Web社区高质量识别算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60873180
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    张宪超
  • 依托单位：
    大连理工大学
  • 学科分类：
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

社区是Web最有价值的结构特征之一。社区识别是Web领域的热点研究课题，在许多实际应用中起着重要的作用。现有的算法仅通过链接分析识别社区，求解质量偏低，不能满足实际应用的需求。我们通过前期大量研究和分析工作得出结论：仅通过链接分析不可能精确识别社区。本项目针对这个难题设计高质量的社区识别算法，算法以链接分析为主，辅以内容分析和页面结构分析，引入页面间引力模型、页面均匀抽样、页面语义块分割等技术，解决链接加权、准目标社区与层次聚类结果匹配、页面的多主题识别等一系列影响社区识别算法求解质量的关键问题。为了保证算法的效率，本项目将复杂的社区识别任务分解，采用逐步求精的策略分阶段地逼近目标社区。继而本项目对社区进行初步分析并设计友好的界面，以方便用户使用。本项研究将促进聚焦爬取、自动化门户、内容预取等一系列关键技术的进步，为保证我国在Web科学和信息检索等前沿领域取得优势发挥重要作用。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（12）
专利数量（0）
An improved spectral clustering algorithm based on random walk
一种基于随机游走的改进谱聚类算法
  • DOI：
    10.1007/s11704-011-0023-0
  • 发表时间：
    2011-09
  • 期刊：
    Frontier of Computer Science in China
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张宪超;尤全增
  • 通讯作者：
    尤全增
基于k最相似聚类的子空间聚类算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    单世民;张宪超;闫妍
  • 通讯作者：
    闫妍
基于共享近邻的自适应谱聚类
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李静伟;尤全增;于红;林鸿飞;刘馨月
  • 通讯作者：
    刘馨月
Segmenting webpage with gomory-hu tree based clustering
基于 gomory-hu 树的聚类分割网页
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Software
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    田业;刘馨月;林鸿飞
  • 通讯作者：
    林鸿飞
一种适用于大型站点的层次链接分析算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘瑜;张宪超;刘馨月
  • 通讯作者：
    刘馨月

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其他文献

二次分配问题的骨架分析与算法设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国科学(E辑:信息科学)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈国良;李明楚;江贺;张宪超
  • 通讯作者：
    张宪超
Sampling for Nystrom Extension based Spectral Clustering: Incremental Perspective and Novel Analysis
基于 Nystrom 扩展的谱聚类采样：增量视角和新颖分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    张宪超;宗林林;尤全增;勇幸
  • 通讯作者：
    勇幸
Constrained Clustering With Nonnegative Matrix Factorization
具有非负矩阵分解的约束聚类
  • DOI：
    10.1109/tnnls.2015.2448653
  • 发表时间：
    2016-07
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    张宪超;宗林林;刘馨月;罗杰波
  • 通讯作者：
    罗杰波
肺腺癌肿瘤相关巨噬细胞的免疫组织化学双标染色方法优化
  • DOI：
    10.16016/j.1000-5404.201701070
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    第三军医大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张宪超;张翔;曹棉富;陈露;党微旗;宋康;崔有宏;张厦;卞修武
  • 通讯作者：
    卞修武
有向黑白旅行商问题
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机学报，录用/待发表
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    江贺*;张宪超;陈国良
  • 通讯作者：
    陈国良

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

张宪超的其他基金

基于可能世界的不确定数据聚类
  • 批准号：
    61876028
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于约束的高维数据聚类
  • 批准号：
    61272374
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    80.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
平面图及近似平面图上的最大流和最小割
  • 批准号：
    61070016
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    11.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向若干挑战性应用的网络最大流算法研究
  • 批准号：
    60673066
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    8.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
Web图流算法及Web社区发现
  • 批准号：
    60503003
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    6.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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