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李磊: 作品数：26 被引量：186H指数：6; 供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划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经济管理理学文化科学更多>>

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基于社交网络的社交行为分析被引量：3: 2017年; 近来,社交网络类应用得到了迅猛发展。其中,社交网络相关的社交行为是最主要的发展方向之一,得到了学术界研究者的广泛关注。该文从行为的成因、行为的表现及行为的影响3个方面对社交网络行为进行全面分析。具体来说,在分析了社交网络行为的基础概念之后,首先引入了社交网络行为的3个最重要的原因:用户采纳、用户忠诚和用户信任。然后,基于这些原因,从一般使用行为,内容生成行为和内容消费行为3个常用行为方面分析了用户在社交网络上的行为表现方式。最后,该文分析了社交网络行为的影响,包括行为影响力衡量和行为引导两个最重要角度。社交行为的系统性分析为下一步相关研究指明了方向。; 李磊汪萌吴信东; 关键词：用户行为

社交网络中隐式事件突发性检测被引量：7: 2018年; 社交网络与人们的生活息息相关,其上的用户行为可用于检测社交网络中的事件突发性,进而准确定位事件的发生区间.但用户行为易受主观及外部因素的影响,有时会出现隐式事件突发性,给事件突发性检测带来困难.本文针对社交网络中的隐式事件突发性问题,在以社交行为特征进行事件突发性检测的基础上,引入关键词特征,动态调整各个时间窗口的候选关键词,将不同事件与不同的关键词特征绑定,避免事件之间及噪音带来的干扰,实现对隐式事件突发性的准确识别.相关实验表明,本文提出的算法可有效改善现有社交网络中事件突发性检测任务的效果.; 介飞谢飞李磊吴信东; 关键词：社交网络

在线社交网络影响力分析被引量：120: 2014年; 社交影响力分析是社交网络分析的关键问题之一.近十几年间,随着在线社交网络的蓬勃发展,研究人员才开始有机会在大量现实数据的基础上对社交影响力进行建模和分析,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.文中回顾了近些年在线社交网络影响力分析的主要成果,阐述了社交影响力的相关概念和它们之间的关系,重点从网络拓扑、用户行为和交互信息等几个方面总结了影响力分析的建模和度量方法,介绍了与影响力传播密切相关的意见领袖发现和影响力最大传播问题的研究现状,并对在线社交网络影响力分析的前景进行了展望.; 吴信东李毅李磊; 关键词：社会计算

社团演化特征构造及预测被引量：1: 2018年; 现实世界中的网络往往会随时间推移逐渐改变,社团演化预测通过分析动态网络数据判断社团的发展趋势,对于理解复杂网络演化规律及其应用具有重要意义.社团演化特征构造从历史数据中提取社团结构、时序特征用于预测,其是否准确刻画社团特性直接影响预测结果准确率,是研究中的关键问题.本文提出一种基于多元特征构造的社团演化预测方法,从动态网络中提取社团的结构(微观、介观、宏观)、时序、行为特征,并采取针对多重长度演化链的集成方法进行分类.在两类实际数据集上进行的实验表明了该方法预测准确性优于已有研究.; 何伟胡学钢李磊林耀进李慧宗潘剑寒; 关键词：动态网络

基于极值优化的半监督社团检测方法: 近年来,网络中的社团结构检测问题得到了广泛的研究,各种社团结构检测算法被相继提出。然而当网络中的噪音不断增加时,已有的社团结构检测方法的性能显著下降。为了解决这个问题,将成对约束形式的先验信息结合现有的社团结构检测方法,...; 杜梅胡学钢何伟李磊; 关键词：复杂网络社团划分

我国电子政务安全保障体系浅析被引量：7: 2008年; 随着社会信息化的发展,我国电子政务也得到了迅速的发展。本文分析了我国电子政务的状况、所处的阶段和存在的主要问题。最后从电子政务安全现状出发,提出了加强电子政务安全的综合管理,统筹规划、设计、建设、运行与保障。给出了电子政务系统的安全解决方案。; 李磊孙晓斌; 关键词：电子政务安全保障体系

