基于PageRank算法的校园好友关系分析

随着校园信息化、数字化建设的普及,作为该建设进程重要组成部分的"校园一卡通"系统的建设也逐步深入,校园一卡通系统是校园信息化建设中信息采集的基础工程。利用校园一卡通系统采集的学生日常生活数据去分析学生的行为特点,挖掘出大数据中隐藏的价值,将在很大程度上帮助学校的日常管理并为学校领导提供相关决策依据。文中以学生校园生活中的一卡通消费数据为研究对象,首先应用高斯相似度函数构造相似度矩阵,系统地对学生间好友关系进行研究分析;然后应用PageRank算法找出疑似"孤立"学生或者是社交圈较小的学生群体,及早发现不善交友的学生群体,为学校的相关管理部门提供数据支撑,以便引导学生更健康的交友,构造和谐校园;最后通过实验进行了有效性验证。     

基于多关系网络的话题意见领袖挖掘

社交网络中的意见领袖在信息传播过程中起着重要的作用。传统的意见领袖挖掘仅基于网络结构,没有考虑特定话题或者事件下的作用,且目前基于话题的意见领袖挖掘仅基于单一的网络结构,并没有考虑到节点间的多种交互关系。本文提出一种基于多关系网络的话题意见领袖挖掘方法（Multi-relational networks, MRTRank）,融合话题因素和节点间多种交互关系,通过一种属性网络表示学习算法,得到不同节点在多关系网络上的相似性,形成节点的转移概率矩阵,最终通过PageRank算法得到top-k个意见领袖。在真实Twitter数据集上的实验结果验证了本文提出的方法优于传统的意见领袖挖掘算法。     

一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要系统

带有时间标志的演化式摘要是近年来提出的自然语言处理任务,其本质是多文档自动文摘,它的研究对象是互联网上连续报道的热点新闻文档。针对互联网新闻事件报道的动态演化、动态关联和信息重复等特点,该文提出了一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要方法,该方法将新闻事件划分为多个不同的子主题,在考虑时间演化的基础上同时考虑子主题之间的主题演化,最后将新闻标题作为摘要输出。实验结果表明,该方法是有效的,并且在以新闻标题作为输入输出时,和当前主流的多文档摘要和演化摘要方法相比,在Rouge评价指标上有显著提高。     

基于APP搜索系统的PageRank改进算法

为了将PageRank算法更好地应用于APP推荐系统,对PageRank算法在APP搜索系统中的应用模型进行研究,发现PageRank算法运用于APP搜索系统中的一种缺点,即同类APP的独立性较弱,相似性较强。因此针对该缺点本文进行算法改进。最后对Time-PageRank算法得到的TPR值与传统PageRank算法的PR值进行了对比,得出Time-PageRank算法在APP搜索系统中可行性的结论。     

融合BERT语义表示的高考语文阅读理解问答研究

高考语文阅读理解问答相对普通阅读理解问答难度更大,同时高考问答任务中的训练数据较少,目前的深度学习方法不能取得良好的答题效果。针对这些问题,该文提出融合BERT语义表示的高考阅读理解答案候选句抽取方法。首先,采用改进的MMR算法对段落进行筛选;其次,运用微调之后的BERT模型对句子进行语义表示;再次,通过SoftMax分类器对答案候选句进行抽取,最后利用PageRank排序算法对输出结果进行二次排序。该方法在北京近十年高考语文阅读理解问答题上的召回率和准确率分别达到了61.2%和50.1%,验证了该方法的有效性。     

基于PageRank的网站服务质量影响因素的重要性排序算法

通过德尔菲法进行网站服务质量影响因素的筛选,在分析各个因素之间的关系时,借鉴PageRank的投票思想,将影响网站服务质量的因素间的相互影响视作网页间的相互链接,产生影响视为投票,利用各个因素之间存在的内部关系 计算影响力值,最终得到影响网站服务质量的因素重要性排序,为网站服务质量的评价提供了参考和借鉴。     

基于影响力扩散的会话推荐模型

会话推荐的任务是根据用户近期的点击行为预测下一个点击.该领域之前的模型主要关注到会话推荐中的时序模式(序列特征),但是由于用户兴趣迁移以及商品多属性等因素,物品之间的交互关系可能比呈现出来的时序模式更为复杂.为了解决该问题,受PageRank算法的启发,把会话点击和网页跳转联系起来,提出了一个会话推荐中的影响力扩散模型.具体地说,该模型在会话序列的显式时序结构之上构建了会话图,刻画出更加丰富的转移路径,并通过图扩散模型捕获到物品之间的潜在交互关系.在会话表示阶段,该模型提出了一种新颖的位置编码方式来应对兴趣迁移的状况,并在此基础上设计了一种意图提取框架,能在多兴趣会话中迭代出核心意图.在真实数据集上的实验结果表明,所提模型相较于以往方法有较好的性能,并有效解决了兴趣迁移的问题.     

云平台下图数据处理技术

针对Hadoop云平台下MapReduce计算模型在处理图数据时效率低下的问题,提出了一种类似谷歌Pregel的图数据处理计算框架--MyBSP.首先,分析了MapReduce的运行机制及不足之处;其次,阐述了MyBSP框架的结构、工作流程及主要接口;最后,在分析PageRank图处理算法原理的基础上,设计并实现了基于MyBSP框架的PageRank算法.实验结果表明,基于MyBSP框架的图数据处理算法与基于MapReduce的算法相比,迭代处理的性能提升了1.9~3倍.MyBSP算法的执行时间减少了67%,能够满足图数据高效处理的应用前景.     

基于微博网络的影响力最大化算法

由于影响范围的重叠效应,单纯的影响力度量算法并不能解决微博网络中的影响力最大化问题,针对这一研究现状,提出一种用于微博网络中Top-K节点挖掘的算法GABE。通过归纳决定微博用户影响力的关键因素,提出了节点间影响率的概念,进而建立了用于用户影响力度量的WIR算法;根据得到的WIR值提出了符合微博特性的影响力传播模型,运用贪婪算法挖掘出微博网络中的Top-K节点。以爬取到的新浪微博数据进行了模拟验证,结果发现GABE在影响范围上与传统的最大化算法和影响力度量算法相比分别提高了7.7%和20%。这表明通过引入微博特性和贪婪思想,GABE较好地解决了微博网络中的影响力最大化问题。     

基于MapReduce的微博用户搜索排名算法

在微博搜索领域,单纯依赖于粉丝数量的搜索排名使刷粉行为有了可乘之机,通过将用户看作网页,将用户间的“关注”关系看作网页间的链接关系,使PageRank关于网页等级的基本思想融入到微博用户搜索,并引入一个状态转移矩阵和一个自动迭代的MapReduce工作流将计算过程并行化,进而提出一种基于MapReduce的微博用户搜索排名算法。在Hadoop平台上对该算法进行了实验分析,结果表明,该算法避免了用户排名单纯与其粉丝数量相关,使那些更具“重要性”的用户在搜索结果中的排名获得提升,提高了搜索结果的相关性和质量。