李美子
- 作品数：18 被引量：13H指数：2
- 供职机构：上海师范大学信息与机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”上海市教育委员会创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 社交网络中的用户信任链形式化模型被引量：3
- 2012年
- 针对传统社交网络缺乏用户关系描述方法的问题,从用户关系角度出发,引入信任作为表征用户关系的要素,提出一种信任链形式化模型(TCFM)。采用形式化语义的方式对用户之间的关系进行描述,将用户关系表示为原子信任链和组合信任链2类关系模型,进而给出TCFM组合信任链中信任度的计算过程以及信任链之间的计算算子。通过实例验证了该模型的有效性。
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- 关键词：社交网络用户关系信任度
- 一种终端获取云服务的方法
- 本发明涉及一种终端获取云服务的方法，包括以下步骤：(1)云服务池动态维护和更新模块在每个单位时间内区分并分别维护三类云服务，即活跃云服务、待验证云服务和失效云服务；(2)终端用户获取云服务模块在用户发出需求指令时被触发，...
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- 文献传递
- 社交网络中基于K核分解的意见领袖识别算法被引量：2
- 2022年
- 针对在社交网络中挖掘意见领袖时存在的计算复杂度高的难题,提出了一种基于K核分解的意见领袖识别算法CR。首先,基于K核分解方法获取社交网络中的意见领袖候选集,以缩小识别意见领袖的数据规模;然后,提出包括位置相似性和邻居相似性的用户相似性的概念,利用K核值、入度数、平均K核变化率和用户追随者个数计算用户相似性,并根据用户相似性对候选集中的用户计算全局影响力;最后,根据用户全局影响力对意见领袖候选集中的用户进行排序,从而识别意见领袖。在实验部分使用独立级联模型(ICM)预测的用户影响力和中心性两种评价指标在三个大小不同的真实数据集上对所提算法选出的意见领袖集进行评估,并将该算法与其他三种识别意见领袖的算法对比,结果表明该算法选出的影响力Top-15的用户平均影响力以21.442高于其他三个算法。另外,与四种与K核相关的算法做相关性指标对比的结果表明,CandidateRank算法总体来说效果较好。综上,CandidateRank算法在降低计算复杂度的同时提高了准确性。
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- 关键词：意见领袖社交网络
- 一种最优轮廓服务集获取方法
- 本发明涉及一种最优轮廓服务集获取方法，包括以下步骤：1)根据用户提交的轮廓分析指令集合AS，构建轮廓服务选择代价评估器；2)基于轮廓服务选择代价评估器，产生通讯代价最小轮廓服务集合OSSMCC；3)基于轮廓服务选择代价评...
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- 文献传递
- 云环境下基于数据语义的信息推荐方法
- 本发明涉及一种云环境下基于数据语义的信息推荐方法，该方法通过基础数据和用户偏好信息的语义化模块、云环境下海量语义信息索引模块以及基于语义计算的信息推荐模块实现信息推荐，其中基础数据和用户偏好信息的语义化模块，通过云平台获...
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- 文献传递
- 一种文本大数据的查询处理方法
- 本发明涉及一种文本大数据的查询处理方法，包括以下步骤：1)规范文本大数据语义，构造文本大数据查询分析过程中的查询对象语义范式模型以及精确描述语义，2)建立指令解析与查询工作流模型，构建查询指令语义模型，精炼语义，并且选择...
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- 文献传递
- 一种社会网络服务协作决策的竞标组织方法
- 2015年
- 提出一种基于社会网络服务的协作决策竞标方法:首先,利用形式化语义对决策招标书内容进行表达和组织;其次,依据招标书对投标书进行基于能力的选择;同时,通过Dec Trust计算实现竞标者的置信度评价.最后,提出了由邀请招标和竞标算法组成的竞标流程控制模式.实验证明,方法是有效且可行的.
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- 关键词：社会网络服务语义信任度
- 基于知识图谱的高校跨课程知识推送工具设计被引量：2
- 2023年
- 跨学科知识点的关联学习一直都是高校教育的重难点,利用知识图谱知识结构关联进行推送是有效的解决途径之一。首先,对高校教育学科[S1]知识图谱(ECKG)进行形式化定义;然后,提出基于ECKG结构特征的跨学科知识推送技术;最后,分析高校学科教育图谱知识点检索的应用,对知识点查询、知识关联查询及个性化学习资源推荐技术进行说明。实践表明,所提知识推送工具在知识点定位查询方面具有不错的效果,能较好完成知识点个性化智能推送任务,可为高校跨课程知识推送提供参考与借鉴。
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- 关键词：高校教育知识图谱人工智能教育知识推送
- 社会网络中基于信任链的主题群组发现算法
- 2015年
- 针对社会网络中用户群组准确发现难题,提出了一种基于信任链的用户主题群组发现方法。该方法包括3个部分:主题空间发现、群组核心用户发现和主题群组发现。首先,给出了社会网络主题群组的相关形式化定义;然后,通过主题相关度计算发现主题空间,并给出主题空间上用户兴趣度计算方法;其次,提出原子、串联和并联信任链计算模型,并给出主题空间上的信任链计算方法;最后,分别给出主题空间发现算法、核心用户发现算法和主题群组发现算法。实验结果表明,提出的用户群组发现算法相比基于兴趣度的群组发现算法和边紧密度群组发现算法,平均准确率提升4.1%和11.3%,能够有效提升用户群组组织的准确度,在社会网络用户分类识别方面具有较好的应用价值。
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- 关键词：社会网络主题空间兴趣度
- 一种物联网中推荐信息置信度的计算方法
- 本发明涉及一种物联网中推荐信息置信度的计算方法，包括以下步骤：(1)计算推荐信息RI的来源置信度；(2)计算推荐信息RI的推荐者置信度；(3)计算推荐信息RI的口碑置信度；(4)计算推荐信息RI的采纳置信度：(5)通过以...
- 黄震华李美子方强刘正
- 文献传递
