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| 1 | 微博信息可信度分析研究综述显示文摘简述微博信息可信度研究的背景和意义,并对微博信息可信度分析等相关概念进行界定;对微博信息可信度的研究成果进行梳理,指出这些研究的不足,并认为微博信息可信度分析的关键问题是微博信息特征的提取和可信度分析方法的设计;结合微博信息的特点及已有研究成果,指出微博信息可信度分析的核心技术包括自然语言处理、社会网络分析、机器学习与数据挖掘等;最后总结全文,对微博信息可信度分析的未来发展方向进行展望,为进一步研究提供参考。 | 蒋盛益 陈东沂 庞观松 吴美玲 王连喜 | 2013 | 图书情报工作2013，57，12： | 42 |
| 2 | 文本自动分类技术研究综述显示文摘文章从文本表示、特征选择、分类算法、常用基准语料以及评估指标等方面对近年来的研究成果进行综述并讨论。认为短文本分类和多语言文本分类管理是新出现的重要且紧迫的问题,并对这两个问题以及数据集偏斜、多层分类、标注瓶颈等几个关键问题进行重点讨论。最后总结并展望这些研究内容。 | 庞观松 蒋盛益 | 2012 | 情报理论与实践2012，35，2： | 32 |
| 3 | 基于加权二部图的个性化推荐算法显示文摘针对网络推断(NBI)算法的二部图实现算法忽略二部图权重而导致实际评分值高的项目没有得到优先推荐这一问题,提出加权网络推断(WNBI)算法的加权二部图实现算法。该算法以项目的评分作为二部图中用户与项目的边权,按照用户项目间边权占该节点权重和的比例分配资源,从而实现评分值高的项目得到优先推荐。通过在数据集MovieLens上的实验表明,相比NBI算法,WNBI算法命中高评分值项目数目增多,同时在推荐列表长度小于20的情况下,命中项目的数量和命中高评分项目数量均有明显增加。 | 张新猛 蒋盛益 | 2012 | 计算机应用2012，32，3： | 32 |
| 4 | 政府购买就业培训服务的准市场机制及其应用显示文摘构建地方政府购买就业培训服务的准市场机制是解决当前劳动力培训困境的重要途径,具有重要的现实意义。准市场机制是一种新的公共服务提供机制,它寻求打破以往由政府垄断性提供公共服务的单一格局,通过多元服务供应者的参与,将市场竞争理念引入公共服务提供中,形成服务供应的多元参与和竞争格局,以求实现公共服务的有效供给。与传统的培训服务机制相比较,公共就业培训服务的准市场机制不仅强调培训服务的购买者(委托者)与提供者(代理者)之间的有效分离,建立公共培训机构、非营利性培训机构和私人培训机构多元参与的竞争性培训市场格局,而且强调培训对象的选择权。构建就业培训服务的准市场机制,政府需要加强市场结构、信息机制、交易成本、激励机制等基本条件和制度建设。 | 阳盛益 蔡旭昶 郁建兴 | 2010 | 浙江大学学报(人文社会科学版)2010，40，5： | 28 |
| 5 | 微博信息挖掘技术研究综述显示文摘对目前微博信息挖掘技术中的微博内容挖掘及用户关系挖掘的研究情况及相关方法进行介绍及归纳,认为其中微博内容挖掘主要包括微博短文本挖掘、话题趋势检测、情感倾向性分析等方面,用户关系挖掘主要包括用户群体特性、用户社区发现、意见领袖挖掘及微博传播模式等方面;指出这些方法的局限性,并对微博信息挖掘的发展进行展望,以为进一步研究提供参考。 | 蒋盛益 麦智凯 庞观松 吴美玲 王连喜 | 2012 | 图书情报工作2012，56，17： | 28 |
| 6 | 微博用户关系挖掘研究综述显示文摘Web2.0的广泛应用和新型社会化网络媒体的盛行,促使网络服务从以数据为主导开始转变为以用户或用户关系为核心。微博作为当下最流行的社会化网络服务媒体,其用户关系挖掘研究正是在这一背景下迅速兴起的一个新兴研究课题,并且逐渐受到人们越来越多的重视。首先依据微博用户的特点对微博用户关系挖掘的概念进行了阐释;然后,以微博用户关系挖掘的两个重要研究内容为主线,分别对微博用户社群分析和关键用户识别做细致的介绍和分析;最后总结了对微博用户关系挖掘的研究内容,并对未来的研究方向进行了展望。 | 王连喜 蒋盛益 庞观松 吴美玲 | 2012 | 情报杂志2012，31，12： | 27 |
