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A case study on knowledge communication based on friends-list links in the science blogging community at Sciencenet.cn
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作者 Junping QIU Feifei WANG Houqiang YU 《Chinese Journal of Library and Information Science》 2011年第Z1期49-64,共16页
Sciencenet.cn is the leading online portal serving the Chinese scientific community. This paper intends to analyze the interdisciplinary and intradisciplinary knowledge communication patterns based on friends-list lin... Sciencenet.cn is the leading online portal serving the Chinese scientific community. This paper intends to analyze the interdisciplinary and intradisciplinary knowledge communication patterns based on friends-list links in the blog community at Sciencenet.cn by using hyperlink analysis and social network analysis. The major findings are: 1) More bloggers have an academic background in management science and life science; 2) there are some core actors in co-inlink network and co-outlink network, who take the lead in engaging with knowledge exchange activities and produce a great influence on interdisciplinary communication; 3) interactive relationships commonly exist between a blogger and those on his/her friends list, and the most linked-to blogs usually play a key role in generating interactive communication; 4) management science has the highest co-inlink count with life science or information science and it has the highest co-outlink count with life science or mathematical and physical science; 5) management science and life science have the greatest impact on information science and the interdisciplinary knowledge communication will also produce relatively significant influence on the development of information science discipline. It is our hope that this research can serve as a reference source for the future studies of academic virtual communities, and the development of mechanisms for facilitating increased engagement in knowledge exchange activities in academic virtual communities. 展开更多
关键词 Academic blog community Hyperlink analysis Social network analysis(SNA) friends-list links Knowledge communication Academic community
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用于在线社交网络的链路预测好友推荐算法JAFLink 被引量:9
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作者 李博 陈志刚 +4 位作者 黄瑞 郑祥云 徐成林 周清清 龙增艳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1741-1745,共5页
