登录
 机构网站
  1. 首页
  2. 情报产品
  3. 快讯详情

《基于OTUCM模型的网络社团在线识别》

  • 来源专题：图书情报
  • 编译者： lixiaoyan
  • 发布时间：2018-08-09

  • 该文通过挖掘网络社团及其演化过程，有助于掌握网络用户结构及行为方式，对网络舆情分析具有十分重要的意义，当前的网络社团演化挖掘模型存在着局部最优及抗噪能力差等问题。通过建立网络社团与主题的对应关系，把社团的识别转化成主题的识别。在OLDA模型的基础上引入用户参数，提出一种主题社团混合模型(OTUCM)，该模型把t-1时刻社团后验作为t时刻社团先验，通过建模用户、消息、主题、词汇四者之间的概率依赖关系，生成t时刻消息—主题、主题—词汇、主题—用户三个分布矩阵。通过交叉熵计算t与t-1时刻的主题相似度，得出主题及主题下用户的演化过程。文章在实验数据集上验证了OTUCM模型，并与当前流行算法进行对比，实验结果表明OTUCM模型在网络社团演化挖掘方面达到了良好的效果。

37浏览量
原文链接
相关报告

  • 《国际科研合作网络视角下关键联络人识别模型构建》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：程冰
    • 发布时间：2024-12-26
    • 国际科研合作是推动全球科技进步及技术创新的重要力量。在国际科研合作网络中，扮演联络角色的科研学者对网络构建和维护具有关键作用。如何在科技合作竞争日益激烈的全球环境中识别关键合作者并建立重要合作关系，是情报学的重要研究方向之一。本研究旨在通过社会网络分析方法构建关键联络人的识别模型。基于Louvain算法对科研合作网络进行社团划分后，本研究进一步构建了3种指标来识别不同类型的联络人：社团内参与度指标Z、社团间参与度指标P和社团连接度指标C。这些指标分别针对社团内联络人、外部广泛联络人以及外部深度联络人进行了量化。实证研究表明，这些指标能够有效识别不同类型的关键联络人，揭示他们在科研合作网络中的特定作用和位置。本研究构建的关键联络人识别模型及研究结论将有助于科学家发现国际上的重要合作伙伴，促进知识共享与跨学科交流；有助于推动开展国际联合研究项目，为引进培养国际人才提供情报支持。
    42浏览量
    原文链接

  • 《基于改进SqueezeNet网络模型的破碎玉米籽粒识别方法》
    • 来源专题：农机装备
    • 编译者：袁雪
    • 发布时间：2025-04-28
    • 摘要：<；br>；<；span style=“ height:6px；display：block；”>；<；/span>；在现代农业中，非常需要对破损或损坏的玉米粒进行准确和快速的检测。然而，传统的手工方式由于其固有的易出错、劳动强度大、耗时长等特点，已不能完全满足近年来大规模应用的需求。此外，对现代农业的高效率和可扩展性提出了重大限制。相比之下，使用深度学习（如Squeezenet网络），图像识别有望大幅提高破碎内核检测的准确性和效率。Squeezenet模型在识别小目标（如玉米粒）方面仍然存在一些挑战。在网络的深度中，更好地需要复杂和多层卷积来有效地处理输入图像。由于更深的架构可以增强特征提取，因此对处理能力、内存和存储也提出了大量的计算要求。特别地，实时应用不能完全满足资源受限的环境，例如通常部署在农业环境中的移动设备或嵌入式系统。在本研究中，引入了一种优化的Squeezenet模型来特异性地检测破碎的玉米籽粒。该架构（称为Squeezenet-DW2）用于增强原始Squeezenet框架。降低了计算复杂度，提高了效率，更适合于实时农业应用。在经典的Squeezenet架构中引入了几个关键的修改，以提高效率并降低计算复杂度。首先，将FIRE的层数减少到最终卷积层的输入通道。此外，标准卷积被替换为深度可分离卷积。保留特征提取以显著降低计算成本。此外，还集成了GHOST模块，以细化FIRE模块的扩展层。还引入了3×3卷积，以有效地减少计算需求和参数数量。增强的架构被称为Squeezenet-DW2-GH，表示GHOST模块的集成。与原始的Squeezenet相比，改进后的网络效率更高，更适合实时农业应用。为了在训练过程中自适应地学习激活参数，采用参数校正线性单元（PRELU）作为激活函数。网络简化后的精度下降得到了缓解，以较低的计算复杂度保持了高性能。优化后的最终模型称为Squeezenet-DW2-GH-P。实验结果表明，与原始结构相比，参数数量减少到0.60MB，减少了51.61%，而计算成本降低了48.54%，操作次数为36.71MFLOPS。值得注意的是，最优网络的验证和测试准确率分别为93.98%和92.33%，表明其在玉米破碎籽粒检测中的有效性和高效性。总之，改进的Squeezenet架构实现了参数计数、内存占用和计算需求的大幅减少。改进模型适用于资源受限的移动设备和嵌入式设备的部署。玉米破损籽粒的实时检测也为现代农业提供了一种实用的解决方案。
    30浏览量
    原文链接