| 7 | 一种改进的BIRCH聚类算法显示文摘BIRCH算法是一种适应于大规模数据集的聚类算法,通过对所有叶节点设定统一阈值T来构建聚类特征(CF)树,并在各阶段采取不同的阈值来重建树,但没有给出一个合理设定阈值初值T及如何在各阶段提升阈值大小的具体方法。另外BIRCH算法只能处理数值型数据,这使其应用受到限制。针对以上不足,对BIRCH算法做了以下改进:1)改进原BIRCH算法的CF结构,使其可以处理混合型属性数据集;2)启发式为BIRCH算法选择初始阈值T并给出了第二阶段提升阈值的具体操作方法;3)对BIRCH算法的参数B和L做了探讨,指出当参数B=L时算法性能相近,并提出为获得较好聚类效果时B值的取值范围。实验结果表明,改进后的BIRCH算法具有较好的性能。 | 蒋盛益 李霞 | 2009 | 计算机应用2009，29，1： | 24 |
| 8 | 大学生创新平台建设的思考与实践显示文摘培养大学生的创新实践能力,是高等学校教育的重要内涵。搭建大学生科技创新实践平台,对激发学生创新热情,激活学生创新潜质,激励学生自主学习、主动创造具有重要意义。本文从多层次实践教学平台、科技活动普及平台、科研训练平台及学科竞赛平台等四个方面探讨了创新实践平台的构建,并分析了构建创新实践平台的保障措施。 | 蒋盛益 姜灵敏 | 2010 | 广东外语外贸大学学报2010，21，3： | 23 |
| 9 | 心理干预对急诊介入治疗术后的心肌梗死患者的心理状况及生活质量的影响显示文摘目的探讨心理干预对急性心肌梗死并行急诊经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后的患者的影响。方法选取我院心内科收治的90例急性心肌梗死并行急诊PCI治疗的患者,随机分为观察组和对照组各45例。对照组给予常规治疗,观察组在常规治疗的基础上给予心理干预。利用焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)对两组患者在干预前、干预后第2周的心理状况进行评估,比较两组患者在干预前、干预后第6周末的生活质量(简明36项健康问卷)状况。结果两组患者干预前的SAS、SDS评分差异无统计学意义(P>0.05);干预后,观察组患者的SAS、SDS评分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组患者干预前的生活质量评分差异无统计学意义(P>0.05);干预后,观察组患者的各维度生活质量评分较对照组高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论在行急诊PCI治疗的心肌梗死患者中开展心理干预,可以更大程度地降低患者焦虑抑郁,提高患者的生存质量,促进患者的整体康复。 | 黄晔磊 岑镇波 胡海雷 郑易 盛益 | 2017 | 心脑血管病防治2017，17，6： | 22 |
| 10 | 基于MFCC特征提取和改进SVM的语音情感数据挖掘分类识别方法研究显示文摘设计一种语音情感数据挖掘分类识别方法。对语音情感信号进行预处理,进一步从语音话语中提取Mel频率倒谱系数(MFCC)和Mel能谱动态系数(MEDC);使用支持向量机(SVM)来分类不同的情绪状态,如愤怒、快乐、悲伤、中立、恐惧等,并基于径向基函数(RBF)内核进行训练阶段;应用柏林情感数据库和CASIA汉语情感语料库从情绪语音文件中提取特征。实验结果表明,柏林数据库和CASIA汉语情感语料库的正确识别率分别为82%和90.39%。与几种先进的对比方法进行比较,该方法在不同降维、不同信噪比下均取得了最优的识别精度。 | 张钰莎 蒋盛益 | 2020 | 计算机应用与软件2020，37，8： | 23 |