现在的社交网络不只是人们现实生活社交圈的一个反映,同时也在一定程度上扩展着人们的交际范围,使得用户在社交网上找到更多适合自己的朋友.但是,由于社交网络发展迅速,用户量巨大,对于用户来说,自己从中找到自己的好友是比较困难的,这... 现在的社交网络不只是人们现实生活社交圈的一个反映,同时也在一定程度上扩展着人们的交际范围,使得用户在社交网上找到更多适合自己的朋友.但是,由于社交网络发展迅速,用户量巨大,对于用户来说,自己从中找到自己的好友是比较困难的,这就需要社交网站向用户提供一个比较好的推荐算法,从而使得网站真正能够改变用户的生活.本文提出的JAFLink(Jaccad-Adamic Adar-Feature)链路加权方法,结合jaccad和Adamic Adar并考虑了社交网络用户属性,构成JAFLink加权方法,用来计算节点对建立链接的可能性.实验表明,JAFLink相比只考虑网络拓扑结构或者用户属性而言更加高效. 展开更多
关键词 社交网络 好友推荐 链路预测 jaccad系数 Adamic-Adar 用户属性
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博客社区中好友链接的社会网络分析——以科学网的博客社区为分析案例 被引量:20
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作者 汪维富 钟志贤 《现代远距离教育》 CSSCI 2010年第5期55-59,共5页
本文以科学网的博客社区作为研究样本,以博主好友链接为研究内容,以社会网络分析为方法,利用UCINET和Pajek软件,探究了该博客社区中博主好友链接的网络特征,包括网络的密度、小世界效应、中心度、中心势等,描绘了该网络的社群图,揭示了... 本文以科学网的博客社区作为研究样本,以博主好友链接为研究内容,以社会网络分析为方法,利用UCINET和Pajek软件,探究了该博客社区中博主好友链接的网络特征,包括网络的密度、小世界效应、中心度、中心势等,描绘了该网络的社群图,揭示了该博客社区的信息交流与人际互动特征。 展开更多
关键词 博客社区 社会网络分析 好友链接 社群图
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加权好友推荐模型链路预测算法 被引量:3
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作者 钱付兰 杨强 +1 位作者 马闯 张燕平 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第3期383-393,共11页
链路预测是复杂网络的一个重要研究方向。基于节点结构相似性进行链路预测是目前常用的方法。真实网络中存在大量的局部群落结构,针对不同的网络结构构建算法是链路预测的核心问题。利用社交网络好友推荐策略,中介人倾向于将自己更熟悉... 链路预测是复杂网络的一个重要研究方向。基于节点结构相似性进行链路预测是目前常用的方法。真实网络中存在大量的局部群落结构,针对不同的网络结构构建算法是链路预测的核心问题。利用社交网络好友推荐策略,中介人倾向于将自己更熟悉的人介绍给目标用户,提出了一种节点相似性度量指标。该指标结合局部特征描述并有效区分了用户节点之间影响力的不同,更适用于一类特定的局部群落结构。依据该指标提出的加权好友推荐模型链路预测算法在12个数据集上的实验结果表明,该算法在AUC和Precision两个评价标准上具有明显优势。 展开更多
关键词 复杂网络 好友推荐 链路预测 相似性指标
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基于博弈的社会网络个性化好友推荐算法研究 被引量:9
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作者 杨阿祧 汤庸 +1 位作者 王江斌 李建国 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第9期191-194,219,共5页
随着在线社会网络规模的不断扩大,在线社会网络中的用户信息过载问题成为业界关注的焦点。社会网络中实体的复杂性和社交网络结构的复杂性给社交网站中的个性化推荐带来新的研究问题和挑战。提出一种基于博弈的预测模型,利用非合作博弈... 随着在线社会网络规模的不断扩大,在线社会网络中的用户信息过载问题成为业界关注的焦点。社会网络中实体的复杂性和社交网络结构的复杂性给社交网站中的个性化推荐带来新的研究问题和挑战。提出一种基于博弈的预测模型,利用非合作博弈进行链接预测,设计了一个通过链接预测来实现个性化推荐的算法。最后,在来自学者网SCHOLAT的真实数据集上进行了实验,结果证明该方法能够有效地提高推荐的准确性。 展开更多
关键词 社会网络 链接预测 好友推荐 博弈论
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基于链接的网站搜索引擎优化策略 被引量:11
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作者 张涛 廖力 《湖北工业大学学报》 2010年第5期61-63,共3页
传统的搜索引擎优化策略中忽视了最基础的链接优化,不能达到很好的优化效果,为了实现搜索引擎优化的最终目的,必须加强对网站页面链接的优化.通过分析网站链接建设与优化,针对内部链接的合理架构与外部链接的重点建设提出了详细的解决方... 传统的搜索引擎优化策略中忽视了最基础的链接优化,不能达到很好的优化效果,为了实现搜索引擎优化的最终目的,必须加强对网站页面链接的优化.通过分析网站链接建设与优化,针对内部链接的合理架构与外部链接的重点建设提出了详细的解决方案.链接在搜索引擎优化中占有至关重要的地位,它是搜索引擎优化策略中非常重要的步骤之一,为提升网站在搜索结果中的排名起到了关键的作用. 展开更多
关键词 搜索引擎优化 链接 友情链接 关键词
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Web2.0环境下的链接关系研究——以博客和百度百科为例 被引量:7
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作者 杨瑞仙 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第9期199-203,共5页
