基于节点态度的社交网络信息传播模型

为了揭示信息在社交网络中传播的内在规律,对社交网络的信息传播过程进行深入的研究,社交网络的信息传播过程除了受信息本身的吸引力和社交环境的影响,同时受节点对消息的态度的影响。然而,现有信息传播模型对节点态度考虑不足,不能体现节点态度的差异对信息传播所产生影响。本文结合传染病模型并考虑节点态度,提出了一种基于节点态度的社交网络信息传播模型,旨在分析节点态度对信息传播的影响,为研究社交网络的信息传播机理提供理论依据。首先,考虑到不同节点的态度及其变化规则的差异,从个体角度出发,基于节点行为定义了节点态度及其更新原则。其次,在传统传染病动力学SIRS模型基础上,结合信息传播与传染病感染扩散类似的传播机理,综合考虑节点态度对信息传播状态转移的影响,利用社会学习理论得到一种基于节点态度的社交网络传播模型。该模型能够分析节点态度对信息传播的影响,给出传播规则,并刻画信息传播的演化规律。最后,采用新浪微博的真实数据对本文的传播模型进行了仿真实验,仿真结果验证了节点态度影响着信息的传播,证明了本文所提模型能够更准确地描述信息传播规律,反映社交网络的信息传播过程。     

基于社会关系感知的边缘网络缓存策略

针对当前的边缘缓存策略存在的传输时延高、对较小区域中用户社会关系感知不足的问题,结合热点内容平均流行度和用户兴趣度,提出基于社会关系感知的边缘缓存策略.首先,根据热点内容平均流行度和用户兴趣度,估算用户需求,用户需求相似度反映了用户的社交关系强度;然后,依据用户的关系强度选择用户作为辅助缓存位置;最后,综合考虑缓存位置的选取和用户需求的选择,设计了基站协作缓存、用户辅助缓存的联合缓存策略.仿真实验表明,所提缓存策略相比较于传统的缓存策略在缓存命中率和系统缓存时延上均有一定的提升.     

多通道三维视觉指导运动想象脑电信号特征选择算法

针对基于三维视觉指导的运动想象脑机接口多通道冗余信息较多、分类准确率差的问题,提出了一种基于小波包分解（WPD）—共空间滤波（CSP）—自适应差分进化（ADE）的模式脑电信号特征提取与选择分类方法。首先,对采集的多通道运动想象脑电信号进行WPD变化,划分出精细的子频带;然后,分别将WPD变换后的每个子空间作为CSP的输入,得到对应的特征向量;最后,使用ADE算法对特征向量进行选择,选择出用于分类的最佳特征子集。采用WPD-CSP-ADE模式进行特征提取与选择,较经典的WPD-CSP方法在分类正确率、特征个数方面有着更好的表现。同时,所提算法分类性能明显优于遗传算法、粒子群算法。实验结果表明,WPD-CSP-ADE方法能够有效地提高分类正确率,同时减少了用于分类的特征个数。     

LBSN协作式个性化链接预测算法

在基于位置的社交网络中用户链接与位置链接之间具有一定的内在关联,而且不同的用户在社交网络中的表现也存在差异,因此对于以上问题提出一种协作式个性化链接预测算法。针对用户的个性化特征,采用核密度估计方式对用户在时间和空间维度建模,基于兴趣组对用户进行重叠社团划分,并通过社团、好友以及签到关系进行个性化用户链接预测;基于个性化用户链接预测结果,利用从社团重启的随机游走预测用户的个性化位置链接;协作式个性化链接预测算法通过用户链接预测和位置链接预测的迭代使得两者性能相互提升。实验结果表明,所提算法相比于现有算法具有更好的预测性能。     

基于php的web services的研究与应用

web services是基于XML、SOAP、WSDL、UDDI等标准协议之上的实现异构系统互访的一种通用解决方案.本文正是基于此探讨了web services的体系架构和通信协议栈.最后从作者开发的农民工信息管理系统中的web services数据共享模块出发,介绍了运用PHP语言的具体的实现方案和方法.     

