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《计算机科学与探索》2016,(11):1524-1531
在线社会关系网络中,用户之间的关注关系网络承载着上层的信息传播,关注关系网络的结构影响着消息的可见度,并影响着信息传播过程的转发选择。以新浪微博为例,围绕信息传播中的多次暴露现象展开研究,结合用户关注关系网络的结构,探索信息传播过程中多次暴露情形下用户转发选择行为的模式和规律。针对信息传播中用户在多个暴露源下的转发选择预测问题,融合消息内容、网络结构、时序和交互历史等多方面因素,建模和预测用户转发选择。实验结果表明,新方法的预测准确率高达91.3%。 相似文献
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微博网络测量研究 总被引:9,自引:0,他引:9
随着移动通信和Web技术的不断突破,以微博为代表的在线社会网络在中国广泛发展起来,越来越多的人开始使用微博进行信息分发和舆论传播.为了了解中国微博网络中的拓扑结构特征和用户行为特征等内在信息,对国内最大的微博系统——新浪微博——开展了主动测量,并结合已有的在线社会网络测量结果,对新浪微博的网络拓扑和用户行为特征进行了分析和比较.主要发现包括:1)新浪微博网络具有小世界特性;2)新浪微博网络的入度分布属于幂次分布,而出度分布表现为某种分段幂率函数;3)与类似社会网络相比,新浪微博网络的出入度不具有相关性;4)新浪微博网络属于同配网络;5)新浪微博用户发博时间具有明显的日分布和周分布模式;6)新浪微博用户博文数目分布表现为威布尔分布;7)新浪微博用户博文的转发和评价行为具有很强的相关性,且博文转发概率要高于评价概率.这些测量研究和发现不仅有助于设计出符合中国微博网络结构特征的数学模型和计算模型,也是实现对微博舆论的监测、引导、控制等方面的重要依据和基础. 相似文献
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网络舆情事件中,微博炒作账号对炒作行为事件的传播和发展带来了巨大的不可控因素,隐匿背后的炒作群体是互联网中不可忽视的特殊群体。文章提出基于社团发现算法的微博炒作账号发现方法,通过构建博主关联网络,挖掘网络特征,对网络中的微博炒作账号进行自动发现。文章以“湖南临武瓜农死亡”事件为实验对象,基于新浪微博数据构建了该事件的博主关联网络,对该事件中的微博炒作账号进行发现和甄别,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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微博用户影响力分析作为社交网络分析的重要组成部分,一直受到研究人员的关注。针对现有研究工作分析用户行为时间性的不足和忽略用户与参与话题之间关联性等问题,提出了一种面向微博话题的用户影响力分析算法——基于话题和传播能力的用户排序(TSRank)算法。首先,基于微博话题分析用户转发行为时间性,进一步构建用户转发和用户博文转发两种话题转发关系网络,预测用户话题信息传播能力;然后,分析用户个人历史微博和背景话题微博文本内容,挖掘用户与背景话题之间的关联性;最后,综合考虑用户话题信息传播能力以及用户与背景话题间关联性计算微博用户影响力。爬取新浪微博真实话题数据进行实验,实验结果表明,话题关联度更高用户的话题转发量明显大于关联度很低的用户,引入用户转发行为时间性相比无转发时间性,TSRank算法的捕获率(CR)提高了18.7%,进一步与典型影响力分析算法WBRank、TwitterRank和PageRank相比,TSRank算法在准确率和召回率上分别提高了5.9%、8.7%、13.1%和6.7%、9.1%、14.2%,验证了TSRank算法的有效性。该研究成果对社交网络的社会属性、话题传播等理论研究以及好友推荐、舆情监控等应用研究具有支撑作用。 相似文献
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针对中文微博目前已有的意见领袖识别模型存在的不足,提出一种特定话题转播网络中的意见领袖检测方法.识别模型通过转发关系建立信息传播网络,以用户自身权威值和转发用户的支持力来评价用户的影响力.通过对微博两周以来特定话题下意见领袖的检测实验,结果表明该方法能够有效地识别特定话题下的意见领袖. 相似文献
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文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的,并对传播行为进行预测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析,挖掘各种影响因素特征并进行建模.提出基于用户属性、社交关系和微博内容三类综合特征,使用机器学习的分类方法,对给定微博的用户转发行为进行预测.基于微博网关注关系拓扑,利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测,为预测微博的影响范围提供依据.文中通过实验分析了新浪微博符合复杂网络特征、社交类特征对转发行为有重要影响,并验证了传播预测的有效性. 相似文献
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针对微博网络谣言的传播机制进行了研究,根据其传播特征将微博谣言的受众用户划分为未知者、浏览者、转发者、评论者四类,从而构建一个UVFR网络谣言传播模型。利用该模型分析主要参数对传播过程的影响,提出相应的控制策略。模型的主要特点是重新定义了谣言传播规则和传播动力学方程,使得传播过程的描述更加符合微博用户行为。使用多主体仿真平台在无标度网络结构下对谣言的传播行为进行了仿真研究。通过将仿真结果与新浪微博真实数据进行比较,证实了所得结论的合理性和有效性。仿真实验结果表明,初始传播节点越多,谣言传播的速度越快;转发概率越大,谣言传播的范围越广。 相似文献
