基于密度的优化数据流聚类算法

为了解决数据流聚类算法中有效处理离群点这一关键问题,改进了基于密度的数据流聚类算法,在DenStream算法基础上提出了具有双检测时间策略DDTS(double derection time strategy)的基于密度的数据流聚类算法.该策略在数据流流速波动的情况下,结合时间与流数据数量两方面因素对微簇进行测试.通过在线动态维护和删减微簇,保存可能升级的离群点来改善聚类效果.实验结果表明,改进算法具有良好的适用性和有效性,能够取得较高的聚类质量.     

一种融合节点与链接属性的社交网络社区划分算法

针对传统社交网络社区划分算法普遍缺乏对节点属性、链接属性的综合考虑和充分表达利用节点与链接属性信息的模型和机制等问题, 提出了一种融合节点与链接属性的社交网络社区划分算法。该算法融合节点属性的相似度、节点间链接权值等链接属性信息, 定义了相似权值, 并以此为基础, 结合凝聚算法实现了对社交网络的社区划分。实验表明, 该算法对社交网络中属性比较明显的社区划分效果显著。     

基于强度排序的通信社区检测算法

针对当前电信网中如何有效刻画含权网络的真实特征,完善和发展相关复杂网络模型的难题,特别是对通信社区检测结果层次结构不清晰及运算复杂度高的问题,从复杂网络特征分析入手,设计了一种新的通信社区检测算法。该算法基于通信强度排序方法实现通信社区的有效检出,基于通信密度分布生成高分辨率层次嵌套树,通过距离矢量修剪嵌套树,实现社区稳定检测和层次结构分析同时降低计算复杂度。该算法使用真实网络数据进行了有效验证。     

Ad Hoc网络洪泛攻击防御的研究

针对移动AdHoc网络反应式路由的洪泛攻击,分析了现有的抵御洪泛攻击的FAP方案的安全漏洞,提出了一种简单易行的CSR方案,并与FAP方案进行了对比。     

F2m域椭圆曲线密码系统软件实现的优化技术研究

在椭圆曲线密码系统的实现中,选择适当的优化技术对椭圆曲线密码系统的运算性能影响巨大。针对F₂^m域椭圆曲线密码系统的关键操作,讨论了点加、倍点和标量乘法等基本运算的优化实现技术,论证了综合使用各种优化技术可以大大提高整个椭圆曲线密码系统的运算性能。     

基于概率加权通信社区SIR模型及信息扩散预测方法研究

针对当前电信网如何有效刻画敏感信息传播特性及对信息扩散进行预测的难题,提出了基于概率加权通信社区信息传播模型及扩散范围预测方法,该模型基于复杂网络传播动力学,考虑了电信网通信社区中用户之间的关系紧密程度、不同的用户类型以及社区中结构等因素对于信息传播的影响.采用该模型并通过扩散过程推演方法进行仿真,仿真结果中可以准确得到各类个体随时间演化的变化趋势.     

面向层次结构分析的通信网络社区检测算法

针对通信网络社区发现及其层次结构分析问题,提出一种基于可达通信距离排序的通信社区检测算法,通过建立通信密度的多分辨率嵌套树,展示社区的层次关系和核心成员,并对嵌套树进行修剪,从而在实现社区发现与层次结构分析的同时降低计算复杂度。对人工合成网络和真实网络数据进行测试,结果表明该算法有效。     

有QoS保证能力分组交换网络的体系结构设计

通过对理想化分组交换网络功能的形式化描述,说明了互联网在QoS保证方面存在的不足,分析了互联网对交互式实时业务无法提供服务质量保证的原因,为支持服务质量保证功能,从体系结构角度提出并论证了理想化分组交换网络体系结构应创设的两个新的设计原则。     

基于密度与近邻传播的数据流聚类算法

针对现有算法聚类精度不高、处理离群点能力较差以及不能实时检测数据流变化的缺陷,提出一种基于密度与近邻传播融合的数据流聚类算法.该算法采用在线/离线两阶段处理框架,通过引 入微簇衰减密度来精确反映数据流的演化信息,并采用在线动态维护和删减微簇机制,使算法模型更 符合原始数据流的内在特性.同时,当模型中检测到新的类模式出现时,采用一种改进的加权近邻传播聚类（Weighted and hierarchical affinity propagation,WAP）算法对模 型进行重建,因而能够实时检测到数据流的变化,并能给出任意时间的聚类结果.在真实数据集和人工 数据集上的实验表明,该算法具有良好的适用性、有效性和可扩展性,能够取得较好的聚类效果.