在线社会网络共演化的结构推断与预测

在线社会网络研究中,关系结构和交互结构的共演化机理是一个十分关键的核心问题,它反映了在线社会网络关系结构变化、行为模式演化及关系结构与交互结构演化的互影响情况,对于社会推荐、网络舆情预警和控制等都具有重要意义.大量交互信息的可见性和真实关系结构的不易见性,使得利用动态交互网络直接推断隐结构和预测未来结构成为当前研究热点,并成为揭示共演化机理的一种途径.从微观尺度对2种重要的社会网络：社会媒体和社交网络中的动态结构推断和预测的研究进展进行了综述.首先对在线社会网络共演化和结构推断及预测进行定义,并对其之间关系进行分析;然后对隐关系强度推断、类型推断、关系结构预测和交互行为预测的关键技术等进行综述和分析,最后对在线社会网络结构推断与预测研究的难点和发展趋势进行分析和展望.     

小世界网络中的删边扩容效应

不同于无标度网络,小世界网络中体现负载特性的介数分布和体现连接特征的度分布这两种结构差异很大,依据这个差异,我们提出了有效的删边扩容方法并进行了仿真实验,并进一步从容量与最大介数的关系理论分析确证了实验结果.接着,我们分析了小世界网络中介数分布的差异性与删边扩容效果的相关性,把基于介数的基尼系数变化用于度量删边扩容的效果,指出了结构差异是导致删边扩容效应的必要条件.还指出了无论从容量与介数的定义、仿真结果、结构差异与删边扩容效果的关系来看,都应该从介数入手来实现删边扩容方法,这种方法反直觉,有很多变种,并且实现方便、节省成本,作为一类新的路由策略可以广泛地应用于各类通信网络和交通网络等领域.     

符号网络研究综述

符号网络是指边具有正或负符号属性的网络,其中,正边和负边分别表示积极的关系和消极的关系.真实世界的许多复杂网络中都存在对立的关系,尤其是在信息、生物和社会领域.利用边的符号属性去分析、理解和预测这些复杂网络的拓扑结构、功能、动力学行为具有十分重要的理论意义,并且对个性化推荐、态度预测、用户特征分析与聚类等都具有重要的应用价值.然而,当前人们对网络的符号属性关注较少.综述了符号网络的研究背景及意义、国内外研究现状和最新进展,并讨论了目前存在的主要问题,试图让人们对符号网络这一研究方向能有清晰而全面的认识,为网络数据挖掘、复杂网络分析、社会学、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.     

P2P流量优化

基于peer-to-peer(P2P)技术的内容分发系统已成为互联网内容分发的重要形式,它能大幅减轻P2P内容提供商的分发代价,提高系统的可扩展性.但是,覆盖网络和底层网络的失配导致了网络资源的浪费,产生了大量的冗余流量,激化了P2P内容提供商和网络运营商(ISP)之间的矛盾.因此,如何有效利用底层网络的带宽资源,降低P2P内容分发系统对ISP网络的流量压力,是P2P系统得以良性和可持续发展的关键.本文综述了P2P内容分发系统流量优化的相关技术研究现状.从P2Pcache、位置感知技术和数据调度算法3个维度出发详细阐述了不同的技术在P2P流量优化中的作用,对各种技术进行了详细的综述和对比分析,探讨了各种技术的适用环境,指出了存在的问题和未来内容分发的发展方向.