基于时间变化图的网络论坛意见领袖识别算法

针对现有意见领袖识别算法难以捕获网络的动态特性这一现状,提出了一个基于时间变化图的网络论坛意见领袖识别算法。该算法将网络论坛的演变描述为一连串静态图,每一幅图代表一个给定时间窗口内用户间的所有交互。依据构造的量化指标识别不同时间窗口内的潜在意见领袖,这些意见领袖然后和其他时间窗口上的意见领袖相匹配以便识别随时间推移的真正意见领袖。实验结果证实了该算法的可行性和有效性。     

基于SUIF2的程序特征分析技术研究

程序特征尤其是存储特征和循环特征对计算机系统及编译器的设计和优化至关重要,但庞大的软件系统和程序分析本身的复杂性使得实现程序特征提取和分析的自动化十分困难.针对这个问题,提出了一种新的基于SUIF2的程序特征分析方法,并以SUIF2为平台设计和实现了一个C程序特征分析工具.首先介绍了工具的设计思想和整体结构,然后详细说明了各部分的功能和实现原理,接着总结了该工具的特点,最后给出了SPEC2000中2个基准程序188.ammp和177.mesa的测试结果及分析.     

大规模MANET路由协议SPDSR的仿真研究

为改善大规模自组织网络中的通信质量,介绍了一种基于P2P(peer-to-peer,P2P)计算模式的新型MANET路由模型——SPDSR (structured peer computing based dynamic source routing)[1].根据移动自组网和对等网络的特点,对结构化P2P覆盖层网络技术应用到移动自组织网络路由中的可行性及原理进行了说明,在此基础上设计实现了该算法.最后通过NS2仿真工具对新协议进行了仿真,并与其他协议进行比较.实验结果表明,新协议在大规模网络中的性能优于其它协议,具有较强的可扩展性,研究结果为改善大规模网络的通信质量提供了可行的解决方案.     

面向论坛网络的观点传播与舆情形成模型

根据网络论坛的信息传播规律和用户交互特性,提出了一个基于节点影响力的离散时间观点传播与舆情形成模型。在该模型中,节点具有自我影响力和观点值,并且节点影响力被定义为网络中边的权值,节点在每一个周期内重新分配权值并更新它们的观点。节点观点收敛于某一定值时,形成网络舆情。仿真结果表明,所提模型可以准确地体现节点观点的动态交互特性和收敛特征,并可为舆情传播趋势的预测研究提供依据。     

城市交通网元胞自动机全局流量预测方法*

面对城市交通的日益拥堵,针对交通管理中全局流量预测难的问题,通过将路口的各个方向的车流以不同的边表示,将双向道路的两侧分别拆分为两个端点。并提出了精准描述进入和离开交通道路各方向负载的方法,以节点作为元胞自动机的元胞,以边关系作为元胞的邻域,利用阻塞-转移方法,建立元胞自动机的局部规则,并采用递归算法计算每一时刻交通网中各个节点元胞上的交通流量,构建城市交通网络流量预测模型。最后以某市交通主干道的实测流量数据为例,验证了该预测模型的准确性和高效性,从而证实了该模型对于城市的交通管理能力有一定的提升的作用。     

基于对偶随机投影的线性核支持向量机

针对大型支持向量机（SVM）经随机投影特征降维后分类精度下降的问题,结合对偶恢复理论,提出了面向大规模分类问题的基于对偶随机投影的线性核支持向量机（drp-LSVM）。首先,分析论证了drp-LSVM相关几何性质,证明了在保持与基于随机投影降维的支持向量机（rp-LSVM）相近几何优势的同时,其划分超平面更接近于用全部数据训练得到的原始分类器。然后,针对提出的drp-LSVM快速求解问题,改进了传统的序列最小优化（SMO）算法,设计了基于改进SMO算法的drp-LSVM分类器。最后实验结果表明,drp-LSVM在继承rp-LSVM优点的同时,减小了分类误差,提高了训练精度,并且各项性能评价更接近于用原始数据训练得到的分类器;设计的基于改进SMO算法的分类器不但可以减少内存消耗,同时可以拥有较高的训练精度。