基于应答关系网络的QQ群意见领袖发现*

意见领袖是社交网络和社交媒体中的重要节点,是信息传播的关键性因素。在QQ群聊天中由于参与用户较多,各种话题比较繁杂,因此识别其中的意见领袖比较困难。基于此提出一种基于应答关系来挖掘QQ群中意见领袖的方法,该方法首先构建回应词词库,然后基于Aho-Corasick算法来匹配聊天文本中的回应词数据,构建出用户应答关系的网络结构,最后使用社交网络中重要节点识别的方法来发现意见领袖。该方法对QQ群中的意见领袖发现具有较高的准确率,在融合QQ群用户交互社交网络的节点重要性特征后,能够达到更好的意见领袖发现效果。     

一种改进拓扑势的意见领袖挖掘算法

意见领袖发现在舆情监测、市场推广、信息传播等领域具有重要的理论指导意义和实际应用价值。针对传统意见领袖挖掘算法片面考虑目标单一属性、缺乏话题相关性、评估缺乏客观性等问题,提出了一种基于改进拓扑势的意见领袖挖掘ITP算法。该算法结合具体节点的客观属性和网络结构,采用数据偏差对主观权重进行修正,可客观地对目标节点进行评估,挖掘意见领袖。对真实微博数据集进行实验,结果表明 与传统的3种方法相比,所提出的算法能挖掘不同背景下的意见领袖,具有较高的相关性和准确度。     

基于节点交互度的社会网络链路预测

链路预测是通过已知的网络拓扑和节点属性挖掘未来时刻节点潜在关系的重要手段, 是预测缺失链路和识别虚假链路的有效方法, 在研究社会网络结构演化中具有现实意义. 传统的链路预测方法基于节点信息或路径信息相似性进行预测, 然而, 前者考虑指标单一导致预测精度受限, 后者由于计算复杂度过高不适合在规模较大网络中应用. 通过对网络拓扑结构的分析, 本文提出一种基于节点交互度(interacting degree of nodes, IDN)的社会网络链路预测方法. 该方法首先根据网络中节点间的路径特征, 引入了节点效率的概念, 从而提高对于没有公共邻居节点之间链路预测的准确性; 为了进一步挖掘节点间共同邻居的相关属性, 借助分析节点间共同邻居的拓扑结构, 该方法还创新性地整合了路径特征和局部信息, 提出了社会网络节点交互度的定义, 准确刻画出节点间的相似度, 从而增强网络链路的预测能力; 最后, 本文借助6个真实网络数据集对IDN方法进行验证, 实验结果表明, 相比于目前的主流算法, 本文提出的方法在AUC和Precision两个评价指标上均表现出更优的预测性能, 预测结果平均分别提升22%和54%. 因此节点交互度的提出在链路预测方面具有很高的可行性和有效性.     

微博话题符号网络下的意见领袖挖掘算法研究*

随着移动互联网的快速发展,用户逐渐成为社交媒体的主导者,新媒体的迅速崛起,改变了传统的信息传播的格局以及规律,经典的大众传播理论中的意见领袖、把关人等有了新的时代意义,在一定程度上得到进一步的扩展和延伸。在现有的意见领袖的挖掘中主要是从网络结构和用户行为研究方向,没有考虑到是否真正对用户产生影响这一重要的属性,本文以符号网络作为研究工具,通过赋予用户之间的观点关系链接相应的代表支持或者反对的符号,将传统的意见领袖挖掘算法结合符号网络中的能够描述用户观点变化的符号关系,将真正对用户产生影响的意见领袖挖掘出来,从而挖掘得出更加精准有效地意见领袖。     

一种基于情感倾向分析的网络团体意见领袖识别算法

意见领袖对网络舆情的产生和发展有着重要的指引作用,挖掘和识别网络社区中的意见领袖有重要的现实意义。结合聚类算法和分类算法的优势,提出一种基于话题内容分析的兴趣团体发现方法,以有效识别出兴趣团体。并通过分析用户回帖情感倾向来计算用户间链接的权重。在此基础上,提出了一种新的LeaderRank意见领袖发现算法,通过实验证明该算法能有效提高意见领袖挖掘的准确度。     

