符号社会网络中正负关系预测算法研究综述

一些网络中的边根据其潜在涵义可分为正关系和负关系,若用正号和负号来标记网络中的边,则形成一个符号网络.符号网络的应用场景非常丰富,在社会学、信息学、生物学等多个领域广泛存在,逐渐成为当前研究的热点之一.对符号社会网络中链接的正负预测问题进行研究,其成果对社会网络的个性化推荐、网络中异常节点的识别、用户聚类等都具有非常重要的应用价值.主要介绍符号社会网络中正负关系预测问题在国内外的研究现状和最新进展.首先介绍了社会结构平衡理论和地位理论,并将目前主要的预测算法按照设计思路分成两类:基于矩阵的符号预测算法和基于分类的符号预测算法,详细介绍各类算法的基本思路,并从算法效率、准确性和可伸缩性等角度进行详细的对比和分析,总结了符号社会网络预测问题具有的一些特点以及所面临的挑战,同时指出未来可能的发展方向,为相关研究人员提供有价值的参考.     

BlackJack博弈优势分析与仿真

计算机仿真模拟技术的应用为揭示BlackJack博彩游戏中的数学规律提供了有力的工具。根据贝叶斯公式,给出了庄家点数大于16点即停止要牌的理论依据。针对庄家不同明牌时最终点数的概率分布,在不记牌的前提下以玩家承担风险最小为目标优化要牌界限,提出了一种基于庄家明牌的动态要牌策略。结合典型的下注方法,计算机模拟验证了该策略对庄家优势的影响。