移动目标关联共现规则挖掘算法研究

现行的移动目标行为规律侧重于空间或时间单一维度,且多集中于单移动目标的自身行为。为发现移动目标的关联共现规律,在传统轨迹序贯模式挖掘的基础上,基于常用的时间戳和地点的关联模型,加入任务属性信息,以移动目标在空间上的共同出现模式为基准分析时间上的频繁度,提出一种将序列模式和关联规则应用到移动目标活动数据中的模式挖掘算法。实验结果证明,该算法能有效挖掘移动目标的活动地点关联性及协同共现规律,并且具有较低的算法复杂度,可以为建立移动目标的反应机制提供辅助决策。

基于标签传播的评教文本情感词典构建

情感词典是情感倾向分析的基础工作.提出了一种领域情感词典自动构建方法,并构建了带有情感权重的评教领域情感词典.首先选取情感倾向稳定、情感强度高、词频高的种子词,再使用点互信息PMI计算种子词与候选词的共现程度,作为关联图的权重.最后利用标签传播算法标注候选词的极性,行标准化最后的标签矩阵,将标签矩阵中的概率值作为情感词的强度.尽管PMI可以很好地衡量词之间的紧密程度,但缺少了对复杂句式的处理,将CRM算法的情感标注思想引入到PMI的计算中后,能够使PMI计算结果更加可靠.实验结果表明,该方法在真实评教文本数据集中,能够取得较好的效果.

基于Web的复杂网络可视化仿真平台VPCN的设计与实现

在公共交通的研究背景下,针对传统复杂网络仿真平台有时还无法准确反映真实世界中网络系统的问题,提出了一个使用百度地图服务作为可视化展示的主要工具,结合Java网站系统和Spark技术,实现集文件上传、数据读取、参数计算、网络调整、图形显示等功能于一体的基于Web的复杂网络可视化仿真平台(VPCN)的设计方案。在可视化效果和运行速度上具有良好的表现,能够有效展示丰富的网络信息,充分利用复杂网络科学为分析交通网络提供支持。