沈静

作品数：4被引量：12H指数：2
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供职机构：广东工贸职业技术学院计算机工程系更多>>
发文主题：复杂网络链接预测链接社交网络贝叶斯模型更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机应用研究》《小型微型计算机系统》《计算机工程与科学》《计算机科学》更多>>
所获基金：广东省科技计划工业攻关项目更多>>
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基于社区特征的平衡模块度最大化社交链接预测模型被引量：1
《计算机科学》2019年第3期253-259,共7页伍杰华 沈静 周蓓 
广东省优秀青年教师培养计划项目(YQ2015177);广东省科技计划项目(2017ZC0348);广东高校重大科研项目与成果培育计划项目(2017GKTSCX009)资助
链接预测和社区发现是社交网络分析领域的两大研究方向。如何挖掘社区结构帮助提高链接预测效果具有十分重要的意义。在模块度最大化模型的基础上,提出一种基于社区结构特征提取与选择的链接预测方法。首先,在网络进化模型中引入基于社...
关键词：链接预测 社区特征 模块度 特征选择 社交网络 
一种集成局部加权聚类系数的链接预测算法被引量：5
《计算机应用研究》2018年第12期3588-3592,3613,共6页伍杰华 张小兰 沈静 周蓓 
广东省科技计划资助项目(2017ZC0348);广东高校重大科研项目与成果培育计划资助项目(2017GKTSCX009);广东省优秀青年教师培养计划项目(YQ2015177)
针对基于局部结构的加权链接预测算法仅仅利用了一级共邻节点的拓扑属性,无法反映共邻节点的邻居对潜在节点对的贡献以及度量共邻节点互连密集程度对预测结果的影响这一问题,从局部结构的密集层面来分析共邻节点对潜在节点对的影响,提...
关键词：加权网络 复杂网络 聚类系数 链接预测 加权聚类系数 
改进朴素贝叶斯模型的复杂网络关系预测被引量：5
《计算机工程与科学》2017年第10期1825-1831,共7页伍杰华 沈静 周蓓 
广东教育研究专项项目(GDJY-2014-B-B200);广东高等职业技术教育研究会项目(GDGZ14Y037)
复杂网络包括生物性信息网络、科学家合作网络、社交关系网络等,研究复杂网络的关系预测问题有助于预测蛋白质相互关系,发现科学家合作关系,以及挖掘潜在好友关系等。目前,绝大多数关系预测算法由复杂网络的相似度模型实现,但该类型算...
关键词：复杂网络 贝叶斯模型 关系预测 关系挖掘 
多维相似度特征的社交网络链接分类被引量：1
《小型微型计算机系统》2017年第6期1323-1328,共6页伍杰华 沈静 周蓓 
广东省优秀青年教师项目(YQ2015177)资助;广东省科技计划项目(2011B080701082)资助
深入挖掘社交网络的特征信息对链接的分类具有重要作用.然而已有的特征均基于单维网络构建,忽视了社交网络的多维复杂性及特征之间的冗余信息问题.为解决此问题,提出一种基于RReliefF特征选择模型的多维社交网络链接分类算法.该方法首...
关键词：社交网络 多维网络 关系分类 链接分类 特征选择 RRelief F算法 
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