑞阳 作品数:86 被引量:295 H指数:9 供职机构: 国家数字交换系统工程技术研究中心 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家科技支撑计划 国家重点基础研究发展计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 天文地球 理学 电子电信 更多>>
一种基于改进K-shell的节点重要性排序方法 被引量:10 2017年 对复杂网络中节点的重要性进行排序在理论和现实中都有着重要的意义。传统K-shell分解方法有着排序结果分辨率不高的缺陷,针对这一问题,提出了一种改进的K-shell方法,通过利用K-shell分解过程中节点被删除时的迭代层数来进一步区分不同节点的重要性程度。在三类不同的现实网络中的实验表明,该方法能够有效解决传统方法的缺陷,在提高排序结果分辨率的同时有着较好的时间复杂度。 邓凯旋 陈鸿昶 黄瑞阳关键词:复杂网络 基于融合表示学习的跨社交网络用户身份匹配 被引量:7 2018年 针对现有跨社交网络用户身份匹配算法准确率较低与数据难以获取等问题,提出一种新的跨社交网络用户身份匹配算法。利用已知匹配的账号节点,通过网络融合算法使跨网络问题转化为单一网络问题,对用户名信息进行向量化表示,并与拓扑结构信息向量融合,运用网络表示学习技术,得到融合用户名和拓扑结构2种信息的账号节点向量,实现用户身份匹配。实验结果表明,该算法的平均F1值达到79.7%,比传统的机器学习算法及现有2种基准算法高7.3%~28.8%,有效提升了用户身份匹配的效果。 杨奕卓 于洪涛 黄瑞阳 刘正铭关键词:社交网络 用户名 信息融合 一种针对电信网通话窃听的主动防御方法 本发明属于通信技术领域,具体涉及一种针对电信网通话窃听的主动防御方法,首先,在网络拓扑和协议层面定义逻辑路由集,建立外在可视的逻辑路由集与内在隐秘的真实路由集动态映射机制,为每个电话通信提供一种包括多个物理信道并提供信道... 陈福才 倪恒 王凯 黄瑞阳 何赞园 高超 吴奇文献传递 面向大规模网络的快速重叠社团挖掘算法 被引量:3 2019年 重叠社团在社交网络大数据中普遍存在.针对现有重叠社团挖掘算法易将重叠区域错误地划分为独立的社团且计算复杂的问题,提出了一种基于局部信息度量的快速重叠社团挖掘算法(Local information based Fast Over-lapped Communities Detection,Li-FOCD).首先,为节点定义局部信息度量指标——社团连接度和邻居连接度,建模节点与社团的关系,缩小了计算范围;然后,每次并行地迭代执行缩减、扩展、去重等操作,并更新局部度量指标,通过松弛每次迭代的终止条件,发现近似最优社团集合而不是最优社团,最终算法复杂度为O(m+n).基于真实的大规模社交网络数据的试验分析表明:与当前流行的重叠社团挖掘算法相比,Li-FOCD在不损失检测质量的前提下,大幅提升了计算效率. 李政廉 吉立新 黄瑞阳 兰巨龙关键词:局部信息 一种利用多群组智慧的协同推荐算法 被引量:3 2016年 针对当前基于社会网络的推荐系统大多数采用一般的启发式方法,存在节点复杂路径选择和信任弱传递现象导致推荐精确度不高的问题,以及针对推荐系统固有的冷启动问题,提出了一种利用多群组智慧的协同推荐算法。该算法首先根据用户的社会属性和社会信任关系信息进行群组划分,将用户分为多个不同的群组;然后分析群组中用户的社会活动和社会关系等,建立一种利用多群组的评分预测模型,并利用群组评分预测新用户的评分。该算法通过对社会网络进行深层次的群组挖掘,利用多群组智慧可以有效提高推荐效果,利用群组评分可改善对冷启动用户的推荐。