| 11 | 数据流挖掘算法研究综述显示文摘流数据挖掘是数据挖掘的一个新的研究方向,已逐渐成为许多领域的有用工具。在介绍数据流的基本特点以及数据流挖掘的意义的基础上,对现有数据流挖掘算法的主要思想方法进行了总结,并指出了这些方法的局限性。最后对数据流挖掘的发展方向进行了展望。 | 蒋盛益 李庆华 李新 | 2005 | 计算机工程与设计2005，26，5： | 21 |
| 12 | 一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法显示文摘针对当前复杂网络动态社区发现的热点问题,提出一种面向静态网络社区发现的链接相关线性谱聚类算法,并在此基础上提出一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法.动态社区发现算法引入归一化图形拉普拉斯矩阵呈现复杂网络节点之间的关系,采用拉普拉斯本征映射将节点投影到k维欧式空间.为解决离群节点影响谱聚类的效果和启发式确定复杂网络社区数量的问题,利用提出的链接相关线性谱聚类算法发现初始时间片的社区结构,使发现社区的过程能够以较低的时间开销自适应地挖掘复杂网络社区结构.此后,对于后续相邻的时间片,提出的增量式谱聚类算法以前一时间片聚类获得的社区特征为基础,通过调整链接相关线性谱聚类算法实现对后一时间片的增量聚类,以达到自适应地发现复杂网络动态社区的目的.在多个数据集的实验表明,提出的链接相关线性谱聚类算法能够有效地检测出复杂网络中的社区结构以及基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法能够有效地挖掘网络中动态社区的演化过程. | 蒋盛益 杨博泓 王连喜 | 2015 | 自动化学报2015，41，12： | 21 |
| 13 | 含磷阻燃聚醚多元醇的制备及其在聚氨酯硬泡中的应用显示文摘以三羟甲基氧磷(THPO)和环氧丙烷(PO)为主要原料制备了一种含磷聚醚多元醇,再以该含磷聚醚多元醇为原料制备了阻燃硬质聚氨酯泡沫塑料。对该含磷聚醚多元醇的研究表明,随着含磷量的增加,羟值、黏度等均有所增加。应用试验表明,仅用含磷阻燃聚醚多元醇制备的聚氨酯硬泡极限氧指数可达25.6%,具有优异的阻燃性能。 | 李艳 贾积恒 田盛益 徐建中 谢吉星 | 2016 | 聚氨酯工业2016，31，1： | 21 |
| 14 | 基于代价敏感的朴素贝叶斯不平衡数据分类研究显示文摘传统数据挖掘分类算法在不平衡数据集上分类效果不佳,可以将代价敏感思想与传统分类算法相结合解决不平衡数据分类问题.但在代价敏感学习中,代价的确定需要足够的先验知识,难以把握.针对上述不足,构造针对不平衡数据分布的自适应代价函数,引进全局代价矩阵,对传统的朴素贝叶斯分类算法进行改进.在UCI数据集上的实验结果表明,提出的基于代价敏感的朴素贝叶斯分类算法对于不平衡数据分类是有效可行的. | 蒋盛益 谢照青 余雯 | 2011 | 计算机研究与发展2011，48，S1： | 20 |
| 15 | 一种基于特征聚类的特征选择方法显示文摘特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的数据预处理技术。在无监督学习环境下,定义了一种特征平均相关度的度量方法,并在此基础上提出了一种基于特征聚类的特征选择方法 FSFC。该方法利用聚类算法在不同子空间中搜索簇群,使具有较强依赖关系(存在冗余性)的特征被划分到同一个簇群中,然后从每一个簇群中挑选具有代表性的子集共同构成特征子集,最终达到去除不相关特征和冗余特征的目的。在UCI数据集上的实验结果表明,FSFC方法与几种经典的有监督特征选择方法具有相当的特征约减效果和分类性能。 | 王连喜 蒋盛益 | 2015 | 计算机应用研究2015，32，5： | 19 |