基于多种群协同进化的多逃逸者围捕任务分配: 2023年; 群机器人逃逸围捕一直是人工智能和机器人领域的研究热点之一。在面向多逃逸者时,如何为每个逃逸者高效地分配合适的机器人以完成协同围捕是一个难点问题。已有研究大都采用距离优先分配的策略,为每个逃逸者选择离它最近的一组机器人进行围捕,在逃逸者数量较多的情况下,难以实现围捕任务的均衡分配,降低了系统围捕的效率。为此,提出了一种基于多种群协同进化的多逃逸者围捕任务分配算法。首先,构建了一种全方向的群机器人逃逸围捕任务分配数学模型;然后,基于遗传算法和多种群协同进化提出了一种多逃逸者围捕任务分配算法,设计了相应的编码方式、交叉和变异策略;最后,在开发的群机器人逃逸围捕仿真平台上测试了算法的有效性。对比实验结果表明,所提算法在完成围捕任务所耗费的步数上最多降低了20%,围捕效率最大提高了25%。; 高子璇张国富苏兆品苏兆品; 关键词：多种群协同进化

基于链接寿命的社交网络结构演化分析: 2016年; 近些年来,社交网络受到越来越多的关注。社会网络服务(SNS),例如YouTube、Facebook和Twitter等,已经成为网络上最受欢迎的网络应用之一。SNS的风靡促使越来越多的人研究社交网络的特性,特别是基于网络拓扑结构的研究,以期改善当前的网络应用并创造新的受欢迎的社交网络应用。然而,大多数的现有研究方法只是研究随着时间积累的网络结构的动态变化,这些方法无法完全反映社交网络的其他特性比如链接寿命现象。链接寿命现象是指社交网络中的边并不是永久存在的,它可能会随着时间的变化而消亡。着重研究这种社交网络中链接生存周期对社交网络结构演化的影响。具体来说,研究链接寿命对于社交网络结构基础重要参数(包括度、网络直径和平均聚类系数等)的影响。基于DBLP的真实网络数据的研究表明,在考虑链接寿命这个必要因素之后,社交网络结构的演化结果和传统研究结果有很大的不同。特别是,链接寿命的微小变化会导致网络直径的剧烈变化。; 梁勤李磊刘冠峰; 关键词：社交网络拓扑结构

基于种子节点选择的网络环境下多标签分类算法研究被引量：3: 2016年; 多标签分类在基因分类,药物发现和文本分类等实际问题中有着广泛的应用.已存在的多标签分类算法,通常都是从网络中随机的选取节点作为训练集.然而,在分类算法执行的过程中,网络中不同节点所起的作用不同.在给定训练集数目的情况下,选择的训练集不同,分类精度也会不同.所以我们引入了种子节点的概念,标签分类从种子节点开始,经过不断推理,得到网络中其他所有节点的标签.本文提出了SHDA(Nodes Selection of High Degree from Each Affiliation)算法,即从网络的每个社团中,按比例的选取度数较大的节点,然后将其合并,处理后得到种子节点.真实数据集上的实验表明,将种子节点用作训练集进行多标签分类,能够提升网络环境下多标签分类的准确率.; 吴信东赵银凤李磊; 关键词：网络社团

基于领域模型的网页搜索排序算法被引量：2: 2015年; 通用搜索引擎在检索过程中会出现查询结果与关键词所属领域无关的主题漂移现象.本文提出了面向特定领域的网页重排序算法—TSRR(Topic Sensitive Re-Ranking)算法,从一个新的视角对主题漂移问题加以解决.TSRR算法设计一种独立于网页排序的模型,用来表示领域,然后建立网页信息模型,在用户检索过程中结合领域向量模型和网页信息模型对网页搜索结果进行重排序.在爬取的特定领域的数据集上,以用户满意度和准确率为标准进行评估,实验结果表明,本文中提出的TSRR算法性能优异,比经典的基于Lucene的排序算法在用户满意度上平均提高17.3%,在准确率上平均提高41.9%.; 潘澄吴共庆李磊胡学钢

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