孙宇航
- 作品数：4 被引量：5H指数：2
- 供职机构：青岛理工大学通信与电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于复杂网络理论的校友网络研究被引量：1
- 2014年
- 在某高校校友会网站的开发建设中,引入复杂网络机制,借鉴城市公共交通网络的space P和space L方法,构建了校友网络,分析了其平均路径长度、聚类系数和度分布等基本网络统计特性,并借用数学期望的思想,对构建的校友网络方法进行了验证。由分析结果可知,校友网络是一个具有指数型度分布的小世界网络;校友网络是由一些关键节点(主席、副主席和班长和团支书等)连接起来的,应该切实保障这类节点的桥梁作用;space P方法构造的校友网络比space L方法构造的校友网络更加合理,更能反映真实的校友关系。
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- 关键词：复杂网络小世界网络网络特性数学期望
- 基于社团强度系数的社团结构发现算法被引量：2
- 2015年
- 社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一。为了将复杂网络中的社团结构有效地划分出来,在对强社团定义的基础上,引入社团强度系数的概念,提出了一种基于社团强度系数的社团结构发现算法。该算法具有较低的时间复杂度,通过不断寻找网络最大度数的节点及其邻居节点,计算其社团强度系数来衡量社团如何划分。主要针对Zachary网络和Dolphin网络等进行了仿真实验,结果表明该算法具有较高的社团划分准确度、较好的敏感性和良好的可扩展性,充分验证了其可行性和有效性。
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- 关键词：社团结构邻居节点
- 面向人口收入管理的数据挖掘研究与应用
- 2014年
- 针对经典Apriori算法和K-Means算法分别进行了改进,提出一种优化候选集产生的MA-Apriori(matrix-Apriori)算法和一种确定初始聚类中心点选取的IM-K-Means(improve-K-Means)算法,将这两种改进算法与人口收入管理系统相结合。通过理论和性能分析及实例应用验证了改进算法的效率,搭建基于人口收入信息管理的数据挖掘系统。该系统使MA-Apriori算法和IM-K-Means算法平台化,完善了人口收入数据方面的管理,为收入分类和评价提供了科学的新方法。
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- 关键词：APRIORI算法K-MEANS算法数据挖掘
- 一种优化初始中心的改进K-means算法被引量：2
- 2015年
- 传统的K-means算法由于随机选取初始簇中心,造成聚类结果不稳定,容易陷入局部最优.针对这个问题,提出了一种优化初始中心的方法,即在高密度区域中以距离最远的两点作为初始的簇中心,然后再找到这两个初始中心距离和最大的点作为第3个初始中心,依此类推,直到找到k个初始中心.实验结果证明,改进的K-means算法,有较好的准确率,能够消除算法对初始中心的依赖,提高了聚类效果.
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- 关键词：K-MEANS算法初始聚类中心