| 16 | 基于聚类的特征选择方法显示文摘本文提出了一种度量特征区分度的定义,进而提出一种基于聚类的特征选择方法CBFS.该方法时间复杂度与数据集的大小和特征个数成近似线性关系,适合于大规模数据集中的特征选择;该方法对数据类型没有限制,适用于混合类型数据.在UCI数据集上的实验结果表明,与文献中的方法相比,本文方法具有较好的性能,说明提出的特征选择方法是有效和实用的. | 蒋盛益 郑琪 张倩生 | 2008 | 电子学报2008，36，B12： | 18 |
| 17 | 面向微博的社会情绪词典构建及情绪分析方法研究显示文摘该文旨在探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法,并将其应用于社会公共事件的情绪分析中。首先通过手工方法建立小规模的基准情绪词典,然后利用深度学习工具Word2vec对社会热点事件的微博语料通过增量式学习方法来扩展基准词典,并结合HowNet词典匹配和人工筛选生成最终的情绪词典。接下来,分别利用基于情绪词典和基于SVM的情绪方法对实验标注语料进行情绪分析,结果对比分析表明基于词典的情绪分析方法优于基于SVM的情绪分析方法,前者的平均准确率和召回率比后者分别高13.9%和1.5%。最后运用所构建的情绪词典对热点公共事件进行情绪分析,实验结果表明该方法是有效的。 | 蒋盛益 黄卫坚 蔡茂丽 王连喜 | 2015 | 中文信息学报2015，29，6： | 18 |
| 18 | 基于把关人行为的微博虚假信息及早检测方法显示文摘目前微博已成为人们获取信息和发布信息的一个重要平台,然而微博也正成为虚假信息滋生和泛滥的温床.现有的方法主要基于分类算法来识别虚假信息,这些方法不能及早发现微博上流行的虚假信息.为了减少虚假信息对公众的影响,使微博在人们的生产和生活中发挥更积极的作用,文中提出一种基于把关人行为的微博虚假信息及早检测方法.该方法利用模型状态持续时间概率为Gamma分布的隐半马尔可夫模型来刻画信息转发者和评论者对流行的真实信息的把关行为,基于此来及早识别微博上流行的虚假信息.该方法分为模型训练和虚假信息检测两个阶段,在虚假信息检测阶段,计算每条信息在传播过程中产生的观测序列相对于模型的平均对数似然概率,实时更新每条信息的可信度,从而及早发现虚假信息,降低虚假信息的危害.使用采集的新浪微博数据集和Twitter数据集对文中的方法进行了测试,实验结果表明了该方法的有效性. | 谢柏林 蒋盛益 周咏梅 谢逸 李霞 | 2016 | 计算机学报2016，39，4： | 18 |
| 19 | 城市政府在农民工市民化进程中的作用显示文摘农民工市民化不仅是农民工自身发展的要求,也是推进中国城市化进程和构建和谐社会的客观要求。推进农民工市民化进程,关键在于推进城市政府社会管理与公共服务的内容与机制的创新。一个着眼于农民工市民化的城市政府的社会管理与公共服务体系,应该包括工资、劳动、就业与培训、社会保障、相关公共服务、权益保障以及人口登记与安全服务等方面的指标。在当前,迫切需要构建与完善推进农民工市民化的长效保障机制。 | 郁建兴 阳盛益 | 2008 | 学习与探索2008，，1： | 17 |
| 20 | 基于特征相关性的特征选择显示文摘提出了一种基于特征相关性的特征选择方法。该方法以特征之间相互依赖程度(相关度)为聚类依据先对特征进行聚类,再从各特征簇中挑选出具有代表性的特征,然后在被选择出来的特征中删除与目标特征无关或是弱相关的特征,最后留下的特征作为最终的特征子集。理论分析表明该方法的运算效率高,时间复杂度低,适合于大规模数据集中的特征选择。在UCI数据集上与文献中的经典方法进行实验比较和分析,结果显示提出的特征选择方法在特征约减和分类等方面具有更好的性能。 | 蒋盛益 王连喜 | 2010 | 计算机工程与应用2010，46，20： | 16 |
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