基于多特征信息传播模型的微博意见领袖挖掘

在线社交网络中的意见领袖通常是指在社交网络的信息传播中具有较大社会影响力的个体。针对当前意见领袖挖掘方法中只考虑社交网络的拓扑结构和节点的个体属性,缺乏信息传播中交互特征的问题,该文提出了基于扩展独立级联模型,并融入网络结构特征、个体属性和行为特征的意见领袖挖掘模型(extended independent cascade, EIC)。该模型以个体属性、个体在信息传播过程中的交互行为建立加权的传播网络,利用改进的CELF(cost effective lazy forward)算法,挖掘网络中影响力较大的个体。通过实验验证,在意见领袖的扩展核心率指标上,该算法优于拓扑结构类算法,且具有较好的稳定性,同时并未降低意见领袖的传播范围。     

基于情感倾向性的意见领袖发现方法

随着社交网络的迅猛发展,大量的网民参与到话题讨论,积极推动着信息的传播。而意见领袖在信息传播中又起着决定性的作用。因此,如何在网络舆论中准确寻找意见领袖成为研究热点。针对传统的意见领袖研究方法没有将用户节点看作网络或仅仅把网络中的用户节点权重看成是回复次数叠加的问题,综合考虑回帖者的情感倾向,提出基于回帖者情感倾向性的意见领袖发现算法。实验表明,改进的意见领袖发现算法与传统的PR算法、UI-LR算法相比具有更高的识别精度。     

基于Spark的大规模网络结构发现算法

当今社会处于大数据时代,现实中的网络数据越来越多,其结构复杂、规模庞大,有效分析其结构对了解、应用其提供的信息具有重要作用。基于混合模型的网络结构发现算法可挖掘网络中的多类型聚类结构,但不能有效处理大规模网络。基于Graph X图计算模型,提出基于Spark的大规模网络的结构发现算法LNSES,从存储空间和运行时间两方面提升算法效率。为减少网络结构发现算法存储大规模网络邻接矩阵内存耗费量,LNSES算法将边、节点及节点静态属性值进行分布式存储,边分区记录节点连边,可作为索引进行节点间参数传递。为提高网络结构发现算法效率,边分区和节点分区进行拉链操作产生索引结构;更新参数时,节点根据索引找到边分区上对应的边,并行实现节点参数更新。在真实和人工大规模网络数据集上的实验结果表明:LNSES在运行时间和网络结构识别准确度方面都要优于同类网络结构发现算法,可以对大规模网络中的结构进行挖掘分析。     

一种基于模糊相似关系的局部社区发现方法

近几年,在线社交媒体发展飞速,出现了大规模社会网络.传统的基于网络全局结构的社区发现方法难以有效地处理这些大网络.局部社区发现作为一种无需知道网络的全局结构、仅通过分析给定节点的周围节点之间的关系即可找出给定节点所在社区的方法,在社会网络大数据分析中具有重要的应用意义.针对真实世界网络结构中个体间的相似关系是模糊的或不确定性的,提出了一种基于模糊相似关系的局部社区发现方法.首先,采用模糊关系来描述两个节点之间的相似关系,以节点对的相似度作为该模糊关系的隶属函数;然后证明了该关系是一种模糊相似关系,将局部社区定义为给定节点关于模糊相似关系的等价类,进而采用最大连通子图算法求得给定节点所在的社区.分别在仿真网络和真实网络上进行了实验,实验结果表明,该算法能够有效地揭示出给定节点所在的局部社区,相比其他算法,具有更高的F-score.     

基于网络节点文本增强的链路预测算法

已有的链路预测算法主要是基于目标网络结构信息的,没有考虑到与目标网络相关的文本信息。针对此问题,提出一种基于网络节点文本增强的链路预测算法。将网络节点的文本内容融入到网络表示学习过程中,使学习得到的网络表示向量中含有节点的文本属性。通过余弦相似性算法构建出目标网络的相似度矩阵。在3个真实的数据集上做链路预测仿真实验。实验结果显示,相比于现存的多种链路预测算法,该算法预测结果的精确度有明显提升,同时能够有效且准确地挖掘网络中节点间的结构关联性和内部相关性。     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

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A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.