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1. 多维贝叶斯网络分类器结构学习算法

傅顺开 Sein Minn 李志强

计算机应用 2014, 34 (4): 1083-1088. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.04.1083

摘要（534）

PDF （878KB）（378）

传统多维贝叶斯网络分类器(MBNC)限制其模型结构必须是二分的,通过移除该限制可得到更准确的对关联分布建模的通用MBNC(GMBNC)。基于局部马尔可夫毯的迭代搜索，提出可准确学习GMBNC的算法IPC-GMBNC。该算法由于无需学习全局贝叶斯网络(BN),可扩展性强。基于已知贝叶斯网络模型而随机生成的数据上所执行的实验显示,IPC-GMBNC可有效推导出目标结构；而且与传统的全局结构学习算法PC相比,IPC-GMBNC可节省大量的计算量。

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2. 位置服务社交网络用户行为相似性分析

袁书寒陈维斌傅顺开

计算机应用 2012, 32 (02): 322-325.

摘要（1635）

PDF （670KB）（1005）

基于位置的社交网络(LBSN)能够支持用户分享地理位置信息，网站中保存用户访问真实世界地理位置的记录构成用户的行为轨迹，但LBSN用户相似性的分析并没有从用户的地理位置轨迹上加以考虑。为此，提出基于划分层次，在不同的邻域半径下密度聚类的方法，探索基于位置的服务(LBS)平台上用户地理位置上相似性的度量。该方法在不同空间位置比例尺下观察用户访问各个聚类区域的次数，进而利用向量空间模型(VSM)计算用户在各个层级的相似性，最终以不同权重叠加各层级的用户相似性值，得出用户在地理空间行为上的相似性。基于国内某大型位置社交网站真实用户数据的实验结果表明，该方法能有效识别出访问地理位置相似的用户。

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