公开(公告)号：CN102637182B

公开(公告)日：2014-05-28

申请号：CN201110038103.3

申请日：2011-02-15

Applicant: 北京大学

Inventor： 王悦 ,  黄威靖 ,  陈薇 ,  王腾蛟 ,  杨冬青

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种Web社会网络核心用户信息交互演化分析方法，包括：1)从Web社会网络应用程序获取用户互动信息数据；2)确定核心用户节点；3)根据获取的数据通过增量计算方法建立Web社会应用网络图结构；4)计算所有图结构中核心节点与其他节点之间的hop距离；5)获取到核心节点的hop距离在阈值内的所有节点，根据节点间的hop距离，将阈值内的节点划分为不同群落；6)根据每个群落的权值，计算出当前时间点与核心节点信息交互最密集的群落；7)预测下一时间点与核心节点信息交互的群落。本发明从核心用户节点入手获得信息在不同节点和群落间的传播规律，并通过增量计算使普通计算机也能进行本发明的图结构分析。

公开(公告)号：CN103514183A

公开(公告)日：2014-01-15

申请号：CN201210209911.6

申请日：2012-06-19

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄威靖 ,  于倩 ,  陈薇 ,  王腾蛟 ,  杨冬青

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种基于交互式文档聚类的信息检索方法和系统，其步骤包括：对文档集进行水平划分和预处理；进行词频统计，并将高频词组成特证词集合；生成文档的向量空间表示，计算文档间的距离并生成相似度矩阵；生成拉普拉斯矩阵，根据拉普拉斯矩阵的特征值间隔确定聚类数及表示矩阵，并进行二次聚类，得到初始距离结果；用户对初始聚类结果进行交互操作，使用卡方统计量挖掘新的特证词并重构向量空间，然后重复进行上述聚类过程；最后将聚类结果展示给用户，供用户获得不同类别的检索结果。本发明采用有用户介入的半监督学习方式，对文档进行聚类分析，供用户获得不同类别的检索结果。

公开(公告)号：CN103514183B

公开(公告)日：2017-04-12

申请号：CN201210209911.6

申请日：2012-06-19

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄威靖 ,  于倩 ,  陈薇 ,  王腾蛟 ,  杨冬青

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种基于交互式文档聚类的信息检索方法和系统，其步骤包括：对文档集进行水平划分和预处理；进行词频统计，并将高频词组成特证词集合；生成文档的向量空间表示，计算文档间的距离并生成相似度矩阵；生成拉普拉斯矩阵，根据拉普拉斯矩阵的特征值间隔确定聚类数及表示矩阵，并进行二次聚类，得到初始距离结果；用户对初始聚类结果进行交互操作，使用卡方统计量挖掘新的特证词并重构向量空间，然后重复进行上述聚类过程；最后将聚类结果展示给用户，供用户获得不同类别的检索结果。本发明采用有用户介入的半监督学习方式，对文档进行聚类分析，供用户获得不同类别的检索结果。

公开(公告)号：CN102637182A

公开(公告)日：2012-08-15

申请号：CN201110038103.3

申请日：2011-02-15

Applicant: 北京大学

Inventor： 王悦 ,  黄威靖 ,  陈薇 ,  王腾蛟 ,  杨冬青

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种Web社会网络核心用户信息交互演化分析方法包括：1)从Web社会网络应用程序获取用户互动信息数据；2)确定核心用户节点；3)根据获取的数据通过增量计算方法建立Web社会应用网络图结构；4)计算所有图结构中核心节点与其他节点之间的hop距离；5)获取到核心节点的hop距离在阈值内的所有节点，根据节点间的hop距离，将阈值内的节点划分为不同群落；6)根据每个群落的权值，计算出当前时间点与核心节点信息交互最密集的群落；7)预测下一时间点与核心节点信息交互的群落。本发明从核心用户节点入手获得信息在不同节点和群落间的传播规律，并通过增量计算使普通计算机也能进行本发明的图结构分析。