仿真实验表明,该算法相比传统的协同推荐算法在效果评分上提高了约0.2,相比其他社会化推荐算法进一步提高了约0.02,并有效解决了冷启动问题。 郑修猛 陈福才 吴奇 朱宇航 黄瑞阳关键词:社会网络 冷启动 基于融合特征相似度的实体消歧方法研究 被引量:7 2017年 在数字资源日益丰富的环境下,人名歧义现象为数据检索带来了很多不确定性,降低了数据检索的准确度。运用人名实体的个人信息特征和作者文献话题等特征,采用多特征的融合方法充分挖掘与实体相关联的信息,实现人名消歧。实验使用爬取的某数据库文献数据,进行了人名消歧特征的选取和参数的确定等实验,结果表明提出的方法具有较好的性能。 张雄 陈福才 黄瑞阳关键词:主题信息 特征相似度 人名消歧 本体摘要技术综述 被引量:2 2018年 本体是知识共享的重要工具,也是知识图谱的上层结构。随着数据规模和本体复杂性的增长,本体理解与应用日益困难。本体摘要作为缩小本体规模的一项技术,为加速本体理解与应用提供了技术支持。给出了本体摘要的不同定义;对本体摘要方法进行比较分析;介绍了本体摘要评估的指标体系;最后提出本体摘要的进一步研究方向。 丁悦航 于洪涛 黄瑞阳 李英乐关键词:知识图谱 本体 基于加权AMR图的语义子图预测摘要算法 被引量:4 2018年 方法多数停留在挖掘词与词之间的浅层语义关系,没有很好地利用词句之间的完整语义信息,为此,提出一种改进的语义子图预测摘要的算法。将原始文本转化为相应的抽象语义表示(AMR)图,融合成一个AMR总图,基于WordNet语义词典对其进行冗余信息的过滤。在此基础上利用综合统计特征对不具有权值的AMR图节点赋予权值,通过筛选重要性程度高的部分构成语义摘要子图,并基于ROUGE指标和Smatch指标综合衡量生成摘要的质量。实验结果表明,与仅挖掘浅层语义关系的文本摘要基准算法相比,该算法ROUGE值和Smatch值明显提高。 明拓思宇 陈鸿昶 黄瑞阳 柳杨关键词:语义信息 冗余信息 基于多维多粒度分析的电信网用户行为模式挖掘 2018年 为了更好地理解电信网用户行为规律,以大规模电信网用户通信详细记录(CDR, call detail record)数据为研究对象,运用混合概率模型与特征工程方法,从用户群体与个体的角度分析了用户呼叫中的通话时长、通话频次、通联关系等多维度特征,并从小时、天、周等不同时间粒度上进一步细化,实现了对不同用户群体通话行为模式的有效发现。通过混合概率模型对用户行为中的分布特性进行建模,解决了用户通话时长、频次等分布特征难以刻画的问题。实验中采用某地区电信网的真实数据作为数据集,对比了决策树、朴素贝叶斯、SVM等常见分类算法的实验效果,证明了所提用户行为特征的有效性与计算可行性;并以快递、航班、银行等服务号码为例,对比了不同群体通信行为模式的差异性。 程晓涛 吉立新 黄瑞阳 于洪涛 杨奕卓关键词:电信网 多维度 多粒度 高斯混合模型 行为模式挖掘 基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法 被引量:8 2017年 协同过滤推荐系统的近邻选择环节中不仅没有考虑目标项目对用户间相似性计算的影响,而且也未考虑邻居用户对目标用户的推荐贡献能力,导致既降低了相似性计算的准确性,也提高了近邻集合中伪近邻的比例。针对这些问题,提出了一种基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法。算法使用巴氏系数计算项目间相似性,并以此为权重加权计算用户间相似性。引入熵描述用户评分分布特性,根据评分分布差异性衡量邻居用户的推荐贡献能力。最后,利用双重准则共同计算推荐权重,并构建近邻集合。实验结果表明,该算法能够在不牺牲时间复杂度的条件下准确地选取近邻集合,提升推荐准确度。 于阳 于洪涛 黄瑞阳关键词:协同过滤