分层递阶的网络结构洞占据者挖掘及分析

结构洞是在社会网络信息传播中占据重要位置的一类关键节点。据研究,5%的结构洞控制着50%的信息传播。学者们研究了单一粒度网络下结构洞的挖掘方法及分析,然而很多网络存在分层递阶的多粒度结构特性,对分层递阶网络的结构洞挖掘和分析具有现实意义。因此,该文提出了一种分层递阶网络的多粒度结构洞挖掘方法HI-SH,并对不同粒度下的结构洞进行了分析。在该方法中,首先对网络进行多粒度社团划分,得到每一粒度下网络的社团;然后,根据两级信息传播理论,使用单一粒度下结构洞挖掘算法,挖掘每一粒度下top-k结构洞。在公用数据Topic16和真实数据上进行了实验,结果表明,网络的结构洞是动态变化的,单一粒度下的结构洞排名不能代表整个网络的结构洞排名。     

结构洞：虚拟学习社区信息获取行为研究

结构洞是社会结构的概念所内含的元素,用以研究人际关系网络的结构形态,分析怎样的网络结构能够给网络行动者带来更多的利益或回报,它包含了各种社会科学理论的思想。以虚拟学习社区中学习者的信息获取行为为例,从虚拟学习社区中存在的结构洞类型以及结构洞控制力、结构等位方面探究了结构洞对信息获取的影响,总结出了结构洞位置在控制信息分享方面的优势。     

基于图结构特征分析的Top-k结构洞发现算法

结构洞通常指社交网络中处于信息扩散关键位置的节点,此类节点对社交网络舆情控制、影响力分析、信息传播等具有重要作用。为快速准确地找到社交网络中的结构洞,提出一种基于图最短路径增量的Top-k结构洞发现算法。通过计算并分析节点的图最短路径增量、连通分量个数和节点方差确定其结构洞属性值,并依据该属性值对节点进行排序,从而发现Top-k结构洞。同时,结合中介中心性算法进行节点的过滤与筛选,大幅降低算法的时间复杂度。在真实网络和不同规模LFR人工合成网络上的实验结果表明,与经典结构洞发现算法相比,该算法具有更高的结构洞检测效率。     

基于重叠社区和结构洞度的社会网络结构洞识别算法

结构洞是社会网络中的关键位置,对信息扩散起中介作用。为高效、准确地辨识具有社团结构的社会网络中占据结构洞的节点,提出了一种基于重叠社区和结构洞度的结构洞识别算法,旨在找到一组最具信息优势和控制优势的节点。基本思想是首先定位社区之间的重叠节点,然后利用节点的邻接差异和连接的社区差异衡量其非冗余性,计算出重叠节点的结构洞度,通过对结构洞度值升序排列发现占据结构洞的节点集。应用于实际数据集的实验结果表明,与网络约束系数算法、中介中心度算法、MaxD算法相比,该算法的识别准确度最高,时间复杂度最低。     

加权网络的结构洞挖掘算法

作为网络结构分析的重要概念,结构洞占据者在获取网络有效信息方面起着关键的作用。目前,研究者们主要针对无权网络研究挖掘其结构洞的方法,然而,实际网络中,边权对网络性能的影响起着重要作用。以加权网络为研究对象,以约束度为衡量指标,提出一种加权的结构洞挖掘算法--W_HIS算法（Weighted HIS Algorithm）。将提出的W_HIS算法应用到公用数据和实例数据,与已有的算法进行对比,验证了算法的有效性。实验结果表明,提出的算法对挖掘结构洞占据者效果相对较好。     

北京市平谷区网上办公系统

电子政务要求突破传统的等级制度并建立新的服务格局。以共享、交流、协作为核心，以网络为纽带，增强各机关的联系和信息交流提高资源的利用效率，协调电子政务后台工作流程与政府“条块分割”管理结构之间的矛盾，重组政府行政资源，转变政府职能，使管理由     

经验推广

比超:“斯达模式”到底是一个怎样的模式? 董鹰:“斯达模式”是通过“三改一加强”,引入现代信息与网络技术、重塑企业经营管理体系和业务流程,以信息化改造国有传统产业,成功帮助企业实现管理现代化的一整套企业管理理念、组织保障方法、资源配置方案。“斯达模式”实质是以数据信息为基础、以计算机网络为手段,把握“两     

基于结构洞和度折扣的影响力最大化算法

在社会网络影响力最大化（IM）算法中,针对目前仅选取局部最优节点造成的影响范围较小的问题,综合考虑核心节点和结构洞节点的传播优势,提出了一种基于结构洞和度折扣的最大化算法（SHDD）。首先,该算法将结构洞思想和中心度思想互相融合应用到影响力最大化问题中,并找出能将结构洞节点和核心节点综合发挥最大传播作用的α因子,使得信息更大范围地扩散从而扩大整个网络的影响范围。其次,为突出两个思想融合的优势,将二度邻居的影响添加到结构洞评价标准中来选取结构洞节点。在不同规模的数据集上实验结果表明,与DegreeDiscount算法相比,SHDD在没有增加过多时间开销的同时扩大了影响范围;与基于结构的贪心（SG）算法相比,在聚类系数较大的网络中SHDD扩大了影响范围并降低了时间开销。SHDD在α因子取0.6时能最大限度地发挥结构洞节点和核心节点融合的作用并且在聚类系数较大的社交网络中能更加稳定地扩大影响范围。     

