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基于粗糙集的微博用户性别识别被引量：2: 2014年; 针对微博消息往往会不同程度表现出性别倾向性的特点,从消息内容挖掘的角度出发提出了一种基于粗糙集的微博用户性别识别算法。设计了一种基于容差粗集的微博消息表示模型(TRSRM),有效地刻画微博消息的性别特征。实验结果表明,在1000个真实微博用户的微博消息的测试集下,所提模型的准确率比特征项频数表示模型平均提高了7%,取得了更好的识别效果。; 黄发良熊金波黄添强刘西蒙; 关键词：性别识别粗糙集 K近邻分类器网络安全

基于改进BBO的Web文本聚类算法: 2015年; 针对生物地理优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)随机初始化以及轮盘迁移机制等不足,结合自组织神经网络算法(Self-Organizing Map,SOM),提出了一种用于Web文本聚类的改进BBO算法(Improved Biogeography-Based Optimization,IBBO).该算法引入SOM改进BBO栖息地随机初始化策略,并结合局部优化思想提出了一个基于梯度下降贪心搜索(Gradient Descent Search,GDS)的新迁移算子.真实数据集Reuters-21578的实验结果表明IBBO算法具有良好的聚类有效性,能更好地对Web文本进行聚类.; 李超雄黄发良温肖谦; 关键词：WEB文本聚类自组织神经网络

基于混合生物地理学优化的聚类算法: 2015年; 聚类分析是数据挖掘的重要任务之一,而具有易早熟与收敛速度慢等缺陷的传统生物地理优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)很难满足具有NP(Non-deterministic Polynomial)性质的复杂聚类问题需求,于是提出了一种基于混合生物地理学优化的聚类算法(Mixed Biogeography-Based Optimization,MBBO),该算法构造了一个基于梯度下降局部最优贪心搜索的新迁移算子,以聚类目标函数值作为个体适应度进行数据集内隐簇结构寻优.通过在4个标准数据集(Iris、Wine、Glass与Diabetes)的实验,结果表明MBBO算法相对于传统的优化算法具有更好的优化能力和收敛度,能发现更高质量的簇结构模式.; 温肖谦黄发良李超雄汪焱; 关键词：生物地理学优化算法数据挖掘聚类

基于自组织映射和生物地理优化的聚类算法: 2015年; 针对传统生物地理优化算法(bio-geographic optimization algorithm,BBO)的种群随机初始策略会降低聚类算法性能的问题,提出了一种基于自组织映射算法(self-organization feature map,SOM)和BBO的混合聚类算法(improved SOM and bio-geography optimization,ISOMBBO),通过优化初始化神经元权值的方法改进SOM算法,然后以改进的SOM来计算数据聚类的初始簇中心,最后在BBO优化框架下进行数据簇结构的寻优.在4个标准数据集(Iris、Wine、Glass与Diabetes)的实验中,实验结果表明该算法不仅提高聚类的有效性,而且相对于传统的优化算法具有更好的优化能力和收敛度.; 温肖谦黄发良李超雄汪焱; 关键词：聚类 SOM算法

基于动态主题情感混合模型的微博主题情感演化分析方法被引量：12: 2015年; 针对现有模型无法进行微博主题情感演化分析的问题,提出一种基于主题情感混合模型(TSCM)和情感周期性理论的主题情感演化模型——动态主题情感混合模型(DTSCM)。DTSCM通过捕获不同时间片中微博消息集的主题和情感,追踪不同时间片内主题与情感的变化趋势,获得主题情感演化图,从而实现主题和情感的演化分析。真实微博数据集上的实验结果表明,与当前优秀代表算法JST(Joint Sentiment/Topic)、S-LDA(Sentiment-Latent Dirichlet Allocation)和DPLDA(Dependency Phrases-Latent Dirichlet Allocation)相比,该方法的情感分类准确率分别提高了3.01%、4.33%和8.75%,并且可以获得主题情感演化图。这表明该方法具有更高的情感分类准确率并且可以进行微博主题情感演化分析,为舆情分析等应用提供了较好的帮助。; 李超雄黄发良温肖谦李璇元昌安

