基于潜在特征的重叠社团识别算法

针对标签空间的指数增长这一问题,提出了一种基于潜在特征的重叠社团识别算法。首先,提出了一种包含重叠社团的网络产生式模型。根据该产生式模型,通过最大化目标网络的产生概率来推导网络中节点的潜在特征,并给出了优化目标函数。然后,通过将网络诱导为二部图,分析得出了潜在特征个数的下届,并据此对标签空间进行优化。实验表明,提出的重叠社团识别算法与BigClam算法相比较,在保持运行效率和查准率基本不变的前提下,可以明显提高检索结果的召回率。该算法可以有效地应对社团识别中标签空间的指数增长。     

基于改进的超混沌系统修正射影同步算法研究

研究超混沌修正射影同步算法问题。由于修正射影同步不可预测的伸缩矩阵因子能够有效地提高保密通信的安全性,所以它在保密通信中有着非常诱人的应用前景,但是传统的同步射影算法由于较高的计算复杂度,难以得到广泛应用。针对上述问题,提出了一种新的基于超混沌系统修正射影同步算法。该方法首先给出了一个比已知的射影同步更一般形式的新同步,之后采用激活控制方法使两个一致的超混沌系统整体同步。最后算法在基于软件Maple和稳定性理论基础上,通过数值仿真同步的结果表明,提出的算法能够自主选择调节缩放矩阵中的比例因子,可以较好地满足状态控制器设计的射影同步,降低了算法的复杂性。     

基于电子邮件蠕虫传播行为仿真研究

研究电子邮件蠕虫传播行为真实仿真问题.电子邮件蠕虫是造成电子邮件垃圾邮件泛滥的最主要的原因之一,使得计算机网络效率急剧下降,系统资源遭到严重破坏.为了能更好的对电子邮件蠕虫行为进行仿真,提出了一种基于用户行为和电子邮件网络拓扑结构相结合的电子邮件蠕虫传播模型方法,通过用户打开和检查邮件的概率来描述电子邮件用户的行为.方法能准确仿真蠕虫在网络拓扑中的传播.仿真结果表明,提出的新的蠕虫传播行为仿真方法能更加有效检测蠕虫传播特性,并对比分析了几组因素对蠕虫传播的影响,对进一步研究蠕虫的防御具有重要的意义.