基于低秩和局部约束矩阵估计的链接预测方法

在大数据时代,互联网社会网络和其他复杂网络中的链接预测问题研究成为热门领域。链接预测相关的方法已被广泛地应用于社会网络关系挖掘、个性化推荐和生物制药等领域。在链接预测问题中,通常使用相似性矩阵来表示网络中任意节点之间存在链接的可能性,因此相似性矩阵的计算是链接预测中至关重要的一步。近年来的研究中,大多数方法是基于已知网络中数据的分析,通过网络潜在结构设计机器学习算法构造相似性矩阵。在全局低秩的网络结构假设下,结合网络中节点特征的局部约束,提出了一种基于数据的链接预测优化算法,并针对复杂网络数据链接预测问题设计了可扩展的分治方法,便于分布式环境中对大规模数据进行求解。通过在多个真实数据集上的实验和结果分析,基于低秩结构和局部约束矩阵估计的链接预测分治方法能够取得较好的效果,并对复杂的网络结构数据具有较强的可扩展性。     

基于概率矩阵分解的个性化链接预测算法

链接预测是社会网络分析中一个具有挑战性的问题。社会网络中的链接预测问题就是预测社会实体间未被发现的链接和即将演化产生的链接。已有的链接预测算法大多基于社会网络本身的拓扑结构,而忽视社会实体自身的个性化特征。针对以上问题,结合社会实体的个性化特征和社会网络的拓扑特征,提出一种基于概率矩阵分解模型的个性化链接预测算法。该算法整合了社会网络的拓扑特征和实体的个性化信息,建立概率矩阵分解模型,并通过基于梯度的优化算法对模型进行求解。在两个数据集上进行多组实验,一个是数据挖掘领域的合作者网络,另一个是电子商务消费者的信任网络。实验结果证明该算法较现有方法预测准确率有了较大提高。     

基于Motif聚集系数与时序划分的高阶链接预测方法

高阶链接预测是当前网络分析研究的热点和难点,一个优秀的高阶链接预测算法不仅可以挖掘出复杂网络中节点间存在的潜在联系,还有助于认识网络结构随时间演化的规律,对于探索未知的网络关系有着重要的作用.大多数传统的链接预测算法仅考虑节点间的结构相似性特征,而忽略高阶结构的特性以及网络变化的信息.本文提出了一种基于Motif聚集系数与时序划分的高阶链接预测模型（简称MTLP模型）,该模型通过提取网络中高阶结构的Motif聚集系数特征和网络结构演变等特征,将其构建成可表示性特征向量,并使用多层感知器网络模型进行训练完成链接预测任务.该模型能够同时结合网络中高阶结构的聚集特征与网络结构演变信息,从而改善预测效果.通过在不同的数据集上进行实验,其结果表明,本文所提出的MTLP模型具有更好的高阶链接预测性能.     

基于双重索引矩阵的蛋白质功能预测

针对单一数据源预测蛋白质功能效果不佳以及蛋白质相互作用网络信息不完全等问题,提出一种多数据源融合和基于双重索引矩阵的随机游走的蛋白质功能预测(MSI-RWDIM)算法。该算法使用了蛋白质序列、基因表达和蛋白质相互作用数据预测蛋白质功能,并根据这些数据源特性构建相应的相互作用加权网络;然后融合各数据源加权网络并结合功能相关性网络构建双重索引矩阵,使用随机游走算法计算得分进而预测蛋白质功能。在酵母数据集的五折交叉验证中,MSI-RWDIM算法具有较高的准确率和较低的覆盖率,还可降低功能标签损失率。研究结果表明,MSI-RWDIM算法的总体性能优于常用的k-近邻、直推式多标签集成分类和快速同步加权方法。     

融合多元影响力节点识别指标MPR的链接预测

多元网络通常是指节点之间存在多种维度链接关系的图结构.多元网络链接预测算法在构建相似度指标时,多数仅考虑单一维度网络的拓扑结构属性,未挖掘不同维度子网络之间存在的关联,影响链接预测的效果.针对该问题,提出一种基于多元全局节点影响力识别指标MPR的多元网络链接预测算法.通过定义一个多维度节点影响力排序指标MPR,度量多元网络空间中影响力较大的节点,并把影响力排名函数转化为潜在节点对之间的相似度得分,从而应用到多元网络链接预测场景中.在2个真实多元网络数据集上的实验结果表明,该算法的预测效果优于PR、EDC、ANC等对比算法,且具有较好的稳定性.     

一种集成局部加权聚类系数的链接预测算法

加权复杂网络中的权重主要表示节点与节点之间的相互作用强度。由于权重的存在,传统的基于局部结构的无权链接预测方法并不适用于加权网络。因此一部分工作尝试把传统的基于局部邻接节点结构的算法迁移到加权网络场景,但是该类算法只是利用了一级共邻节点的拓扑属性,无法反映共邻节点的邻居对潜在节点对的贡献以及共邻节点互联密集程度对预测结果的影响。该文从局部结构的密集层面来分析共邻节点对潜在节点对的影响,提出了一种集成加权聚类系数的相似度指标（WCCLP）,该指标能够有效地扩大局部共邻节点结构对预测性能的影响,同时也能轻易拓展到加权局部朴素贝叶斯链接预测模型（WLNB）中。采用无监督学习的实验表明,和现有的相似度算法相比,WCCLP在多个真实数据集取得了更好的预测效果,同时在有监督学习的链接预测场景中,由WCCLP构建的特征比现有的局部相似度算法构成的特征更具判别性,同时拓展到WLNB的实验效果证明加权聚类系数的定义能够有效推广到其他模型当中。     