基于严格可控理论的社交网络信息传播控制方法

社交网络信息传播控制通过在合适的时机选择最佳的控制点,以较小的代价实现对大部分甚至整个网络的信息传播控制。社交网络用户间的弱关系往往具有信息需求互补、行为取向不断同化的特点,使其在信息扩散过程中有着不可忽视甚至爆发式的传播作用。针对这一问题,考虑社交网络强弱关系对信息传播的影响,该文提出一种基于严格可控理论的信息传播控制方法。首先,针对强关系对信息传播的影响,提取用户间的亲密度、权威性以及互动频率3个影响因素,构建强度关系网络。其次,考虑到信息传播中的弱关系特性,对网络中具有潜在价值的弱关系进行识别,并对强度关系网络中的连边权值加以更新。最后,利用严格可控理论找出网络中的驱动节点组,并根据信息传播的特征选取驱动节点集,对信息传播进行控制。实验结果表明,该文所提传播控制方法能对信息传播的促进或抑制进行有效控制,为社交网络信息传播控制提供新的方法和思路。     

基于路径稳定性的MANET路由协议研究与改进

由于移动自组织网络的高动态性,使得它的拓扑结构不断发生改变。如果不考虑链路稳定性问题,将不可避免地导致可行路径上链路的经常破裂,使得两节点需要不断的重构路由。提出了基于路径稳定性的MANET路由协议PS-AORP（Path Stability based Ad-hoc On-demand Routing Protocol）,协议在路由建立过程中考虑路径稳定性,通过整条链路上的稳定因子和最小稳定熵值来确定链路稳定性。实验仿真结果表明PS-AORP对网络端到端传输时延、丢包率等网络性能都有较大的提高。     

基于强化学习的机器人认知情感交互模型

为增强机器人的认知情感计算能力，依据PAD情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法，该文提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型。首先，依据人际交往心理学理论，模拟人类情感生成过程进行类人情感生成，并从中提取相似性、积极性、共情性3个影响因素；其次，利用强化学习的全局统筹特性，建立响应情感状态与上下文长期情感状态之间的关联关系，从而对机器人情感生成过程进行建模；然后，将3个因素纳入模型奖励机制用于交互情感状态评估，实现模型更新并得到最优情感策略；最后，利用所得最优情感策略对应的最优情感状态对机器人情感状态转移概率进行更新，并依据6种基本情感状态在空间中的情感值，将其映射到连续情感空间中得到机器人的最优响应情感值。主客观对比实验表明，该文模型能有效增加机器人情感表达的细腻性、连续性、积极性以及共情性，还能有效降低机器人对外界情感刺激的依赖性，进一步提升和谐友好的人机交互关系。     

基于运动趋势的模糊逻辑垂直切换算法

随着无线异构网络的融合,移动性管理技术成为其关键问题,而切换管理又是移动性管理的重要部分。针对垂直切换管理提出了一种基于运动趋势的模糊逻辑垂直切换算法。算法分为预判定、模糊逻辑控制及切换判决3个过程。首先,在预判定阶段根据MN的运动趋势及接收信号强度滤除掉不适宜接入WLAN的网络信息,从而有效减少不必要的数据量和系统开销;其次,将接收信号强度、网络的可用带宽和网络开销送入模糊逻辑控制器,通过参数的归一量化最终得到网络综合性能值(VCPN);最后,通过综合考虑VCPN和驻留时间来进行网络切换判决。仿真结果显示,该算法能够有针对性地做出切换判决,有效消除乒乓效应,提高网络切换性能。     

基于知识图谱的电磁干扰源定位方法

为解决现有电磁大数据管理手段单一,无法充分利用电磁数据的弊端,引入分区管理的概念,采用聚类算法将电磁数据按地理属性进行分区,利用图数据库对电磁数据进行管理,将电磁聚类后的结果转化为知识图谱实体,抽取实体之间的关系,发掘电磁数据间的潜在关联。针对电磁干扰源定位难、效率低下的问题,提出了以知识图谱为基础,大数据实时处理技术为辅助的改进接收信号强度指示(RSSI)定位算法,并实验仿真了真实电磁数据下干扰源定位的过程,分析了单目标干扰源和多目标干扰源下定位的性能。实验结果表明,所提的基于知识图谱的电磁干扰源定位方法较传统RSSI定位方法效果更显著,误差更小。