主动纠错式半监督聚类社区发现算法

经典的无监督聚类算法快速、简单且可以直接对大规模数据集进行划分,但是由于网络结构较为复杂,划分的准确度并不高。为此,提出一种基于主动学习的纠错式半监督社区发现算法ESCD（error correction semi-supervised community detection algorithm）,将传统的K-means算法进行分步计算,并且在聚类的过程中加入成对约束。根据先验信息保留正确的划分,纠正错误的划分来改变网络的连接关系,使网络具有更明显的块结构,当节点与聚类中心的距离不再变化时划分结束。实验结果表明,与现有的社区发现算法相比,ESCD算法具有更高的精度,且所需的监督信息远远小于其他半监督算法。     

动态加权网络中的演化社区发现算法研究

在动态网络中发现社区结构是一个非常复杂而有意义的过程,可以更好地观察和分析网络的演化情况。针对动态加权网络中的社区发现问题,提出了一种结合历史网络社区结构的算法,叫做动态加权网络中的演化社区发现算法（ECDA）。该算法分为两步：结合历史社区和网络结构信息,计算当前时间跳的输入矩阵;然后通过该输入矩阵计算得到结合历史时间跳信息的社区划分结果。该算法有以下优点：可以自动发现动态加权网络中每个时间跳的社区结构;对网络结构的变化和社区结构的变化具有较高的敏锐性。在人工数据集和真实数据集中进行了实验,实验结果证明该算法可以有效地发现动态加权网络中的社区结构,与其他算法相比具有较好的竞争力。     

基于Android的科普食道软件

针对现今食品安全事件频繁发生的热点问题,本文设计并实现一款基于Android的科普食道手机软件。在整个软件系统的实现过程中,所采用的关键技术主要是XlistView技术、Smartupload技术等。科普食道软件具有丰富的内容和良好的交互性,不仅可以普及食品安全常识,而且增加人们对饮食护理和营养搭配的认知。