李龙杰

作品数：7被引量：32H指数：3
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供职机构：兰州大学更多>>
发文主题：复杂网络链接预测多层网络链接朴素贝叶斯模型更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学经济管理天文地球更多>>
发文期刊：《清华大学学报（自然科学版）》《北京理工大学学报》《智能科学与技术学报》《计算机应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金甘肃省科技计划项目甘肃省自然科学基金更多>>
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基于跨度与类别增强的中文新闻命名实体识别
《智能科学与技术学报》2024年第4期495-508,共14页祁瑞艳 李龙杰 徐世琤 马笠恭 马志新 
甘肃省科技计划项目(No.23YFGA0005,No.21ZD8RA008)。
在新闻领域,识别命名实体涉及复杂的语法结构和长名称,这为确定实体边界带来了挑战,同时也引发了序列标注方法在预测长实体时的提前中断问题。为了应对这些挑战,提出了一种基于跨度与类别增强的中文新闻命名实体识别模型——SpaCE。该...
关键词：新闻命名实体识别 BERT 跨度 类别增强 词边界信息 
利用朴素贝叶斯模型进行多层网络链接预测被引量：2
《应用科学学报》2023年第1期23-40,共18页张亚坤 李龙杰 陈晓云 
甘肃省科技计划项目基金(No.21JR7RA458,No.21ZD8RA008);中央高校基本科研业务费专项基金(No.lzuxxxy-2019-tm21)资助。
针对多层网络链接预测中层间信息融合的问题,提出了一种利用朴素贝叶斯模型的链接预测方法。该方法结合目标层的邻域信息和辅助层相对于目标层的全局信息进行链接预测。在目标层中,根据节点对的邻域信息,利用朴素贝叶斯模型计算其连接概...
关键词：链接预测 多层网络 复杂网络 朴素贝叶斯模型 
基于节点连接模式的缺失节点识别方法被引量：2
《华中科技大学学报（自然科学版）》2020年第8期91-97,共7页李龙杰 胡江龙 陈晓云 
国家自然科学基金青年基金资助项目(61602225);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(lzujbky-2019-90)。
提出了一种基于节点连接模式的缺失节点识别方法.首先通过一组占位符节点及其与已知节点之间的连接,对网络中缺失节点的信息进行了表示;接着结合不同的链路预测指标,为占位符定义了一个节点连接模式向量用于表示占位符与其他节点之间的...
关键词：复杂网络 缺失节点识别 链路预测 节点连接模式 网络重构 
融合聚集系数的链接预测方法被引量：4
《计算机应用》2020年第1期28-35,共8页刘昱阳 李龙杰 单娜 陈晓云 
国家自然科学基金青年基金资助项目(61602225);中央高校基本科研业务费专项(lzujbky-2019-90)~~
许多基于网络结构信息的链接预测算法利用节点的聚集程度评估节点间的相似性,进而执行链接预测;然而,该类算法只注重网络中节点的聚集系数,没有考虑预测节点与共同邻居节点之间的链接聚集系数对节点间相似性的影响。针对上述问题,提出...
关键词：链接预测 复杂网络 DEMPSTER-SHAFER理论 聚集系数 相似性指标 
基于节点连接模式相关性的链接预测方法
《计算机科学》2019年第12期20-25,共6页单娜 李龙杰 刘昱阳 陈晓云 
国家自然科学基金(61602225);兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金(lzujbky-2019-90)资助
作为复杂网络分析中的一个研究热点,链接预测在许多领域中都有重要的应用价值,得到了广泛的关注。使用网络中的已知结构信息来计算未连接的节点对之间的相似性,进而评估其存在链接的可能性是目前最常用的方法。不同网络具有不同的结构特...
关键词：复杂网络 链接预测 节点连接模式相关性 相似性指标 
基于二次训练技术的入侵检测方法研究被引量：19
《北京理工大学学报》2017年第12期1246-1252,共7页李龙杰 于洋 白伸伸 侯元伟 郝永乐 
国家自然科学基金资助项目(61602225)
提出了一个基于二次训练技术的网络入侵检测模型,不但可以从整体上提高入侵检测系统的检测性能,而且对于低频率、高危害攻击类型的检测性能有着更加显著的提升.该模型首先利用PCA算法提取数据集中的重要特征,然后使用二次训练技术训练...
关键词：网络入侵检测 二次训练 分类 特征选择 
最大频繁项集挖掘中搜索空间的剪枝策略被引量：5
《清华大学学报（自然科学版）》2005年第S1期1748-1752,共5页马志新 陈晓云 王雪 李龙杰 
国家自然科学基金资助项目(60473095)
最大频繁项集挖掘可以广泛应用在多种重要的Web挖掘工作中.为了有效地削减搜索空间,提出了一种新的最大频繁项集挖掘中的搜索空间剪枝策略.这种策略基于深度优先遍历词典序子集枚举树,利用树中子节点与父节点扩展集中相同项的扩展支持...
关键词：WEB挖掘 最大频繁项集 剪枝策略 搜索空间 
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