将文献计量学中的"引文"引入到网络计量学中,对网络环境下的链接进行了重新定义,即链接不再是简单地网页和网站之间的超链接(Hyperlink),而是通过这种超链接形式表现出来的学术关系。结合Web2.0的特征,主要以博客和百度百科... 将文献计量学中的"引文"引入到网络计量学中,对网络环境下的链接进行了重新定义,即链接不再是简单地网页和网站之间的超链接(Hyperlink),而是通过这种超链接形式表现出来的学术关系。结合Web2.0的特征,主要以博客和百度百科为研究对象,探讨了Web2.0环境下的5种链接关系及其在知识交流中作用。5种链接关系分别为好友链接、参考链接、评论链接、评论-反馈链接、合作链接。 展开更多
关键词 好友链接 参考链接 评论链接 评论-反馈链接 合作链接 WEB2 0 博客 知识交流
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引入一种基于元路径的链路预测机制的好友推荐算法 被引量:3
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作者 杨家红 胡涛 +1 位作者 任沙 唐强 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第4期726-731,共6页
近年来,社交网络平台中好友推荐服务成为个性化推荐研究领域的热点课题.而社交网络中网络关系结构的复杂性、网络群体的多变性以及网络信息的多源和不一致性等现象给个性化推荐带来新的挑战.针对移动互联网的个性化好友推荐服务,提出一... 近年来,社交网络平台中好友推荐服务成为个性化推荐研究领域的热点课题.而社交网络中网络关系结构的复杂性、网络群体的多变性以及网络信息的多源和不一致性等现象给个性化推荐带来新的挑战.针对移动互联网的个性化好友推荐服务,提出一种基于元路径的链路预测机制进行在线好友推荐.首先,根据用户签到数据构建用户-签到点网络模型;然后,引入元路径描述异构网络中不同类型对象之间的关联关系,并利用监督学习方法获得元路径的权重;最终,通过集成用户之间在不同元路径上建立的关联程度进行节点连接概率预测,生成好友推荐列表.实验结果:在精确率和召回率这两个评价指标上,本文算法比仅依据基于位置评分分别提高了约10%和13%;较基于用户共同好友数量的推荐算法分别提高了约14%和12%,结果表明本文方法显著提升了推荐效果. 展开更多
关键词 好友推荐 元路径 链路预测 异构网络 基于位置的社交网络
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链接内容分析视角下的科学网博客评价探索 被引量:17
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作者 周春雷 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2012年第4期11-17,共7页
针对传统链接分析重链接形式而轻链接内容的倾向,文章提出了链接内容分析法,并以此为基础提出了"被好友"指标这一新型博客影响力评估指标。并运用该方法对科学网博客进行了实证研究,揭示了科学网博客的核心博客并以可视化形... 针对传统链接分析重链接形式而轻链接内容的倾向,文章提出了链接内容分析法,并以此为基础提出了"被好友"指标这一新型博客影响力评估指标。并运用该方法对科学网博客进行了实证研究,揭示了科学网博客的核心博客并以可视化形式展示了其社区结构,从而论证了对链接进行内容分析的意义和可行性,为链接分析和博客评价研究提供了新的方法和思路。 展开更多
关键词 科学网 博客 博客评价 链接内容分析法 链接分析 内容分析 被好友
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基于数据挖掘的网络链接预测研究 被引量:5
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作者 徐燕 《信息网络安全》 CSCD 2017年第6期30-34,共5页
近年来社交网络日益火热,基于社交网络的数据挖掘也随之兴起。链接预测作为网络数据挖掘的重要课题,其借助已知的网络结构等信息来预测和估计尚未链接的两个节点间存在链接的可能性。社交网络的链接预测可以用于好友推荐,过滤冗余信息,... 近年来社交网络日益火热,基于社交网络的数据挖掘也随之兴起。链接预测作为网络数据挖掘的重要课题,其借助已知的网络结构等信息来预测和估计尚未链接的两个节点间存在链接的可能性。社交网络的链接预测可以用于好友推荐,过滤冗余信息,提高用户的满意度、忠诚度,建立一个健康的社交网络环境。已有的链接预测算法集中研究网络结构信息或网络节点属性,以分析网络全局或局部特性。文章考虑到微博社交网络的本质,提出了融合多特征的链接预测方法,其中包括节点特征、拓扑特征、社交特征以及投票特征。基于这些特征,在微博社交网络数据上应用SVM、朴素贝叶斯、随机森林和逻辑回归4种机器学习算法训练预测模型,预测潜在的社交链接。结果表明,文章提出的组合特征相对于传统特征表现更好,且融合多种特征能够提高最终的预测精度。 展开更多
关键词 链接预测 数据挖掘 特征提取 好友推荐 机器学习算法
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基于原子构件的友情链接设计
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作者 吴洲 《微型机与应用》 2011年第11期10-11,15,共3页