基于数据仓库的工作流日志智能管理

工作流管理系统是一种软件平台，它定义、执行、监控和管理企业中各种业务流程，其中流程日志是非常重要的信息资源，它跟踪记录业务流程执行的真实情况。这些信息可用来分析流程的执行情况，帮助理解性能“好”和“坏”的原因。本文将根据工作流日志的特性结合数据仓库技术，构建一个流程日志数据仓库，为进一步分析挖掘“隐藏”在流程日志中的“知识”打下良好的基础。     

强/弱连接对软件网络结构的影响*

抽取类级软件网络拓扑模型,提出用紧密度来测度网络中的强连接,用结构洞来刻画网络中的弱连接。由紧密度与度的相关性得出高度值节点周围一定存在强连接,低度值节点间不一定用强连接相关联;由中介度与结构洞的相关性得出网络中的弱连接与节点占据结构洞有关,无洞和全洞结构都不存在弱连接;利用K-近邻指标分析强/弱连接的分布特征,得出强连接具有网络中心性,而弱连接的中心性并不明显;通过逐步删除一定百分比的强/弱连接节点和边来对比分析它们对软件网络结构的影响,结果表明移去强连接可迅速破坏网络的连通性,而移去弱连接在一定范围内对网络结构影响并不大,但随着删除比例增多,网络的连通性和信息流动受到严重破坏。所得结论对度量和控制软件结构复杂性提供理论指导。     

一种基于Agent联盟的网格资源分配方法

网格资源分配是网格计算中的关键问题之一,引起网格研究者越来越多的关注。网格资源分配的过程就是任务与资源映射的过程。在分析已有的网格资源分配方法的基础上,首先提出了一种基于Agent的网格资源管理模型,主要由用户层、客户服务层、信息服务层、区域管理层和资源层组成。在此基础上对基于Agent联盟的网格资源分配方法进行了研究,最后给出了实例分析。     

An information-theoretic characterization of weighted α-proportional fairness in network resource allocation

This paper provides a characterization of fairness concepts in network resource allocation problems from the viewpoint of information theory. The fundamental idea underlying this paper is to characterize the utility functions in optimization problems, which motivate fairness concepts, based on a trade-off between user and network satisfaction. User satisfaction is evaluated using information divergence measures, which were originally used in information theory, to evaluate the difference between an implemented resource allocation and a requested resource allocation. The requested resource allocation is assumed to be ideal in some sense from the user’s point of view. Network satisfaction is evaluated based on the efficiency of resource usage in the implemented resource allocation. The results in this paper indicate that the well-known fairness concept called weighted α-proportional fairness can be characterized using the α-divergence measure, which is a general class of information divergence measures, as an equilibrium of the trade-off. Some typical examples of applications demonstrate how the presented characterization works.     

A rough set based approach to patent development with the consideration of resource allocation

Patent strategy is the overriding mechanism that helps direct investment, resource allocation, expectations, and policy development within an organization. Much studies of patent, for example, patent classification, patent analysis, patent management, patent strategy planning have been made. Due to the high cost of devoting to the research and development for a new patent application, it is essential for a company to develop the patent portfolio based on analyzing related information for fitting with cost constraint and maximizing the benefit. However, only few research attempts to develop new patents with the consideration of resource allocation, for example, optimizing budget utilization. In addition, the previous studies did not derive significant technologies and induct rules for resource allocation through patent analysis. In some cases, the patent analysis may process qualitative information that is difficult to analyze by standard statistical techniques. The rough set approach, which is suitable for processing qualitative information, is required to induct decision rules to derive critical technologies of patents. In this paper, a systematic approach to analyze existing patent information based on rough set theory with the consideration of resource allocation is developed. A case study is presented to demonstrate the contribution of the proposed approach which assists on decision-making in patent reform or invention with constraint resource.     