基于矩阵分解的属性网络嵌入和社区发现算法

属性网络不但包含节点之间复杂的拓扑结构,还包含拥有丰富属性信息的节点,其可以比传统网络更有效地建模现代信息系统,属性网络的社区划分对于分析复杂系统的层次结构、控制信息在网络中的传播和预测网络用户的群体行为等方面具有重要的研究价值.为了更好地利用拓扑结构信息和属性信息进行社区发现,提出了一种基于矩阵分解的属性网络嵌入和社区发现算法(CDEMF).首先提出基于矩阵分解的属性网络嵌入方法,基于网络局部链接信息计算相邻节点的相似性,将其与属性接近度联合建模,通过矩阵分解的分布式算法得到每个节点对应的低维嵌入向量,即把网络节点映射为低维向量表示的数据点集合.接着提出基于曲率和模块度的社区划分方法,自动确定数据点集合中蕴含的社区数量,并通过对数据点集合聚类完成属性网络社区划分.在真实网络数据集上,将CDEMF方法与其他8种知名算法进行比较,实验结果表明CDEMF具有良好的性能.     

融合局部与全局紧密度的符号网络链接预测算法

鉴于大多数符号网络预测算法仅能对已有链接缺失的符号进行预测,无法实现未知的链接及其符号预测,提出一种融合局部与全局结构特征定义节点间相似性的符号网络链接预测算法.基于结构平衡理论,利用连接两节点的步长为2和3的路径信息分别定义局部和全局链接紧密度,有效融合两者得到两节点的总相似度,其绝对值度量了链接建立的可能性,其符号即为链接的符号预测结果.在多个经典的符号网络数据集上对算法的有效性和正确性进行了验证,并与符号网络中有代表性的预测算法进行了准确率以及推荐链接的对比分析.结果显示,所提算法在链接预测与符号预测两方面均达到了较好的预测性能.     

基于时序模体注意力图卷积的动态网络链路预测算法

时序网络中的动态链路预测旨在基于历史连边信息预测未来会产生的连边,是网络分析的重要组成部分,具有极大的理论研究价值和广阔的应用场景.针对现有的动态链路预测算法大多基于一阶连边关系预测未来连边,忽略了对高阶的拓扑信息和时序通联信息的挖掘和利用问题,提出一种基于时序模体注意力图卷积的动态链路预测算法.首先,提出一种时序模体邻接矩阵构建算法,利用时序模体抽取节点间的高阶拓扑和时序关系信息;然后利用隐式调节过程对网络演化过程进行建模,并使用时序模体邻接矩阵作为传输矩阵的图卷积神经网络学习节点的低维向量表示并进行迭代更新;最后以节点间表示向量作为输入,通过计算连边发生的条件密度函数值作为依据完成动态链路预测.在多个真实时序网络数据集上的实验结果表明,所提算法可有效挖掘节点间的高阶拓扑和时序信息,提高动态链路预测效果.     

一种采用社团信息的链接预测方法

链接预测研究如何利用网络中已有的信息预测可能存在的关系链接,目前已成为数据挖掘领域的热点研究问题之一。社会网络中普遍存在社团（community）结构,社团对链接的形成有重要的影响,但在大多数链接预测方法中未得到深入研究。针对这一现象,本文提出一种新的链接预测方法,采用社团信息改进节点对样本的描述并在监督学习框架中学习和预测。在现实数据集FaceBook和ACF中的实验结果表明,加入社团信息的链接预测方法获得了更高的准确率。     

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.     

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.     

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.     

The Distributed Time-Triggered Simulation Scheme: Core Principles and Supporting Execution Engine

Distributed real-time simulation is a young technology field but its practice is under increasing demands. In recent years the author and his collaborators have been establishing a new approach called the distributed time-triggered simulation (DTS) scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. The concept was initiated in the course of developing a new-generation object-oriented real-time programming scheme called the time-triggered message-triggered object (TMO) programming scheme. Some fundamental issues inherent in distributed real-time simulation that were learned during recent experimental studies are discussed along with some approaches for resolving the issues. An execution engine developed to support both the TMOs engaged in control computation and the TMOs engaged in DTS is also discussed along with its possible extensions that will enable significantly larger-scale DTSs.     

Software-Konfigurationsmanagement in großen Softwareprojekten

Zusammenfassung Mit zunehmender Größe der Softwaresysteme verschärfen sich die für die Software-Herstellung typischen Probleme: Beherrschen großer Objektmengen, Erhalten der Systemkonsistenz, Kontrolle der ständigen Änderungseinflüsse und Gewährleisten einer langen Lebensdauer. Die Disziplin Konfigurationsmanagement bildet den methodischen Ansatz, diese Probleme besser zu beherrschen. Software-Konfigurationsmanagement faßt die Herstellung von Softwaresystemen als eine Abfolge von kontrollierten Änderungen an gesicherten Zwischen- und Endergebnissen auf. Dargestellt werden die Objekte und Funktionen des Software-Konfigurationsmanagements sowie die hierfür in großen Software-Projekten benötigten Methoden, Instanzen und Hilfsmittel.     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and     

Editorial:Brain-machine interface(BMI) and cyborg intelligence

正Brain-machine interfaces(BMIs)aim at building a direct communication pathway between the brain and an external device,and represent an area of research where significant progress has been made during the past decade.Based on BMIs,mind information can be read out by neural signals to control     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate     

SCIENCE CHINA Information Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

正~~     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate