基于中继联合优化选择的物理层安全方案

针对认知无线电(CR)网络中的安全传输问题,提出基于传输中继和干扰中继联合优化选择的物理层安全方案。在主用户网络和次用户网络共存的环境中,通过优化选取协作传输中继和协作干扰中继实现信息的安全传输,并分析推导出瑞利衰落环境下该方案保密中断概率的闭式表达式。仿真结果表明,在不同参数场景下,该方案均可实现较低的保密中断概率,提升CR网络的信息传输安全性能。     

具有天线选择的认知MISO系统中断性能分析

针对认知MISO系统,分析了三种天线选择方案下次用户的中断性能。与已有文献不同,不仅考虑了次用户对主用户的干扰功率约束,还考虑了次用户发送峰值功率约束和主用户对次用户的干扰。进一步基于不同的天线选择方案,从理论上推导出次用户中断概率的闭合表达式,并通过Monte-Carlo仿真验证理论推导的正确性。仿真结果表明,在瑞利平衰落信道环境中,次用户采用天线选择方案能有效降低次用户的中断概率,避免次用户频繁切换信道。     

一种双信道协作中继的认知网络功率分配算法

针对认知无线网络主、次用户的互相干扰对网络中断性能以及系统传输效率的影响进行了研究,采用一种双信道协作中继的传输方案来减少干扰,并提出一种基于中断概率的最优功率分配方案来改善中断性能和传输效率。在该传输方案中,主、次系统通过对接收的主信号和复合信号进行处理,采用连续的干扰解码和消除得到去干扰信号。该功率分配方案在保障主系统中断性能的前提下,提出次系统中断概率的优化方程,通过关联功率分配因子来实现最大化次系统吞吐量。实验结果表明,该算法在改善中断性能和系统吞吐量方面具有较好的效果。     

在认知中继网络中基于放大转发与最佳中继的最优功率分配算法

由于受认知无线电与中继通信技术的启发,提出了一种认知中继网络模型.该模型由源节点、目的节点、认知中继节点及主用户(primary user,PU)构成.认知中继节点以与PU共存的方式为源节点辅助传输信息到目的节点,只要保证其对PU通信造成的干扰在PU干扰门限值以下.假设源节点、目的节点和认知中继节点之间的瞬时信道边信息(channel side information,CSI)和认知中继节点到主用户之间的均值信道增益已知的前提下,研究该模型中的认知中继节点分别采用放大转发(amplify-and-forward,AF)和基于AF的中继选择(selection AF,S-AF)下的功率分配策略,该策略以最小化系统中断概率为目标,同时也满足认知中继节点的发射功率约束(包括总发射功率和个体发射功率约束)和对主用户的干扰功率约束.最后,通过数值仿真来验证推导出的功率分配策略.仿真结果表明:本文提出的最优功率分配策略,无论在AF,还是S-AF下,均能明显的改善系统的中断性能和平均吞吐量;同时在S-AF下最优分配策略可以得到更高的平均吞吐量,因此中断概率更小.     

基于信道预测的认知无线电混合频谱切换算法

针对认知无线电网络,提出了一种将被动式频谱切换与主动式频谱切换相结合的混合频谱切换算法。该算法基于主用户信道的连续时间马尔可夫链模型,预测出信道的未来状态信息,根据该预测结果周期性地对正在通信的认知用户执行主动式频谱切换。该算法对于由于碰撞而退出信道的认知用户执行被动式频谱切换。仿真结果表明,相对于被动频谱切换算法,混合频谱切换算法在保持认知用户阻塞概率和中断概率不变的前提下可显著减少认知用户和主用户间的碰撞次数,能够提高认知无线电网络的频谱利用率。     

认知无线中继网络最小化中断概率功率分配算法

为提升认知无线中继网络的中断性能,通过分析系统中断概率及用户功率分配情况,提出一种最小化中断概率的功率分配算法。给出在主用户干扰约束和总功率约束条件下最小化中断概率的数学优化方程组,根据用户的最大发射功率与干扰电平阈值的受限关系,分别考虑分配功率不超过干扰电平阈值、中继节点功率受限于干扰电平阈值以及所有节点受限于干扰电平阈值这3种情况,对应提出3种最佳功率分配方案,并基于KKT条件求解最优值。实验结果表明,该功率分配算法与基于频谱共享以及基于机会主义中继选择的中断概率分析方法相比,性能增益提升显著,并且在总功率、干扰电平变化的条件下,所采用的功率分配方案提升系统中断性能效果较好。     