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近年来微博炒作账户异军突起,采用违规手段开展网络公关活动,严重扰乱了正常的互联网秩序。传统的炒作账户发现主要采用特征分析方法,忽视了炒作账户的组织性和策划性,难以发现隐蔽性高的炒作账户。针对以上问题,充分考虑到炒作账户共同参与微博炒作的群体特性,将炒作群体发现问题转化为挖掘最大频繁项集问题,提出了一种基于最大频繁项集挖掘的炒作群体发现方法,能够找出多次共同参与炒作微博传播的账户群体。为了提高最大频繁项集挖掘的效率,结合研究背景以及事务数据库的特点,提出了一种基于迭代交集的最大频繁项集发现算法,采用基于二分查找的最大频繁候选项集筛选策略对事务数据库进行缩减,并利用多种方式减少事务间取交集的次数。最后通过实验对IIA算法的性能进行了评估,并在真实的新浪微博数据集上验证了炒作群体发现方法的有效性,实验结果表明利用该方法发现的炒作群体准确率高于90%,而且能发现传统特征分析方法难以识别的隐蔽炒作账户。 相似文献
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当网元故障或遭受攻击而失效时,网络性能下降,网络的拓扑结构也被破坏甚至崩溃。网络弹性描述在网元失效时网络功能和结构的恢复能力。针对不同网络类型和失效模式,研究者提出了多种网元恢复机制用于增强网络弹性,并建模分析如何减少网络失效的可能性,这对于现实系统的管理和维护具有重要的指导意义。本文首先简要介绍了网络失效和网络弹性的相关概念;其次从自发性恢复和指向性恢复两个方面介绍了当前主要的网络恢复机制;接着介绍了网络恢复机制在现实基础设施网络中的应用;最后总结讨论了今后发展方向。 相似文献
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深度网络模型压缩综述 总被引:3,自引:0,他引:3
深度网络近年在计算机视觉任务上不断刷新传统模型的性能,已逐渐成为研究热点.深度模型尽管性能强大,然而由于参数数量庞大、存储和计算代价高,依然难以部署在受限的硬件平台上(如移动设备).模型的参数一定程度上能表达其复杂性,相关研究表明并不是所有的参数都在模型中发挥作用,部分参数作用有限、表达冗余、甚至会降低模型的性能.本文首先对国内外学者在深度模型压缩上取得的成果进行了分类整理,依此归纳了基于网络剪枝、网络精馏和网络分解的方法;随后,总结了相关方法在多种公开深度模型上的压缩效果;最后,对未来研究可能的方向和挑战进行了展望. 相似文献
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“网络安全与维护”课程教学的探索与研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网络技术的发展、家用电脑的普及以及上网用户的增多,网络安全与维护显得越来越重要。本文结合在笔者在教学工作中的体会,主要探讨了网络安全与维护的重要性、现有"网络安全与维护"课程体系,重点分析和研究了"网络安全与维护"课程的教学思路和方法。 相似文献
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测量技术是状态监测、性能管理、安全防御等网络研究的基础,在网络研究领域具有重要地位.相较于传统网络,软件定义网络在标准性、开放性、透明性等方面的优势给网络测量研究带来了新的机遇.测量数据平面和测量控制平面的分离,启发了通用和灵活的测量架构的设计与实现;标准化的编程接口,使得测量任务可以快速地开发和部署,中心化的网络控制可以基于反馈的测量结果实时地优化数据平面的硬件配置和转发策略,数据平面基于流表规则的处理机制支持对流量更加精细化地测量.但是,软件定义网络测量中额外部署的测量机制造成的资源开销与网络中有限的计算资源、存储资源、带宽资源产生了矛盾,中心化的控制平面也存在一定的性能瓶颈,这是软件定义网络测量研究中的主要问题和挑战.分别从测量架构、测量对象两方面对当前软件定义网络测量研究成果进行了归纳和分析,总结了软件定义网络测量的主要研究问题.最后,基于现有研究成果讨论了未来的研究趋势. 相似文献
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徐善美 《数字社区&智能家居》2010,(9)
在电子政务和电子商务应用快速发展的今天,信息安全问题越来越突出。该文主要从技术因素的角度阐述了如何进行安全的网络结构设计。结合企业网络的实际情况,采用模块化的设计理念,把企业网络分成两个部分:企业园区网络和企业边界网络,分析其中关键技术。 相似文献
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何军 《数字社区&智能家居》2008,3(11):795-797
网络管理员是企业中管理和维护网络软硬件环境,保证整个网络应用系统正常运转的工作人员,但在很多企业,网管并没有被重视起来,网管的岗位建设,日常工作和管理上都存在很多问题。文章分析了企业网络管理员的主要工作任务,对网管的重要性做了探讨,指出网管日常工作和管理上中存在的一些问题,并针对这些问题提出解决措施,帮助企业加强网管队伍的建设,规范和管理网管的工作行为,为企业信息化建设提供更好的服务。 相似文献