聂文汇
- 作品数：4 被引量：11H指数：1
- 供职机构：武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金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更多>>
- 基于热度矩阵的微博热点话题发现被引量：9
- 2017年
- 现有微博热点话题发现模型对微博数量规模较敏感,发现速度较慢。为此,提出一种基于热度矩阵的主题模型。通过热度矩阵获取各潜在主题的热度和主题-词概率分布,并以词间的共有热度来挖掘其语义关系,进而准确识别数据中的热点话题及热点词汇。在真实微博数据上的实验结果表明,与潜在狄利克雷分布模型相比,该模型的效率和准确率较高,发现的热点话题与实时事件保持一致,具有较好的热点识别效果。
- 聂文汇曾承贾大文
- 关键词：主题模型文本挖掘
- 社区中基于QoS和相关度的Web服务推荐方法被引量：1
- 2012年
- 随着Web服务技术的发展,越来越多的社区引入了Web服务。为了更好地满足用户的要求,本文提出了一种为社区用户推荐服务的方法CWSR。CWSR首先对服务质量即QoS给出了定量的测算,然后通过解析服务的WSDL文档提取出服务关键字,计算社区与服务关键字的相似性从而获得服务对社区的相关度,最后结合两者与历史评分数据训练得出某特殊社区的推荐模型,根据该模型预测其它服务对于该社区的推荐指数。实验表明,本文提出的方法具有比以往方法更优的推荐质量。
- 曹德强李瑞远李志浩聂文汇洪亮
- 关键词：WEB服务服务质量相似度
- 混合传感器网络中基于事件的位置相关查询
- 2012年
- 在混合传感器网络中,传感器移动性使得查询区域产生动态变化。针对动态查询区域内的数据聚集查询难以有效处理的问题,提出了一种基于事件的位置相关查询(ELAQ)处理方法,它包括查询分发算法、最大距离投影代理选择算法、网络内查询传播和聚集算法。ELAQ模型的特点是查询由事件触发,查询结果依赖于移动传感器的位置。实验结果显示,相比TinyDB查询处理方法,该方法提高了查询结果准确率,缩短了查询响应时间。
- 曹德强李志浩李瑞远聂文汇洪亮
- 关键词：查询处理无线传感器网络移动性数据聚集
- 基于分页缓存模型的用户兴趣跟踪方法被引量：1
- 2012年
- 对智能推荐系统中用户兴趣跟踪问题的研究,传统方法如时间窗口、遗忘函数等在表征用户兴趣模型时均未考虑兴趣主题概念相关性,无法充分利用用户历史数据,导致兴趣跟踪不准确。因此,本文提出了基于分页缓存的用户兴趣表征模型,形成基于主题的用户多兴趣域结构,并提出了相应的兴趣迁移检测SIM算法,该算法引入序列熵差,表征兴趣迁移的整体特性。实验表明,与传统方法相比,本文提出的方法具有更低的兴趣平均绝对偏差,能够更准确地表征用户兴趣迁移,从而获得更好的推荐质量和效率。
- 李志浩聂文汇成鹏张宇博阳智敏
