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1. 基于节点动态属性相似性的社会网络社区推荐算法

陈琼李辉辉肖南峰

计算机应用 2010, 30 (05): 1268-1272.

摘要（308）

PDF （824KB）（1086）

社区推荐帮助用户寻找感兴趣的社群，是社会网络分析的重要内容。根据社会网络的动态变化特性，通过分析网络的动态演变过程、网络个体的行为特征及个体间联系的变化，研究动态社区及其个体的动态特性的形式化描述方法，提出了节点（个体）间的动态属性相似度计算方法和基于节点（个体）间的动态属性相似度计算的社区推荐算法，可以克服通过个体的直接联系进行社区推荐的局限性。实验结果表明，应用本算法进行社区推荐的准确率有较大提高，能有效应用于动态社会网络的社区推荐。

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2. 一种新的改进OPTA细化算法

赵磊陈琼陈中

计算机应用

摘要（1530）

PDF （866KB）（1159）

深入研究改进的OPTA细化算法，针对已有算法中存在细化后毛刺较多的问题，提出了一个新的改进OPTA细化算法。该算法在原有细化算法的基础上，根据纹线角度和弯曲方向的不同采用不同的细化顺序，并修改了消除模板，改进了保留模板的去除情况。大量实验表明，该算法在继承原有算法优点的基础上显著地减少了细化后的毛刺，是一种较为理想的细化算法。

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3. 基于遗传算法的BP神经网络技术的应用

潘昊;王晓勇;陈琼;黄少銮

计算机应用 2005, 25 (12): 2777-2779.

摘要（1879）

PDF （564KB）（1846）

针对BP网络的不足，提出了基于遗传算法的神经网络技术。将两者有机的融合在一起，充分利用了GA算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力，加快了收敛速度，提高了收敛精度，将其应用于高速公路动态称重系统的神经网络控制器的训练中，取得了较好的效果。