友情链接是Web应用程序中最基本的功能,在自己的网站上放置对方网站的LOGO图片或文字的网站名称,点击后切换或弹出另一个新的页面。本构件通过类代码实现,设计的基本思路是:将友情链接数据存储在数据库中,从数据库中读取数据绑定至Pane... 友情链接是Web应用程序中最基本的功能,在自己的网站上放置对方网站的LOGO图片或文字的网站名称,点击后切换或弹出另一个新的页面。本构件通过类代码实现,设计的基本思路是:将友情链接数据存储在数据库中,从数据库中读取数据绑定至Panel控件,也可向数据库添加友情链接数据,可以方便地在网站中设计友情链接。 展开更多
关键词 原子构件 友情链接 类代码 数据绑定
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基于用户交互的社交网络好友推荐算法 被引量:16
12
作者 龙增艳 陈志刚 徐成林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期132-137,共6页
为在社交网络中向用户进行更高效的好友推荐,分析微博社交网络中存在的交互行为,综合考虑网络结构、用户属性以及用户交互特点,计算用户之间建立好友关系的可能性大小。在此基础上,提出一种基于用户交互的社交网络好友推荐算法。实验结... 为在社交网络中向用户进行更高效的好友推荐,分析微博社交网络中存在的交互行为,综合考虑网络结构、用户属性以及用户交互特点,计算用户之间建立好友关系的可能性大小。在此基础上,提出一种基于用户交互的社交网络好友推荐算法。实验结果表明,与只考虑网络拓扑结构或用户属性的算法相比,该算法准确率更高。 展开更多
关键词 社交网络 好友推荐 链路预测 用户交互 用户属性
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一种改进的链路预测好友推荐方法
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作者 付霞 杜亚军 +1 位作者 吴越 孟庆瑞 《西华大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第3期45-50,共6页
为从海量用户中筛选出与目标用户相似度最高的用户作为好友进行精确推荐,提出一种链路预测好友推荐算法。通过用户之间的链路关系推荐出与目标用户相似性最高的Top-N个用户;分别计算目标用户与这Top-N个用户之间的标签相似性以及共同好... 为从海量用户中筛选出与目标用户相似度最高的用户作为好友进行精确推荐,提出一种链路预测好友推荐算法。通过用户之间的链路关系推荐出与目标用户相似性最高的Top-N个用户;分别计算目标用户与这Top-N个用户之间的标签相似性以及共同好友相似性,并对其分别赋予相应的权值;根据权值计算目标用户与其他用户之间的综合相似度;对综合相似度进行排序,为目标用户推荐出与其相似度最高的用户。以腾讯微博用户推荐为例进行实验,结果表明,该推荐算法的精确率比单一链路预测算法高8%。该算法能在一定程度上提高好友推荐的准确率。 展开更多
关键词 在线社交网络 链路预测 朋友推荐 相似度 标签
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外军飞机对海目标敌我识别错误机理分析 被引量:1
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作者 李宝鹏 高伟亮 +1 位作者 夏栋 郭维波 《电讯技术》 北大核心 2021年第6期732-736,共5页
海战场环境下受复杂识别链路时序关系及海面复杂电磁传播环境影响,飞机时常错误识别海上目标的敌我属性,带来误击事件发生隐患。以北约敌我识别系统Mark XII为研究对象,分析了飞机识别海上目标敌我属性技术机理和信号链路流程,给出了不... 海战场环境下受复杂识别链路时序关系及海面复杂电磁传播环境影响,飞机时常错误识别海上目标的敌我属性,带来误击事件发生隐患。以北约敌我识别系统Mark XII为研究对象,分析了飞机识别海上目标敌我属性技术机理和信号链路流程,给出了不同链路情况下的敌我识别结果,从系统本身、自然环境、电子对抗等角度对识别错误机理进行了分析。研究结论可为我国空海敌我识别能力的提升提供借鉴,也可为开展国外敌我识别系统电子对抗提供有效支撑。 展开更多
关键词 敌我识别系统 空海识别 错误识别 识别链路
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基于语义行为和社交关联的好友推荐模型
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作者 曲昭伟 杨凯翔 +1 位作者 王晓茹 李百威 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1124-1131,共8页
现今社交媒体是建立社交联系的重要媒介,好友推荐对于扩展人们的关系网络起到至关重要的作用,准确的用户特征提取和分析是社交网络中好友推荐的关键.传统的好友推荐方法一般都是根据部分用户属性信息或行为信息进行推荐,所以对用户特征... 现今社交媒体是建立社交联系的重要媒介,好友推荐对于扩展人们的关系网络起到至关重要的作用,准确的用户特征提取和分析是社交网络中好友推荐的关键.传统的好友推荐方法一般都是根据部分用户属性信息或行为信息进行推荐,所以对用户特征的描述不完整,推荐的效率和准确率远非预期.提出基于用户语义行为和社交关联的推荐模型应用于社交媒体平台上的好友推荐.为了获得准确的预测,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)对语义信息进行主题建模,得到基于主题的用户语义行为特征表达;使用DeepWalk算法对用户社交关联网络图进行特征提取,得到准确的社交关联特征表达;使用反向传播神经网络来预测用户潜在的社交关联,为用户精准推荐好友.该模型实现了利用用户语义行为和社交关联预测用户潜在的社交关联,可以根据潜在社交关联进行精准的好友推荐. 展开更多
关键词 语义行为 社交关联 主题分布 好友推荐 反向传播神经网络
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