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1. 基于位置的社交网络中基于时空关系的超网络链接预测方法

胡敏, 陈元会, 黄宏程

计算机应用 2018, 38 (6): 1682-1690. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122904

摘要（313）

PDF （1605KB）（432）

针对基于位置的社交网络（LBSN）中因现有方法未能有效融合社会因素、位置因素以及时间因素的综合影响而导致链接预测准确度低的问题，提出了一种LBSN中基于时空关系的超网络链接预测方法。首先，针对LBSN中网络的异构性以及用户间的时空关系特性，将网络划分成"时空-用户-位置-类别"四层超网络，降低影响因素间的耦合性；其次，考虑到边权值对网络的影响，通过挖掘用户影响力、隐关联关系、用户偏好以及节点度信息，对子网的边权值进行定义和量化，构建四层加权超网络模型；最后，在加权超网络模型的基础上，定义超边及加权超边结构，挖掘用户之间的多元关联关系进行预测。实验结果表明，所提方法较基于同构和异构的链接预测方法在准确率、召回率、F1值以及AUC上具有一定的提升，其中AUC指标较基于异构的链接预测方法提升了4.69%。

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2. 基于三维视觉指导的运动想象训练性能分析

胡敏, 李冲, 路荣荣, 黄宏程

计算机应用 2018, 38 (3): 836-841. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082010

摘要（491）

PDF （992KB）（426）

为提高视觉指导下运动想象（MI）的训练效率和脑机接口（BCI）的分类准确率，研究了虚拟现实（VR）环境对MI训练的影响以及不同视觉指导下脑电（EEG）分类模型的差异。首先，设计了三种三维手部交互动画及其EEG采集程序；然后，分别在头戴式头盔（HMD）和平面液晶屏（LCD）的呈现环境下，对5名健康被试进行了标准（单次实验5min）和长测（单次实验15min）两种实验方案的左右手MI训练；最后，通过对EEG数据的模式分类，分析了呈现环境和内容形式对分类准确率的影响。实验结果表明，在视觉指导的MI训练中，HMD与LCD的呈现方式存在显著性差异。HMD所呈现的VR环境能够提高MI分类准确率，延长单次训练时长；此外，不同视觉指导内容下的分类模型存在较大差别，当测试样本与训练样本为同一视觉指导内容时，其平均分类准确率较之不同情况高出16.34%。

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