稳定的标签传播社团划分算法研究

快速稳定地发现复杂网络中的社团是近年来社团划分研究的热点。标签传播算法(LPA)具有接近线性的时间复杂度,能快速发现复杂网络中的社团结构,但是该算法在标签传播过程中存在不确定性和随机性,降低了划分结果的准确性和稳定性。为了解决这一问题,设计了一种稳定的标签传播社团划分算法(S-LPA)。该算法利用改进的K-Shell算法来计算节点全局影响力,并结合能反映节点局部影响力的度值以及邻居节点信息,计算节点综合影响力;在标签传播过程中,根据标签影响力更新标签;当网络中所有节点的标签不再变化或者迭代次数达到最大值时,拥有相同标签的节点划分到同一社团中。在真实网络和人工合成网络上的实验结果表明,S-LPA算法不仅具有线性时间复杂度,而且提高了社团划分的质量和稳定性。     

微博用户区域影响力识别算法及分析

通过对微博客的信息传播网络进行分析和测量,从区域信息传播的角度出发,研究了微博信息传播的微观过程。通过真实测量用户的信息传播行为,构建了信息收听网络和信息转发网络模型。通过实测数据发现,在区域信息传播中少量核心节点覆盖了主要的网络信息传播行为。针对这些核心节点,提出了一种类PageRank算法的Weibo-Rank用户传播影响力识别算法,提出了基于真实测量的信息传播覆盖率的评价指标,并通过与多种社会性传统用户影响力分析算法进行对比,实证了该算法的有效性和准确性。     

一种改进的微博用户影响力评估算法

在已有PageRank算法构建的微博用户影响力评估模型中,存在用户自身属性信息欠缺以及在用户不活跃期间其影响力被误判下降的问题。为此,综合考虑用户自身的属性,基于用户的活跃度、认证信息及博文质量来确定其自身的基本影响力,通过引入用户博文的传播率挖掘用户的潜在影响力,结合用户不同好友的质量,基于改进的PageRank算法构建微博用户影响力评估算法。实验结果表明,与改进BWPR算法相比,该算法准确率、召回率和F值分别提高13.5%、10.1%和12.3%,能准确、客观地反映微博用户的实际影响力,可为社交网络中的意见领袖挖掘、信息传播和舆论引导等研究提供参考。     

社会网络中基于社群衰减的影响力最大化算法

针对现有网络传播模型忽略了信息传播过程中的信息衰减,传统影响力最大化算法无法有效利用社群结构提高影响力传播范围的问题,提出一种基于社群结构的影响力最大化算法--社群衰减的影响力最大化（IMID）算法。首先对整个社会网络进行社群结构划分,评估社群中节点影响力范围,并考虑社群之间关联点之间的关联概率,在信息传播过程中增加节点之间信息传播衰减度计算。通过实验与分析,该算法不仅降低了时间复杂度,还获得了接近贪心算法的影响力传播范围,影响覆盖率达到90%以上。因此,在核心种子节点集和连接社群之间纽带节点选取若干节点作为初始节点,会让信息以最小的代价在网络中获得广泛传播。     

基于社区发现的社交网络影响力阻断最大化算法北大核心CSCD

随着社交网络的日益普及,社交网络已经成为信息传播的主要平台之一。由于对社交网络内容监管相对困难,导致一些负面信息容易快速扩散并产生较大的不良影响。影响力阻断最大化问题旨在寻找需要采用正影响的节点集,使信息传播过程中被负向消息影响的节点数量最小化。针对现有社交网络影响力阻断算法运行时间复杂度较高的问题,文章提出了基于社区发现的影响力阻断最大化算法,该算法首先使用社交网络节点的扩展h指数中心性来选择候选种子节点;然后以这些种子节点为起点,利用标签传播算法发现社交网络中的社区;接着通过计算社交网络社区的关系矩阵及当前关系矩阵的模块度对社区进行合并;最后,计算初始种子节点的标签度量等级,选取前k个节点作为具有最大阻断影响力的成员。实验结果表明,该算法阻断性能好,且时间复杂度低。     

融入结构度中心性的社交网络用户影响力评估算法

在社交网络中,通过追踪极少数的强影响力用户,可以实现宏观管控信息的传播过程,而用户影响力是一种无法预判的后验信息,仅能依靠有关特征来确定。因此,提出了一种融入结构度中心性的社交网络用户影响力评估(Structural-Degree-Centrality User Influence Rank, SDRank)算法来识别强影响力用户。该算法基于PageRank算法,引入了结构度中心性,结合了加入时间与平均转发数的调节因子,进而计算出用户的影响力值。相较于其他的现有算法,SDRank算法仅从用户本身的行为角度出发,不需要诸如个人标签、粉丝等存在伪造风险与缺省可能的具体信息,也不必挖掘传播内容的潜在信息,适用性更广泛。以微博用户的级联转发数据集作为实验对象,对被转发数排名Top-K用户的平均转发数等相关结果进行了可视化分析,探讨了用户转发行为在社交网络信息传播中的作用。在实验过程中,所提算法与PageRank, TrustRank算法相比,准确率、召回率和F1-measure值都有了一定的提高,验证了SDRank算法的有效性。     