基于TSCM模型的网络短文本情感挖掘被引量：11: 2016年; 针对网络短文本情感挖掘问题,提出一种新的基于LDA和互联网短评行为理论的主题情感混合模型TSCM,TSCM模型中的整篇评论中每个句子的主题分布是不同的,TSCM产生词的流程是先确定词的情感极性,再确定词的主题,TSCM考虑了词与词之间的联系.真实数据集Movie与Amazon上的大量实验表明,与代表性算法JST、SLDA、D-PLDA和SAS相比较,TSCM模型能对用户真实情感与讨论主题进行更加有效的分析建模.; 黄发良李超雄元昌安汪焱姚志强; 关键词：情感分析 LDA

基于GA与PSO混合优化的Web文档聚类算法被引量：5: 2013年; Web文档聚类是web数据挖掘的重要任务之一,针对Web文档向量空间的高维性与数据聚类问题的最优化性质,采用LDA对文档向量空间进行降维,提出运用混合优化算法GA_PSO在此低维空间进行寻优,来发现Web文档集的最优簇结构.通过在真实数据集20Newsgroups的实验,结果表明我们的方法具有良好的聚类有效性,能较完全和准确地将主题相关的Web文档聚成一类.; 黄发良苏毅娟; 关键词：遗传算法粒子群优化 WEB文档聚类

高校网络舆情分析与管理对策被引量：4: 2013年; 高校网络舆情在通讯媒体迅猛发展的当前呈现出舆论领袖平民化、舆情极速社会化、舆情形式多样化的新特点。高校网络舆情对大学生起到情绪减压阀、群体凝聚力的作用,但也容易导致大学生非理性行为。其管理的关键在于把握舆论方向进行正确引导,提高技术水平,做到监管到位,网上网下联手,达到标本兼治的目的。; 何万莉; 关键词：大学生高校网络舆情

基于标签影响力的半同步社区发现算法被引量：5: 2016年; 微博网络与社交网络等的交互式社会信息网络规模的快速增长对社区发现提出巨大挑战。标签传播算法(LPA)虽然在时间复杂度上具有很大的优势,但是其内在的多种随机策略使得算法稳定性不高。针对LPA的随机问题,提出了一种基于影响力的半同步标签传播算法(ISLPA),能有效地避免振荡问题,巧妙地实现了相邻节点之间的同步更新,并结合影响力从初始标签、选择邻居节点和更新顺序三方面进行了改进,摒弃了原有的随机策略。真实网络和人工网络的实验结果表明,ISLPA具有较高的稳定性与有效性,与其他LPA相关算法相比存在明显的优势。; 汪焱黄发良元昌安; 关键词：振荡

基于多目标优化的网络社区发现方法被引量：29: 2013年; 社区发现是复杂网络挖掘中的重要任务之一,在恐怖组织识别、蛋白质功能预测、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值.但是,现有的社区质量评判指标具有数据依赖性与耦合关联性,而且基于单一评判指标优化的网络社区发现算法有很大的局限性.针对这些问题,将网络社区发现问题形式化为多目标优化问题,提出了一种基于多目标粒子群优化的网络社区发现算法MOCD-PSO,它选取模块度Q、最小最大割MinMaxCut与轮廓(silhouette)这3个指标进行综合寻优.实验结果表明,MOCD-PSO算法具有较好的收敛性,能够发现分布均匀且分散度较高的Pareto最优网络社区结构集,并且无论与单目标优化方法(GN与GA-Net)相比较,还是与多目标优化算法(MOGANet与SCAH-MOHSA)相比较,MOCD-PSO算法都能在无先验信息的条件下挖掘出更高质量的网络社区.; 黄发良张师超朱晓峰; 关键词：复杂网络多目标粒子群优化

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教育部人文社会科学研究基金(12YJCZH074)

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