基于欧氏空间相似度的云模型协同过滤算法

传统的基于余弦相似度度量的云模型协同过滤推荐算法未考虑特征向量的长度和维度,忽略了三个重要数字特征云期望、熵和超熵的关系,如各数字特征具有不同的性质和权重,导致特征丢失、区分度过小的问题。针对这些问题,提出了一种采用标准化的多维欧几里德相似度计算方法,通过将三个数字特征映射为三维空间的点,计算经指数函数标准化的欧几里德相似度,生成更合理的用户k近邻集,最终产生推荐。实验结果表明,该相似度计算方法能够为云特征向量提供更显著的区分度,并在一定程度上提高了推荐质量。     

基于应用层签名的P2P流量识别与控制

针对网络中P2P流量难以识别和控制的问题,在对P2P流量识别技术进行研究对比后,提出了一种基于应用层签名的P2P流量识别和控制的方法。分析并提取了风行、爱奇艺、优酷3种主流P2P流媒体及一些常用P2P应用软件的应用层签名,并通过实验验证了基于应用层签名的P2P流量识别方法对流量识别的高精确性以及对流量控制的有效性。     

复杂网络上具有多感染阶段的传染病传播模型

针对传染病传播模型缺乏多感染阶段的不足,结合SIR和SEIR两种传播模型的特性,提出了一种改进的具有多感染阶段的SIR传染病传播模型(即SInR模型)。该模型充分考虑了不同感染阶段的非均匀感染力对不同网络结构上传染病传播及传播阈值的影响;同时引入相对感染力及传播时间尺度的概念,从网络结构、网络规模及相对感染力方面进行了仿真研究。仿真中无标度网络采用BA模型的生成算法,而小世界网络采用WS模型的生成算法。由仿真可知,感染节点在整个感染过程中大致服从泊松分布,因此在SInR模型下无标度网络的传播速度更快,范围更广;相对感染力对于传染病的大规模爆发存在着一个阈值,当感染力大于阈值时传染病才能大范围地爆发传播,而小于阈值时传染病只会局域小范围传播直至消失,无标度网络的感染力阈值为0.2,小世界网络的感染力阈值为0.24;随着网络规模的增大,传播时间尺度也在增大,相应的传播速度就会降低。仿真结果表明:该模型下无标度网络传染病传播速度更快且影响范围更大;无标度网络的相对传染力的传播阈值小于小世界网络,设置合理阈值有利于降低传染病的传播影响力。     

B2C电子商务消费者初始信任建立策略研究

在B2C电子商务中,消费者对商家的信任度会显著影响消费者购买行为,然而,现有研究还缺乏一个为商家提高消费者信任度的策略框架。首先,在分析信任构念内涵的基础上,以消费者角度为出发点,分别从能力、正直和仁慈三个维度及基于计算的、预测的、意图的、能力的和传递的五个过程维度阐述了消费者初始信任建立的内容和过程。其次,从商家自我声明、网站内容呈现、第三方评价三个方面分析了商家初始信任建立策略和对应的信息呈现策略。第三,结合消费者信任建立过程和商家信任建立策略构建了一个初始信任建立框架。最后,以三种类型六家商家为例分析了电子商务企业信任构建策略的实施现状,并展望了实践与理论研究的相关问题。     

随机游走技术在网络生物学中的研究进展

网络生物学是近年来受到国际学术界广泛关注的学术前沿领域,在疾病研究和药物预测等领域有重要应用.随机游走（Random Walk）又称随机游动或随机漫步,是一种数学统计模型,在金融、物理和社会网络分析中都有广泛应用.近年来逐渐被应用到网络生物学,并在技术上得到了新的发展.本文以生物网络为基础,介绍了随机游走技术及其基本理论,并详细阐述了随机游走技术在网络生物学中的应用,具体包括蛋白质功能预测、关键蛋白质识别、疾病基因预测、疾病相关非编码RNA预测、药物相关预测等.最后讨论了随机游走技术在网络生物学研究中存在的问题以及未来的研究方向.