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局部优先的社会网络社区结构检测算法被引量：4: 2018年; 考虑到社会网络中影响力大的节点对社区的形成具有一定的促进作用,以及基于局部微观角度更加易于检测社区结构等问题,提出一种基于局部微观结构极大团的同步自适应标签传播算法(synchronous adaptive label popagation algorithm,ALPA-S)和异步自适应标签传播算法(asynchronous adaptive label propagation algorithm,ALPA-A)检测社会网络中的社区结构。这两种算法均是通过寻找社会网络中不相交极大团,并为极大团中节点赋予标签及权重的方式获取标签更新时需要的种子,采用社会网络中节点均拥有标签作为算法迭代终止条件。这种策略降低了两种算法的开销,并使标签在有意义的局部范围内传播。在仿真网络和真实网络上的实验结果表明该微观结构极大团是社区结构的核心,异步算法ALPA-A较同步算法ALPA-S更易于收敛以及同步算法ALPA-S具有较好的社区检测质量、自适应性和健壮性,能够适应多种类型拓扑结构的社会网络。; 李春英汤志康汤庸赵剑冬黄泳航; 关键词：社会网络异步更新

基于社区划分的多线程潜在好友推荐算法被引量：4: 2017年; 针对基于社区划分的潜在好友推荐算法FRCD运行速度慢的问题,提出了一种基于社区划分的多线程潜在好友推荐算法MTFRCD。该算法在网络拓扑图上利用多线程技术寻找核心关系子网,以核心关系子网作为标签种子节点,使用多线程并发传播标签来发现网络拓扑图上的社区结构,利用社区发现结果在社区内部推荐潜在好友。人工网络的实验结果表明,MTFRCD相比于传统的FRCD,在性能近似的前提下具有明显的速度增长。因此,将该算法应用于真实社交网络(学者网)平台的潜在好友挖掘和推荐,根据推荐结果的评测,验证了算法具有良好的推荐效果。; 黄泳航李春英汤庸; 关键词：多线程

面向大规模学术社交网络的社区发现模型被引量：10: 2015年; 针对基于标签传播的复杂网络重叠社区发现算法中预先输入参数在真实网络中的局限性以及标签冗余等问题,提出一种基于标签传播的面向大规模学术社交网络的社区发现模型。该模型通过寻找网络中互不相交的最大极大团(UMC)并对每个UMC中的节点赋予唯一标签来减少冗余标签,提高社区发现的效率以及稳定性。标签更新时以UMC作为核心单位采用亲密度的方式由中心向四周更新UMC邻接节点的标签及权重,以权重最大值的方式更新网络中非UMC邻接节点的权重。后期处理阶段采用自适应阈值方式去除节点标签中的噪声,有效克服了预先输入重叠社区个数在真实网络中的局限性。通过在学术社交网络平台——学者网数据集上的实验表明,该模型能够将具有一定共性的节点划分到同一个社区中,并为学术社交网络平台进一步的好友推荐、论文分享等精确的个性化服务提供了支持。; 李春英汤庸汤志康黄泳航袁成哲赵剑冬; 关键词：社交网络自适应阈值

基于学者社交模式的网络教学平台研究被引量：2: 2015年; 社交应用的广泛使用及大数据环境下知识的快速累积,使传统网络教学平台难以满足基于社交的知识分享和团队学习这一新学习模式的需求。网络教学平台与社交平台协同发展,成为网络教学平台发展的新趋势。文章以学者网课程平台为研究对象,深入解析该课程平台提供的功能及其独具特色的"学者社交"模式,并在此基础上尝试对网络教学平台社交化发展进行思考和展望。; 李宇耀汤庸黄泳航丁蕊李春英; 关键词：网络教学平台大数据社交网络

基于社区划分的学术论文推荐模型被引量：8: 2016年; 针对学术社交网络独有的社交性,构建了基于社区划分的学术论文推荐模型。模型选择社区复杂好友关系网络图中最大连通分量作为数据处理逻辑单元,在此基础上进行核心关系网划分,并采用非参数控制的方式,在所建立的核心关系网内建立标签,在学术社交网络中通过标签传播进行社区划分,根据社区划分结果在社区内部的用户之间推荐学术论文。该社区划分算法与经典社区划分算法在人工网络上进行仿真实验,结果表明该算法在不同特征的人工网络上皆能取得良好的社区发现质量。; 黄泳航汤庸李春英汤志康刘继伟; 关键词：自适应阈值

学术社交平台论文推荐方法被引量：6: 2017年; 基于搜索学术论文对研究者造成的困扰问题,在学术论文聚合平台基础上提出一种学术社交平台相似论文推荐方法,给出了推荐方法的总体架构及各部分的详细设计方案。该方法首先使用ANSJ对论文数据集中的论文进行分词并统计词条的TF-IDF,使用这些词条表示该论文的关键信息。其次使用Word2Vec把每一篇论文映射到一个高维向量,使用余弦相似度公式计算其与用户查询论文间的相似度,根据相似度结果高低生成论文推荐列表。最后在SCHOLAT论文数据集上通过应用实例以及量化指标分析验证了该推荐方法的有效性。; 汤志康李春英汤庸黄泳航蔡奕彬; 关键词：论文检索

在线社交网络用户分析研究综述被引量：4: 2016年; 在对国内外在线社交网络用户分析相关研究归纳总结的基础上,综述了在线社交网络用户分析的最新进展,主要包括通过用户影响力和用户偏好进行用户行为分析、采用隐式和显式的分类方法对用户属性预测算法进行综述,简述了基于用户属性特征或(和)用户关系拓扑结构的用户分类研究进展,并分析了动态社交网络、并行算法及社交用户语义信息给在线社交网络用户分析所带来的机遇和挑战,对该研究方向上的发展趋势进行了展望.; 李春英汤庸贺超波汤志康黄泳航; 关键词：偏好分析用户分类

社交网络下学习推荐研究与实践被引量：8: 2016年; 学习推荐系统为学习者快速获取学习所需材料和资源提供支持,社交网络兴起使在线用户的互动和行为更丰富,对推动用户学习效率提高有积极作用。以建构主义学习理论为基础,考虑学习者基本属性、学习风格、所在学习环境等因素,利用本体论技术,结合过滤推荐算法,提出了社交网络环境下基于本体的学习推荐系统架构和功能;构建了学习者本体,加强其特征描述,并管理学习过程中产生的学习者本体流;以本体语义相似度计算方法为基础,提出相似学习者查找机制,实现学习资源推荐;依托学术社交网络Scholat,开发实现了基于本体的学习推荐系统,试运行显示该系统能够较有效推荐学习资源,引导学习进展,有利于学习者学习效率的提高。; 吴正洋汤庸黄昌勤黄泳航丁蕊; 关键词：建构主义

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黄泳航