于洪涛
- 作品数：53 被引量：266H指数：8
- 供职机构：解放军信息工程大学信息工程学院信息技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学自然科学总论更多>>
- 基于SVM的微博转发规模预测方法被引量：23
- 2013年
- 为了评价微博的传播效果,在分析影响用户转发行为因素的基础上,提出了采用用户影响力、用户活跃度、兴趣相似度、微博内容重要性和用户亲密程度五项特征进行转发行为预测的SVM算法,以及基于该算法的转发规模预测算法。最后给出了传播规模预测的评价方法。针对新浪微博用户数据的实验表明,预测精度达到了86.63%。
- 李英乐于洪涛刘力雄
- 基于链路系数矩阵的重叠社区挖掘方法被引量：1
- 2017年
- 针对复杂网络中重叠社区挖掘方法无法有效利用链路信息问题,提出了一种基于链路系数矩阵的重叠社区挖掘算法(DOC-LRM)。该方法首先从网络中链路分析角度出发,通过定义链路相似度指标,获取并优化了链路相似度矩阵,然后通过Perron聚类对网络中的社团数目进行了估计,最后基于非负矩阵分解(NMF)方法对链路系数矩阵进行分解,从而准确发现网络中的重叠社区结构。分别在人工合成网络和真实社会网络上进行实验,结果表明,相比已有的重叠社团检测方法,文章所提方法能够获得更为合理的重叠社区结构。
- 田小康于洪涛黄瑞阳许力
- 关键词：非负矩阵分解
- 基于图卷积网络的社交网络Spammer检测技术被引量：8
- 2018年
- 在社交网络中,Spammer未经接收者允许,大量地发送对接收者无用的广告信息,严重地威胁正常用户的信息安全与社交网站的信用体系。针对现有社交网络Spammer检测方法的提取浅层特征与计算复杂度高的问题,提出了一种基于图卷积网络(GCN)的社交网络Spammer检测技术。该方法基于网络结构信息,通过引入网络表示学习算法提取网络局部结构特征,结合重正则化技术条件下的GCN算法获取网络全局结构特征去检测Spammer。在Tagged.com社交网络数据上进行了实验,结果表明,所提方法具有较高的准确率与效率。
- 曲强于洪涛黄瑞阳
- 关键词：网络空间安全
- 本体摘要技术综述被引量：2
- 2018年
- 本体是知识共享的重要工具,也是知识图谱的上层结构。随着数据规模和本体复杂性的增长,本体理解与应用日益困难。本体摘要作为缩小本体规模的一项技术,为加速本体理解与应用提供了技术支持。给出了本体摘要的不同定义;对本体摘要方法进行比较分析;介绍了本体摘要评估的指标体系;最后提出本体摘要的进一步研究方向。
- 丁悦航于洪涛黄瑞阳李英乐
- 关键词：知识图谱本体
- 基于霍克斯过程的社交网络用户关系强度模型被引量：7
- 2016年
- 社交网络节点之间的关系强度建模是研究信息传播、实现推荐服务等社交网络服务的关键.传统关系强度模型主要研究简单二元关系与静态关系,未考虑用户交互影响及其动态衰减.本文提出一种基于霍克斯过程的社交网络用户关系强度模型,将用户关系强度视为潜在因子,用户相似性与历史交互行为分别视为潜在因子诱因与表象,并使用霍克斯过程刻画历史交互行为与用户关系强度之间的关系,解决了已有模型未考虑用户历史交互影响及其动态衰减的问题.采用微博社交网络数据对模型进行的评估表明,本模型可以提高用户关系强度预测精度以及基于关系强度排序Top-N邻居节点的覆盖率.
- 于岩陈鸿昶于洪涛
- 关键词：社交网络
- 基于多维多粒度分析的电信网用户行为模式挖掘
- 2018年
- 为了更好地理解电信网用户行为规律,以大规模电信网用户通信详细记录(CDR, call detail record)数据为研究对象,运用混合概率模型与特征工程方法,从用户群体与个体的角度分析了用户呼叫中的通话时长、通话频次、通联关系等多维度特征,并从小时、天、周等不同时间粒度上进一步细化,实现了对不同用户群体通话行为模式的有效发现。通过混合概率模型对用户行为中的分布特性进行建模,解决了用户通话时长、频次等分布特征难以刻画的问题。实验中采用某地区电信网的真实数据作为数据集,对比了决策树、朴素贝叶斯、SVM等常见分类算法的实验效果,证明了所提用户行为特征的有效性与计算可行性;并以快递、航班、银行等服务号码为例,对比了不同群体通信行为模式的差异性。
- 程晓涛吉立新黄瑞阳于洪涛杨奕卓
- 关键词：电信网多维度多粒度高斯混合模型行为模式挖掘
- 基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法被引量：8
- 2017年
- 协同过滤推荐系统的近邻选择环节中不仅没有考虑目标项目对用户间相似性计算的影响,而且也未考虑邻居用户对目标用户的推荐贡献能力,导致既降低了相似性计算的准确性,也提高了近邻集合中伪近邻的比例。针对这些问题,提出了一种基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法。算法使用巴氏系数计算项目间相似性,并以此为权重加权计算用户间相似性。引入熵描述用户评分分布特性,根据评分分布差异性衡量邻居用户的推荐贡献能力。最后,利用双重准则共同计算推荐权重,并构建近邻集合。实验结果表明,该算法能够在不牺牲时间复杂度的条件下准确地选取近邻集合,提升推荐准确度。
- 于阳于洪涛黄瑞阳
- 关键词：协同过滤
- 一种基于聚类技术的安全传真服务器设计方法被引量：1
- 2010年
- 提出一种安全传真服务器的概念,其基本原理是在传真服务器中增加垃圾传真检测功能,使用户免受垃圾传真的侵扰。利用垃圾传真普遍以广播形式散播的特点,采用游程特征进行聚类,从而判别接收的是否垃圾传真。仿真测试表明,该方法有较高的准确度。
- 于洪涛黄海冯晓磊
- 关键词：传真服务器聚类
- 链接相似性的微博重叠社区发现算法被引量：2
- 2015年
- 针对传统基于节点聚类的微博社区发现算法不能发现重叠社区且需要先验知识这一问题,从边聚类的角度出发,提出一种基于链接相似性的微博重叠社区发现算法.首先将用户兴趣相似度矩阵映射为虚拟兴趣网并求该网络的链接相似度,然后结合微博用户的真实关注关系得到总的链接相似度.为了将链接相似度用于社区发现,推广了传统的Ward层次聚类算法,使之适用于具有相似性度量的任意对象,并将其用于社区发现.真实数据集上的实验表明,该算法不需要先验知识就能准确地发现微博中的重叠社区,准确率可达83.4%.
- 于洪涛崔瑞飞黄瑞阳
- 关键词：层次聚类
- 基于融合表示学习的跨社交网络用户身份匹配被引量：7
- 2018年
- 针对现有跨社交网络用户身份匹配算法准确率较低与数据难以获取等问题,提出一种新的跨社交网络用户身份匹配算法。利用已知匹配的账号节点,通过网络融合算法使跨网络问题转化为单一网络问题,对用户名信息进行向量化表示,并与拓扑结构信息向量融合,运用网络表示学习技术,得到融合用户名和拓扑结构2种信息的账号节点向量,实现用户身份匹配。实验结果表明,该算法的平均F1值达到79.7%,比传统的机器学习算法及现有2种基准算法高7.3%~28.8%,有效提升了用户身份匹配的效果。
- 杨奕卓于洪涛黄瑞阳刘正铭
- 关键词：社交网络用户名信息融合
