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中国科学院声学研究所专利：一种基于偏移调节和竞价的混合社交网络聚类方法及系统
吉林大学人工智能学院杨杰龙助理教授在社交网络Truth Discovery方向取得进展（图）
吉林大学人工智能学院 杨杰龙 社交网络 Truth Discovery 机器学习 图神经网络
2022/4/6
吉林大学人工智能学院助理教授杨杰龙以第一作者发表论文An Unsupervised Bayesian Neural Network for Truth Discovery in Social Networks近日被IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering杂志接收。文章主要提出一种新的贝叶斯神经网络模型，利用神经网络在数据表示的灵活性以及...
近日以我校为第一完成单位，数据科学与计算机学院胡延庆副教授与其合作者包括纪圣塨博士生、金瑜亮研究员、冯凌研究员等在国际顶级综合性期刊《PNAS》上发表了题为“Local structure can identify and quantify influential global spreaders in large scale social networks”的长达57页研究论文（包括附录），从理...
移动社交网络中的无线资源分配算法研究
移动社交网络 分配算法 无线资源 保密性资源
2018/6/11
随着移动用户数量的不断增加以及移动网络规模的发展，移动社交网络越来越受到人们的青睐，在社交网
络中，社交网络用户可以使用移动设备相互交换和共享内容，但如何在移动社交数据传输过程中根据用户的需求
为其分配最佳的无线资源，并确保资源的安全性和保密性成为了一个新的挑战。研究移动社交网络中的无线资源
分配问题，资源分配包含无线资源分配和保密性资源分配，提出一种基于梯度的迭代算法来求解社交用户所需要
...
第二届移动社交网络与计算国际研讨会（The 2nd International Workshop on Mobile Social Networking and Computing） (MSNCom-2017)
第二届 移动社交网络与计算 国际研讨会
2017/3/28
With the rapid development of broadband wireless networks and location sensing technologies, Mobile Social Networks (MSNs) pervade many aspects of our daily lives. By incorporating the spatial dimensi...
在线社交网络中Spam相册检测方案
社交网络安全 Photo Spam Spam检测 人人网
2016/12/3
提出一种针对Spam相册的检测方案。首先分析了Photo Spam的攻击特点以及与传统Spam的差异，在此基础上构造了12个提取及时且计算高效的特征。利用这些特征提出了有监督学习的检测模型，通过2 356个相册的训练形成Spam相册分类器，实验表明能够正确检测到测试集中100%的Spam相册和98.2%的正常相册。最后将训练后的模型应用到包含315 115个相册的真实数据集中，检测到89 163个...
在以社交网络为代表的Web 2.0时代，搜索需求已经远超出Web 1.0搜索引擎的能力范畴，数据具有模式多态、快速产生、动态交互、碎片化、变化演绎等特点，这些新特点给搜索引擎技术带来了革命性和颠覆性的挑战。归纳了在线社交网络智慧搜索研究进展和技术要点，分析了研究发展过程将面临3个主要问题：在线社交网络中智慧与知识的发掘与推演、用户真实搜索意图的理解与表示以及满足用户真实意图的智慧解答在线响应，并以...
在线社交网络文本流中的热点短语能反映文本流中隐含的热点话题和突发事件.本文提出了一种无需分词并能支持多种热度度量函数的热点短语挖掘技术.首先用文本流的某个典型时段采样得到候选短语，构建AC-Trie前缀树.然后，基于该前缀树，单遍扫描后续的文本流，将候选短语的历史出现频率记录在Trie相应节点上，从而支持多种基于历史频率的热度计算方法.此外，为及时发现新的热点短语并减少AC-Trie的构建次数，本...
度量社交网络节点影响力是社交网络结构分析的关键问题之一.目前研究社交网络节点影响力的方法主要有两大类：中心度方法和节点删除方法.前者主要通过度或最短路径等因素来判断节点的影响力，不考虑网络的连通性；后者通过节点删除后对网络结构的破坏程度来判断，计算复杂性很高，不适用于较大规模的社交网络.通过结合社交网络的局部连通度及节点间的最短路径，提出了连通中心度来度量社交网络中节点的影响力，并给出了连通中心度...
基于霍克斯过程的社交网络用户关系强度模型
社交网络 霍克斯过程 关系强度预测 微博
2016/12/29
社交网络节点之间的关系强度建模是研究信息传播、实现推荐服务等社交网络服务的关键.传统关系强度模型主要研究简单二元关系与静态关系,未考虑用户交互影响及其动态衰减.本文提出一种基于霍克斯过程的社交网络用户关系强度模型,将用户关系强度视为潜在因子,用户相似性与历史交互行为分别视为潜在因子诱因与表象,并使用霍克斯过程刻画历史交互行为与用户关系强度之间的关系,解决了已有模型未考虑用户历史交互影响及其动态衰减...
基于多维特征分析的社交网络意见领袖挖掘
社交网络 话题 情感分析 意见领袖
2016/12/30
在社交网络中进行意见领袖的挖掘对信息传播与演化的深度分析、舆情监控和引导具有重要意义,本文综合结构特征、行为特征和用户的情感特征对意见领袖节点挖掘问题进行研究.本文首先对微博真实文本数据进行话题识别得到主题社区,在主题社区中基于用户节点之间的关注关系构建交互网络拓扑.然后分别从结构、行为和情感三个维度对用户的影响力进行度量.最后,分析用户在主题社区中的影响力分布与传播规律,提出意见领袖识别算法MF...
一种社交网络群组间信息推荐的有效方法
社交网络 信息推荐 近似算法 性能评估
2017/1/7
群组间信息推荐是社交网络中人们传递和分享资讯的重要途径,然而获取精确的最优推荐方案需要指数级时间开销.为此,本文提出一种有效算法EAOORS(Efficient Algorithm for Obtaining Optimal Recommendation Solution),将该指数级时间开销问题等价归约为EST(Extended Steiner Tree,扩展Steiner树)问题,并在多项式时...
面向微博影响力的社交网络特征分析
影响力 幂律分布 小世界 三元闭包
2014/2/18
社交网络的影响力与其自身的结构特征密切相关。基于新浪微博的数据，对用户的粉丝数、关注数的分布及这些特征之间的关系进行分析，发现用户的粉丝数、关注数、微博数都符合幂律分布；探讨了节点之间的距离特征，发现并证明了微博网络中存在着“小世界”现象；研究了节点之间的链接形成问题，发现链接的形成满足三元闭包原理。以上三方面研究结果，对于探索微博影响力同底层社交网络结构特征的关系、设计微博影响力控制机制具有重要...
社交网络作为一种新兴的媒体具有广泛的社会影响力,且基于社交网络的营销方式逐渐成为一种新的发展趋势,因此研究社交网络中消息的传播具有重大的现实和经济意义。通过借鉴日常生活中人与人之间的信任原理,提出了一种基于信任度的消息传播模型。该模型首先利用个体的公开信息,使用数据挖掘的算法对个体进行分类;然后,根据同类和不同类个体之间的关系计算个体之间的信任度;最后,使用消息与个体的属性相似性以及信任度来计算消...