徐会
- 作品数：8 被引量：29H指数：2
- 供职机构：江苏科技大学经济管理学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目江苏省教育厅哲学社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理社会学更多>>
- 基于动态约简的增量贝叶斯分类算法的研究被引量：2
- 2015年
- 朴素贝叶斯由于条件独立性假设使其分类效果不明显,同时在处理海量数据时缺乏灵活性。针对以上情况,提出一种基于动态约简的增量贝叶斯分类算法。算法首先利用(F-λ)广义动态约简计算出数据集的核属性,然后根据训练集的先验信息构造分类器对测试实例进行分类,最后利用类置信度进行选择性增量学习,增强处理增量数据的能力。实验结果表明,该算法在处理属性少的小量数据时,分类效果有一定的改善,在处理多属性大量数据时,分类效果明显提高。
- 孙玲芳徐会王成文祁军
- 关键词：粗糙集动态约简朴素贝叶斯
- 面向交易型虚拟社区的信用评价模型研究被引量：1
- 2014年
- 交易型虚拟社区中,商家信用度是影响消费者购买的关键因素之一。针对网络交易中存在的问题,通过分析现有的信用评价模型,结合交易金额和信任的时间属性,引入时间衰减函数,提出一个商家信用度计算的新模型。模拟实验结果表明,改进的模型能起到抑制刷信用和周期行骗等行为,从而能客观准确的计算出商家的信用度。
- 孙玲芳祁军徐会王成文
- 关键词：信用度信用评价模型
- 基于贝叶斯理论的网络舆情主题分类模型研究
- 随着互联网的普及，网民的数量越来越多，很多人通过互联网来关注舆情，人们在网络上浏览自己感兴趣的舆情，并且发表评论、宣泄情感。然而网络舆情信息繁杂，网民进行浏览时具有一定的盲目性，目前各大门户网站、论坛等对网络舆情主题进行...
- 徐会
- 关键词：网络舆情动态约简朴素贝叶斯主题分类
- 文献传递
- 后金融危机时代我国造船业发展机遇的探究被引量：1
- 2012年
- 随着金融危机的滞后效应日益凸显,世界造船业和航运业仍处于低潮。本文通过分析我国造船业的现状以及金融危机对我国造船业的影响,结合国际环境和自身发展问题,提出了我国造船业在后金融危机时代的发展机遇。
- 孙玲芳徐会
- 关键词：后金融危机时代造船业
- 基于语义Web的关系型虚拟社区服务发现模型分析被引量：1
- 2014年
- 近几年来关系型虚拟社区服务创新滞后,没能紧随网络用户偏好,发展势头由强转弱。在前人关于服务发现和语义Web应用研究的基础上,构建关系型社区服务发现模型。通过会员信息和第三方服务数据的语义本体化、推理匹配来进行模型仿真,实现了服务集与会员的快速、准确关联,为进行针对关系型社区服务开发和内容创新做准备。
- 孙玲芳王成文徐会
- 关键词：服务发现模型
- 基于改进K-means的网络舆情热点事件发现技术被引量：7
- 2014年
- 基于网络舆情监控的需要,设计一个网络舆情热点事件自动发现模型,包括舆情信息采集、中文分词、特征选择、文本分词和聚类分析。对K-means算法进行改进,减少算法对孤立点的敏感性和降低算法的时间和空间复杂度。利用F1值对改进的K-means算法和传统K-means算法进行性能比较,证明了该模型的可行性与有效性。
- 孙玲芳周加波徐会许锋候志鲁
- 关键词：网络舆情VSMMEANS算法
- 基于贝叶斯网络的新媒体事件分类模型被引量：2
- 2014年
- 为了对新媒体事件进行准确有效分类,提出一种将K-means算法和贝叶斯网络相结合的混合算法。该算法首先运用K-means算法将训练样本聚类,再根据聚类的结果,运用改进的贝叶斯网络对新媒体事件进行分类。其中,层次贝叶斯网络模型的构建,避免了贝叶斯网络在参数学习时陷入局部寻优;同时引入隐藏节点,更大程度满足了贝叶斯网络的条件独立假设。实验结果表明该算法效果明显。
- 孙玲芳徐会李金海
- 关键词：新媒体事件K均值贝叶斯网络
- 网络舆情危机的概念辨析及指标设定被引量：14
- 2014年
- 针对学界对网络舆情危机概念研究模糊不清的现状,本文在总结与探讨舆情、网络舆情的概念的基础上,从公共危机管理的角度,提炼出网络舆情危机的概念,并指出网络舆情危机具有不确定性、破坏性、紧迫性、连带性、相对性和波及面广等特点,初步建立了网络舆情危机预警的指标体系,为网络舆情危机的研究提供理论支持。
- 孙玲芳周加波徐会侯志鲁许锋
- 关键词：网络舆情危机概念辨析指标体系
