基于K 2树的大图存储优化研究*

针对大图数据的一种表达方法——K2树,提出了相应的压缩优化算法。该算法利用带有启发式规则的DFS编码对图中所有节点进行重新编码,并通过自适应调整参数K,使得K2树能够充分利用网络中的社团结构特性,从而降低空间代价。给出了K2树的优化算法描述,并针对一系列真实网络和模拟网络进行了实验,验证了优化算法具有较好的压缩效果。     

KBAC:一种基于K-means的自适应聚类

K-means聚类算法存在的主要不足之处之一在于需要用户指定聚类核数目,在一般应用场景下,用户无法给出合适的聚类核数目.另一方面,K-means聚类所具有的可并行化特点非常适合运用到云计算平台上以处理大规模数据样本的聚类任务.本文提出KBAC算法采用K-means算法作为预聚类过程并在云平台上进行实现和优化,能够自适应确定最佳聚类核数目并进行聚类.其核心思想是将样本空间聚类问题转换为图上社团发现问题.理论和实验证明,通过在云计算框架下实现K-means预聚类过程的并行化,KBAC算法能够高效地对大规模数据进行聚类,并获得高质量的聚类结果.     

基于权重信息挖掘社会网络中的隐含社团

社团结构是一种普遍存在于各类真实网络中的结构特性.挖掘网络的社团结构对于理解网络的功能与行为有着重要作用.然而,现有的各种社团挖掘算法仅仅基于网络拓扑结构信息,而忽视了蕴涵于真实社会网络边权信息中丰富的语义信息.目前普遍使用的基于模块性最大化的社团挖掘算法倾向于将小社团合并,这使得语义上丰富的小社团容易湮灭于基于拓扑结构信息所挖掘出的大社团中.而挖掘出这些隐含于大社团中的有着丰富语义内涵的小社团对于加深社会网络语义层面的理解有着重要作用.为此,提出一个接近线性复杂度的有权网络社团挖掘算法.通过充分利用权重信息,算法可以将社会网络划分为富含语义信息的粒度较细且相对较小的隐含社团.通过对基于DBLP作者合作网络的实证分析,证实了新算法的有效性和高效性.     

动态数值敏感属性的数据隐私保护

目前动态数据的隐私保护引起了人们的广泛关注。m-invariance概念的提出,比较好地解决了动态类别敏感属性的数据隐私保护问题,但对于动态数值敏感属性却未取得任何进展。描述了动态数值敏感属性的数据隐私保护问题,提出了解决该问题的m-increment概念及其泛化算法,并通过实验数据说明了算法的实用性和效率。     

基于拷贝模型的复杂网络鲁棒性研究*

拷贝机制被广泛认为是系统通过构造冗余提高自身鲁棒性的主要机制之一。为了探究拷贝机制是否是真实网络鲁棒的基本机制,通过计算机仿真的方法对基于拷贝机制的网络模型的鲁棒性进行了进一步的研究。仿真结果表明,随着拷贝机制的增强,相应网络对于随机故障的鲁棒性增强,而对于蓄意攻击的鲁棒性减弱。这一事实启发人们,基于拷贝机制的网络,其鲁棒性仅局限于随机失效,单纯的拷贝机制还不足以有效抵抗基于网络全局结构信息的蓄意攻击。     

基于SOAP的即时消息在B2C电子商务系统中的应用

基于SOAP的消息服务在B2C电子商务中起着重要作用.讨论一种基于消息服务的n层B2C系统体系结构,这种结构提高了系统的可扩展性和模块化程度,为了实现这种结构,进而给出了使用拉策略的消息请求应答过程.同时描述了SOAP和相关技术的基本概念.     

中小企业软件系统需求变更及应对策略

从目前中小企业信息化过程中软件系统开发的需求变更出发，分析了中小企业软件系统开发的特点，需求变更产生的原因，需求变更对软件系统开发的影响，进一步从如何应对需求变更以及控制风险两个角度进行论述，对软件分析和设计方面给出了一些策略和建议，以达到降低由于需求变更引起的项目风险和维护代价的目的。     

基于网格计算框架的Web信息提取系统的研究

大规模Web信息提取是面向Internet非规范知识处理中的一个典型问题.以网格计算框架为实现平台,设计了分层的网格应用系统架构,针对Web信息提取中链接分析和信息提取功能,描述了面向一般网格计算框架的资源调度与编程模型.最后结合Web信息提取系统的实验结果,给出了网格应用系统的评价标准.     

基于多模态模式迁移的知识图谱实体配图

构建多模态知识图谱的核心在于为知识图谱中的实体匹配正确合适的图像。现有的实体配图方法主要将百科图谱以及图像搜索引擎作为实体候选图像的来源,但对图像数据元的应用方式比较简单,不能准确把握图像数据来源的特点,且可扩展性较差。提出一种基于多模态模式迁移的知识图谱实体配图方法,从不同类别的头部实体中抽取对应的语义模板及视觉模式迁移到同类非头部实体的图像获取过程中,其中语义模板用于构建搜索引擎检索关键词,视觉模式用于对检索结果去噪,最终为WikiData中25类共1.278×10⁵个实体收集1.8×10⁶幅图像。实验结果表明,与IMGpedia、VisualSem、Richpedia和MMKG这4种多模态知识图谱相比,利用该方法构建所得的知识图谱中实体对应的图像在准确性和多样性上更具优势,在下游任务链接预测中,通过引入该方法收集到的图像可使模型的预测链接准确性得到显著提升,在Hits@10的指标上取得59.74%的准确率,较对比方法提高12.7个百分点以上。