NOMA系统的被动中继选择策略研究

针对传统的多中继协作网络传输中低频谱效率和高功率消耗等问题,在非正交多址技术的多中继协作通信网络中,提出一种基于中断概率的被动中继选择策略。推导网络中两个用户的中断概率的精确表达式,并分析两个用户在高信噪比下中断概率的近似结果和它们的分集增益。仿真分析中继数目、中继位置和功率分配系数对两个用户中断性能的影响。与非正交协作网络中部分中继选择策略仿真对比,结果表明,中继数目大于2时,该策略分集增益更大,并且随着中继数目的增大,该策略具有显著的中断性能优势。     

干扰影响下无线携能通信双向中继系统中断性能分析

在无线携能通信双向中继系统中,大量无线信息发射源会导致系统性能受到同频干扰的影响。以基于射频能量收集的双向中继网络为研究对象,结合功率分离能量收集和解码转发信息转发方式,建立中继和接收端分别受到多个干扰源影响下的无线携能通信双向中继通信系统传输模型,在3个时隙信息能量同传的传输帧结构下,得到系统端到端信干噪比,并分析该传输模型下的中断性能。利用数学推导得出该系统在瑞利信道环境下的端到端信干噪比的累积分布函数闭式解,在此基础上求解中断概率闭式值,并通过数值仿真探讨干扰源个数、干扰功率以及功率分割比对系统中断概率的影响。仿真结果表明,所求中断概率闭式表达式与蒙特卡洛仿真中断概率曲线完全吻合,双向中继传输能有效降低系统中断概率,其中干扰源个数越多、干扰功率越大对系统的中断性能影响越大,但不影响系统的分集度,并且存在一个最优功率分割比值可使系统的中断性能达到最优,从而提升整个系统的传输性能。     

基于最佳中继选择的异构多媒体自适应协作分集算法

本文提出一种自适应协作分集方案,以保证异构多媒体业务中主用户传输的服务质量(QoS),并改善次级用户的数据传输性能。采用基于功率控制的系统模型,使得主用户的平均信道增益相对稳定,并且能够在次用户中进行估计,可以节省在反馈信道上的资源。根据次级用户传输过程中的中断概率提出次级中断概率的闭式表达式 ,在满足主用户传输过程中所需要的中断概率约束的条件下,针对主用户和次用户的协作性和瑞利衰落信道的适应性提出了最佳中继选择的自适应协作分集,尽可能地次级中断概率,并获得的分集增益。实验仿真结果表明,该算法可以减少次级用户的中断概率并提高频谱效率,有助于提升次级用户的数据传输性能。     

基于最佳中继选择的认知AF系统性能分析

针对中继通信中的放大转发协议,提出了一个基于最佳中继选择方案的双跳认知协作通信系统。该系统的频谱共享环境由一个主接收用户,一个次级信源,[K]个次级中继和一个次级信宿组成。并在独立非同一分布的瑞利衰落环境下对该认知协作通信系统的中断性能进行了分析,推导出了中断概率的准确闭合表达式。利用蒙特卡罗仿真实验证实了分析结果的正确性。理论分析和仿真结果都表明,分析所运用的方法降低了系统的中断概率,提高了遍历容量,从而有效地改善了系统的性能。     

Hashtag Recommendation Approach Based on Content and User Characteristics

ABSTRACT

Twitter has become a popular microblogging service that allows millions of active users share news, emergent social events, personal opinions, etc. That leads to a large amount of data producing every day and the problem of managing tweets becomes extremely difficult. To categorize the tweets and make easily in searching, the users can use the hashtags embedding in their tweets. However, valid hashtags are not restricted which lead to a very heterogeneous set of hashtags created on Twitter, increasing the difficulty of tweet categorization. In this paper, we propose a hashtag recommendation method based on analyzing the content of tweets, user characteristics, and currently popular hashtags on Twitter. The proposed method uses personal profiles of the users to discover the relevant hashtags. First, a combination of tweet contents and user characteristics is used to find the top-k similar tweets. We exploit the content of historical tweets, used hashtags, and the social interaction to build the user profiles. The user characteristics can help to find the close users and enhance the accuracy of finding the similar tweets to extract the hashtag candidates. Then a set of hashtag candidates is ranked based on their popularity in long and short periods. The experiments on tweet data showed that the proposed method significantly improves the performance of hashtag recommendation systems.     