电信资源管理系统的性能测试

电信资源管理系统（TRM）是运营商实时准确掌握通信网络的资源配置及运行状况,合理进行网络规划、优化以提高网络服务质量及资源利用率,管理盘活网络资产的软件系统。本文在测试理论的指导下,应用IBM公司的测试软件包TeamTest,对“电信资源管理系统”进行了性能测试,以验证该系统是否满足规定的性能指标。     

安全服务链中虚拟网络功能分配与调度算法研究

安全服务链中的虚拟网络功能（virtual network function,VNF）将传统网络安全功能与硬件设备解耦,使得服务功能的部署更具动态性和可扩展性。然而,VNF向节点的合理分配以及节点上VNF的高效调度问题仍亟待解决。为此,基于软件定义网络（software defined network,SDN）和网络功能虚拟化（network function virtualization,NFV）环境,提出基于优化算法的解决方案。首先,对资源分配与调度问题进行举例并形式化定义问题的优化目标;其次,提出基于贪心算法的资源分配方案和基于混合蜂群算法的资源调度方案,统一协调解决VNF的资源分配与调度问题。最后,设计仿真实验,验证所提算法的时间复杂性和在总资源成本和总服务收益方面的提升;同时,对比混合蜂群算法和传统蜂群算法,结果显示前者具有更快的收敛速度。     

5G超密集异构网络带内无线回传资源分配方案

为实现5G超密集异构网络中无线回传链路和接入链路之间的最优资源分配,研究多用户场景下双层异构网络的联合用户调度和功率分配问题,在队列稳定和无线回传资源有限的情况下,综合考虑用户调度、功率分配和干扰控制等因素,对带内无线回传的最优资源分配问题进行数学建模并求解,基于李雅普诺夫优化理论提出联合用户调度和功率分配的优化算法。将优化问题解耦为网络内各个用户的调度以及宏基站和小基站的功率分配过程,采用MOSEK求解器和二分类方法获得用户调度向量,利用拉格朗日乘子法求解功率分配问题,并通过队列的时刻更新过程实现最优资源分配。仿真结果表明,在多用户场景下,该方案能够有效提升网络总吞吐量以及网络效用,并且毫米波频段的通信性能优于传统蜂窝网络频段。     

基于云计算的网络平台共享资源模型的建设

随着计算机技术和网络技术的发展,人们的学习模式也逐渐发生着改变,传统的学习方式、方法正慢慢改变。越来越多的人获得有价值信息的途径转向于媒体,特别是网络。本文首先介绍目前＂云计算＂的相关定义、特点及应用情况,其次介绍＂云计算＂模型在网络资源共享中的地位,最后构建基于云计算的网络平台共享资源模型。     

无线Ad Hoc网络中QoS感知的跨层资源分配算法

在分析无线Ad Hoc网络资源分配模型的基础上,提出一种QoS感知的跨层资源分配算法CL-QARA (cross layer QoS aware resource allocation).其主要思想是,引入价格作为资源分配的度量指标,以QoS带宽需求为参数,将网络层的动态资源分配信息与MAC层CSMA/CA接入机制相结合,以改进MAC层的冲突退避算法.设计了改进的退避算法和呼叫接入控制算法,以实现MAC层与网络层的跨层技术.通过QoS感知的资源分配算法和跨层技术协同工作,为QoS服务提供了业务保障.仿真结果表明,CL-QARA算法具有良好的收敛性和稳定性.与其他算法相比,CL-QARA能够有效地提供QoS保证,提高了网络的效用和性能.     

面向无线认知网络的冗余感知数据消除

在无线认知网络的协作式频谱感知方案中,非授权用户（次要用户）将各自感知到的可用频谱信息转发给邻居节点,作为频谱分配的依据.而实际上,仅有部分数据影响着频谱分配的结果.无用信息的传递不仅产生了大量额外的通信开销,而且在频谱分配过程中浪费了计算资源.这种情况对于频谱资源稀缺的无线认知网络和能量有限的认知终端来说是无法接受的.因此,如何减少无用信息的传递是一个具有重大实际意义的问题.基于skyline查询处理,提出了多目标约束下skychannel查询处理方法,以减少冗余感知信息传递.其基本思想是：将数据空间划分为控制区域、被控区域和自由区域,按照信道的性能参数,将要查询的信道放入相应区域.传输时,直接忽略被控信道的信息而仅传输非被控信道的数据.在保证不影响频谱分配结果的前提下,可以大量降低网络开销,节约用户的计算资源.仿真结果显示,skychannel查询方法在节约查询时间、降低通信开销和计算开销等方面具有优势.     

Customer oriented resource allocation framework in cognitive radio

Spectrum is among the most heavily regulated and expensive resource around the world. In an effort to improve the efficiency of its usage, alternative spectrum allocation models are being proposed. One of these approaches is the Dynamic Spectrum Access which allows the cognitive radio to use or share the spectrum in an opportunistic manner. This paper proposes a framework for an architecture where unutilized bands are relicensed to different service providers on a short term basis. This framework focuses on the resource allocation process of these leased bands to customers. The proposed model could be utilized as a decision support tool which both satisfies the quality of service requirements of individual users and achieve an efficient utilization of network resources. The hypothesis is that customer information yields an efficient customer-oriented resource management strategy; therefore the allocation process integrates the information about the customer demographics and usage behavior. Simulations with real-life scenarios in cellular networks have been performed: handoff decision, resource allocation at call initiation and profit maximization in allocation of mobile base stations. In each case, the results show that the proposed model performs better in terms of revenue increase when compared to the First-Come First-Serve based approach. The simulation results prove that the population size of a customer group is not always an indicator for higher revenue for a service provider.