基于带权图的层次化社区并行计算方法

提出了一种基于带权图并行分解的层次化社区发现方法,该方法采用图划分的方式定义社区结构,并在这种社区结构之上实现了社会网络社区发现并行算法P-SNCD(parallel social network community discovery).P-SNCD算法有效地避免了传统的基于“模块度”的社区发现方法倾向于发现相似规模社区的弊端.同时,该算法能够以可扩展的方式,在处理器规模为O(hmn)或O(hn2)的条件下,以并行计算时间复杂度为O(logn)高效地挖掘大规模复杂社会网络中社区密度为h的社区,其中,n为社会网络节点数,m为边数,h为用户指定的任意社区密度.所提出的算法对用户参数输入要求简单,从而使得算法具有较强的实用性.充分的实验数据验证了所提出算法的精确性和高效性.     

知识图谱研究现状及军事应用

知识图谱以语义网络的形式将客观世界中概念、实体及其之间的关系进行结构化描述,提高了人类从数据中抽取信息、从信息中提炼知识的能力。该文形式化地描述了知识图谱的基本概念,提出了知识图谱的层次化体系架构,详细分析了信息抽取、知识融合、知识架构、知识管理等核心层次的技术发展现状,系统梳理了知识图谱在军事领域的应用,并对知识图谱未来发展的挑战和趋势进行了总结展望。     

基于非合作动态博弈的网络安全主动防御技术研究

目前基于博弈的网络安全主动防御技术大多采用静态博弈方式.针对这种静态方式无法应对攻击者攻击意图和攻击策略动态变化的不足,基于非合作、非零和动态博弈理论提出了完全信息动态博弈主动防御模型.通过"虚拟节点"将网络攻防图转化为攻防博弈树,并给出了分别适应于完全信息和非完全信息两种场景的攻防博弈算法.理论分析和实验表明相关算法...     

一种新型的层次化动态社区并行计算方法

文中提出了一种可并行分解的层次化动态社区发现算法D-SNCD(Dynamic Social Network CommunityDiscovery).D-SNCD算法充分利用复杂动态社会网络变化的局部性,对算法生成的层次化社区树HOT(Hierar-chical cOmmunity Tree)的分枝进行选择性更新.与传统的对动态社会网络直接采用快照方式进行社区发现相比,D-SNCD算法在效率上取得了明显的提高.由于D-SNCD是对已有的静态社区并行计算方法P-SNCD(ParallelSocial Network Community Discovery)的进一步扩展,因而D-SNCD保持着P-SNCD算法的高扩展性和高分辨率等优点.另外,D-SNCD算法对用户参数输入要求简单.严格的数学证明和充分的实验数据保证了整个算法的正确性和有效性.     

云计算弹性测试研究

弹性作为云计算的关键特征,能够支持资源的快速扩展、灵活配置、动态增加和释放,使得资源充分利用,同时降低云服务提供商和用户的成本。为了检测弹性是否满足用户的服务等级协议和资源的合理配置,需要对其进行评估和测试。在分析弹性定义、实现方法和评测指标的基础上,提出弹性测试的概念,总结了目前弹性测试的相关研究,分析了弹性测试的关键技术和架构,指出弹性测试面临的挑战和问题,并给出了弹性测试的进一步研究方向。