PIBG Toolkit:一个笔式界面工具箱的分析与设计

PIBG Toolkit是一个基于PIBG交互范式构造而成的笔式应用开发平台．PIBG Toolkit中包含了纸、框等多种交互组件,定义了纸、框和内容三个层次之间的静态结构和动态机制．开发者开发笔式交互系统时,可以用PIBG Toolkit来建立整体的软件框架和交互机制,并有选择地在系统中添加Toolkit。中所提供的交互组件,这样,开发者的精力将会集中在应用领域的内容上。目前,基于该平台已经开发出多个具有很好应用前景的笔式应用系统。     

面向用户行为的页面质量评估

页面质量评估在搜索引擎系统中具有极其关键的作用,传统的方法是基于页面链接关系进行页面质量评估。但由于当前Web环境的复杂性,传统方法已经难以适应当前的Web环境,近年来,用户行为被用来弥补完全依赖链接关系方法的不足。用户行为可以分为两类:浏览行为和搜索行为。利用浏览行为构造了用户浏览图;提出了一种利用用户搜索行为的新方法,此方法构造了用户搜索图;合并用户浏览图和用户搜索图得到用户浏览搜索图。实验表明用户浏览搜索图的性能比较接近用户浏览图的性能,并超过全网的性能,同时用户浏览搜索图能够评价的页面数要大于用户浏览图。     

基于背景和内容的微博用户兴趣挖掘

微博用户兴趣挖掘是个性化推荐、社群划分的基础工作.在深入分析微博网络特点的基础上,给出了能够揭示微博网络多模性的描述模型,对面向微博网络的后续研究具有参考价值.根据微博网络的特点,提出了基于背景的用户静态兴趣表示及挖掘方法,以及基于微博的用户动态兴趣表示和挖掘方法.针对微博网络中缺少背景信息、发表微博很少的大量不活跃用户,提出了基于关注的用户兴趣挖掘方法.以新浪微博为例,选取了时尚、企业管理、教育、军事、文化这5个领域进行用户兴趣挖掘及相似度计算的实验分析和比较,结果表明,与主流的兴趣挖掘方法相比,该微博用户兴趣的表示和挖掘方法可以有效地改善微博用户兴趣挖掘的效果.     

User Resistance to Information System Implementations: A Dual-Mode Processing Perspective

This article examines the attitudes that can cause users to resist information system implementations using an established theory from social and cognitive psychology: the Elaboration Likelihood Model. It is argued that users who do not think deeply about systems represent a key blockage and that their attitudes are based largely on heuristics and peripheral influences. The results of a wide-ranging study are presented in which 28 heuristics and peripheral influences that commonly affect user attitudes are identified.     

基于线性衰减的用户兴趣建模①

针对电子商务参与者兴趣变化异常频繁的特点,提出了基于线性衰减的用户兴趣模型。根据初始注册信息和浏览行为构建了链式用户偏好表,所有用户的偏好链表组成用户兴趣模型。兴趣模型中的用户偏好值在固定时间间隔t进行线性衰减直至变为0而被淘汰。若在衰减过程中产生了用户对某项目新的评分,该项目兴趣模型中的偏好值将被更新为此评分。实验证明,基于线性衰减的用户兴趣建模方法是有效的。     

自适应笔式用户界面开发的概念框架

提出了一个指导自适应笔式用户界面开发的概念框架CFAPUI(a conceptual framework for developing adaptive pen-based user interface).该框架详细描述了自适应笔式用户界面的软件体系结构,阐述了自适应笔式用户界面的软件体系结构中的各组成模块及其相互间的关系.同时,在体系结构的基础上提出自适应笔式用户界面开发时的具体过程步骤和方法,并通过一个笔式表单应用来说明该开发框架在指导自适应笔式用户界面开发中的具体应用.     

在线技术社区的用户技能与兴趣发现

在线技术社区是技术爱好者或者从业者进行技术交流、咨询和分享的重要平台。社区运营者如果能够准确掌握每个用户的技能和兴趣,对用户进行画像,将有助于为用户提供精准的推荐和个性化服务,从而增加用户的黏性和社区的活跃度。考虑到社区用户既是内容的生产者(作者)又是内容的消费者(读者),生产者体现用户技能,消费者体现用户兴趣,从而提出了一种作者—读者—话题(author-reader-topic,ART)模型,同时对用户的技能和兴趣进行建模。该模型可以将文档的作者和读者关联起来,因而能够提升话题的聚集效果,产生更准确的作者话题分布和读者话题分布。该文基于CSDN技术社区的真实数据集进行了实验对比和分析,实验结果表明,该文提出的ART模型能够有效地发现用户的技能和兴趣,明显优于现有的各种话题模型。     

基于用户界面模型的界面模板

界面模板是一种崭新的界面设计模式，提出了基于界面模型的界面模板概念，在支持界面自动生成的界面开发方法中实现从抽象界面到具体界面的转化。讨论了界面模板的构成与表达、界面模板的分类以及界面模板库体系结构，说明了界面模板的用法。     

基于社交网络分析的企业营销应用策略研究

随着全球社交网络的蓬勃发展,人们对社交网络越来越依赖。如何对社交网络用户、用户关系及用户与企业交互进行分析,使社交网络企业达到以最合适的方式向最合适的客户推荐最合适的产品信息的目的,成为企业必须重视的问题。