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一种高效的分布式水军群组检测算法
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作者 张璐 朱海婷 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期6-12,共7页
为在电子商务水军群组检测中快速处理真实环境中的大规模用户数据,提出一种分布式水军群组检测算法。设计基于余弦模式挖掘的候选群组提取算法,通过余弦相似度衡量群组成员间的耦合性,以精准提取候选群组并降低后续识别的计算量。结合... 为在电子商务水军群组检测中快速处理真实环境中的大规模用户数据,提出一种分布式水军群组检测算法。设计基于余弦模式挖掘的候选群组提取算法,通过余弦相似度衡量群组成员间的耦合性,以精准提取候选群组并降低后续识别的计算量。结合组投影技术与Spark计算框架,提出一种分布式群组提取算法,从而提升群组检测的运行速度。在真实数据集上的实验与案例研究结果表明,该算法能够保证检测准确率,且具有较高的运行效率。 展开更多
关键词 水军群组检测 检测效率 余弦模式 紧耦合 投影 分布式计算框架
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基于谱聚类的虚假评论群组检测 被引量:1
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作者 叶子成 王帮海 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第8期175-181,共7页
为了从数据集更有效地检测出虚假评论群组。提出一种基于谱聚类的检测算法。对数据集中的多维数据样本进行分析,确定衡量用户之间相似程度的指标;利用用户相似度指标构造一幅以用户为节点、用户之间相似度为边上权值的带权评论者图;将... 为了从数据集更有效地检测出虚假评论群组。提出一种基于谱聚类的检测算法。对数据集中的多维数据样本进行分析,确定衡量用户之间相似程度的指标;利用用户相似度指标构造一幅以用户为节点、用户之间相似度为边上权值的带权评论者图;将该图的邻接矩阵作为相似度矩阵,利用谱聚类算法对其进行群组检测,将所有用户分为15个候选群组;对检测出的候选群组进一步挖掘,分析其内部特征。将不同方法检测得到的候选群组内部特征进行比较,结果表明该算法具有更高的有效性。 展开更多
关键词 谱聚类 虚假评论 群组检测 特征分析
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考虑共同关注区域静态交谈群组检测的机器人导航及行为评价 被引量:1
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作者 周磊 赵坤旭 +1 位作者 宋一诺 刘景泰 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期494-503,共10页
针对静态交谈群组,提出了一种基于共同关注区域的F型社交关系(F-formation)检测算法。该算法将行人的位置、方向作为输入构造群组的共同关注区域,采用一个基于滑动窗口的最大值滤波器检测群组中心,然后根据群组中心进行群组聚类。在实... 针对静态交谈群组,提出了一种基于共同关注区域的F型社交关系(F-formation)检测算法。该算法将行人的位置、方向作为输入构造群组的共同关注区域,采用一个基于滑动窗口的最大值滤波器检测群组中心,然后根据群组中心进行群组聚类。在实现静态交谈群组检测的基础上,构造群组舒适空间,并基于多层代价地图机制将群组舒适空间模型应用于时间依赖的A*路径规划算法,实现了考虑群组舒适的移动机器人导航。除此之外,具有社交感知能力的机器人导航行为给予人的舒适感受难以定量评价,本文搭建了一个基于图卷积网络的机器人行为评价模型。实验结果显示该评价网络达到了与人类相似的机器人行为评价能力,可视化分析结果显示了评价网络结果的合理性。通过评价网络对机器人轨迹进行评估,发现考虑静态交谈群组的机器人能够产生更加满足人类舒适感受的运动轨迹。 展开更多
关键词 静态交谈群组检测 F型社交关系 共同关注区域 舒适空间 机器人社交导航 图卷积网络
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虚假商品评论识别的研究与进展 被引量:1
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作者 张璐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期293-300,共8页
受经济利益驱使,大量恶意用户发布包含不实内容的虚假评论以影响用户的购买决策,从而提高自身商品的销售业绩并打压竞争对手,严重扰乱电子商务运营秩序。为此,介绍虚假评论识别的研究成果,包括虚假评论内容、发布者及虚假评论者群组的识... 受经济利益驱使,大量恶意用户发布包含不实内容的虚假评论以影响用户的购买决策,从而提高自身商品的销售业绩并打压竞争对手,严重扰乱电子商务运营秩序。为此,介绍虚假评论识别的研究成果,包括虚假评论内容、发布者及虚假评论者群组的识别,对识别过程所使用的特征及检测方法进行对比分析,并给出虚假评论识别效果的评价方式和指标。在此基础上,对未来虚假评论识别研究工作进行探讨和展望。 展开更多
关键词 虚假评论 恶意用户 群组检测 机器学习 评价指标
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Detecting polygenic selection in marine populations by combining population genomics and quantitative genetics approaches 被引量:2
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作者 Pierre-Alexandre GAGNAIRE Oscar E. GAGGIOTTI 《Current Zoology》 SCIE CAS CSCD 2016年第6期603-616,共14页
Highly fecund marine species with dispersive life-history stages often display large population sizes and wide geographic distribution ranges. Consequently, they are expected to experience reduced genetic drift, effic... Highly fecund marine species with dispersive life-history stages often display large population sizes and wide geographic distribution ranges. Consequently, they are expected to experience reduced genetic drift, efficient selection fueled by frequent adaptive mutations, and high migration loads. This has important consequences for understanding how local adaptation proceeds in the sea. A key issue in this regard, relates to the genetic architecture underlying fitness traits. Theory predicts that adaptation may involve many genes but with a high variance in effect size. Therefore, the effect of selection on allele frequencies may be substantial for the largest effect size loci, but insignificant for small effect genes. In such a context, the performance of population genomic methods to unravel the genetic basis of adaptation depends on the fraction of adaptive genetic variance explained by the cumulative effect of outlier loci. Here, we address some methodological challenges associated with the detection of local adaptation using molecular approaches. We provide an overview of genome scan methods to detect selection, including those assuming complex demographic models that better describe spatial population structure. We then focus on quantitative genetics approaches that search for genotype-phenotype associations at different genomic scales, including genome-wide methods evaluating the cumulative effect of variants. We argue that the limited power of single locus tests can be alleviated by the use of polygenic scores to estimate the joint contribution of candidate variants to phenotypic variation. 展开更多
关键词 local adaptation genome scans quantitative genetics genotype-phenotype association polygenic scores.
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