基于用户聚类的社交网络影响力最大化传播模型

本文针对的是社交网络中的影响力最大化问题。在经典线性阈值传播模型基础上,对社交网络中的用户进行聚类分析,并在此基础上提出改善的K-LT传播模型。在K-LT传播模型基础上,进一步提出K-KK影响力最大化算法。通过采集真实社交网络数据,进行试验仿真。试验结果表明,改进的K-KK影响力最大化算法与未改进时相比,算法性能有较好提升。     

基于行为权值的微博用户影响力度量算法

用户影响力度量是目前微博研究的基础和热点方向,为了提高微博传播影响力度量的准确性,提出一种基于行为权值的微博用户影响力度量算法。对网络用户的转发、评论和提及等行为进行分析,将数据输入到最小二乘支持向量机中进行学习找到最合理的权值,并建立传播影响力度量模型,采用具体数据对算法的性能进行仿真测试。结果表明,相对于其他微博用户影响力度量算法,该算法不仅提高了微博用户影响力的度量准确性,而且可以准确刻画各种用户行为对网络传播力贡献。     

融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法

针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题，提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先，计算节点影响力，逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点；然后，用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理，减少了初始标签数量，降低了后续标签传播的随机性，并初步识别出了重叠节点；其次，通过标签隶属系数识别重叠节点，用节点影响力值选择非重叠节点标签，提高了算法的稳定性和准确性；最后，以最大化自适应函数增量为目标，对内聚度弱的社区进行合并，提高了社区质量。仿真实验结果表明：对于六个真实网络，所提算法在50%的数据集上具有最大的扩展模块度值；而在不同混合度、节点重叠度和节点最大归属社区数的人工基准网络上，该算法在标准化互信息（NMI）指标上都具有最好的性能。综上所述，该算法对各类网络都具有较好的适应性，且具有接近线性的时间复杂度。     

融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法

针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题,提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先,计算节点影响力,逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点;然后,用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理,减少了初始标签数量,降低了后续标签传播的随机性,并初步识别出了重叠节点;其次,通过标签隶属系数识别重叠节点,用节点影响力值选择非重叠节点标签,提高了算法的稳定性和准确性;最后,以最大化自适应函数增量为目标,对内聚度弱的社区进行合并,提高了社区质量。仿真实验结果表明：对于六个真实网络,所提算法在50%的数据集上具有最大的扩展模块度值;而在不同混合度、节点重叠度和节点最大归属社区数的人工基准网络上,该算法在标准化互信息（NMI）指标上都具有最好的性能。综上所述,该算法对各类网络都具有较好的适应性,且具有接近线性的时间复杂度。     

求解可满足性问题的信息传播算法研究综述

信息传播算法来自统计物理,被广泛应用于人工智能各个领域,特别是求解组合优化问题时,具有良好的有效性。通过对信息传播算法的相关文献进行分析,综述了信息传播算法以及其相关应用的发展史,根据信息传播算法的发展,介绍了求解可满足性问题的信息传播算法相关概念,主要涉及到警示传播算法、置信传播算法和调查传播算法,描述了三种算法发展中出现的收敛性、有效性研究,分别综述了各个算法在相关领域的应用情况,并总结了信息传播算法的研究路径和应用方向。     

Combating Web spam through trust–distrust propagation with confidence

Semi-automatic anti-spam algorithms propagate either trust through links from a set of good seed pages or distrust through inverse-links from a set of bad seed pages to the entire Web. It has been mentioned that a combined usage of both trust and distrust propagations can lead to better results. However, little work has been known to realize this insight successfully. In this paper, we view that each Web page has both a trustworthy side and an untrustworthy side, and propose to assign two scores for each Web page to denote its trustworthy side and untrustworthy side, respectively. We then propose the Good-Bad Rank (GBR) algorithm for propagating trust and distrust simultaneously from both directions. In GBR, the propagation of a page’s trust/distrust is decided by its probability of being trust/distrust. GBR takes advantages from both trust and distrust propagations, thus is more powerful than propagating only trust or distrust. Experimental results show that GBR outperforms other typical link-based anti-spam algorithms that propagates only trust or distrust. GBR achieves comparable performance than another algorithm that propagates both trust and distrust, TDR, but is much more efficient than TDR.     

指定类数下仿射传播聚类的快速算法①

针对Science杂志上提出的仿射传播（Affinity propagation）聚类产生指定类数的聚类结果时效率较低的问题,提出了基于多网格策略的快速算法。该算法采用多网格搜索策略来减少调用仿射传播算法的次数,改进偏向参数的上界以缩小搜索范围。新方法大幅度地提高了仿射传播聚类在指定类数下的速度性能。实验结果表明新方法十分有效,在运行时间上比现有方法减少了22％-90％。     

基于传播树的微博推荐模型

针对目前微博推荐模型未考虑传播特征的问题,提出一种基于传播树的微博推荐模型。首先利用树结构对微博传播特征进行表示,由内容、时间和用户三方面特征构成树的节点,以微博的转发和评论关系作为树的边;然后基于节点间关联关系和层次关系分别计算待评估微博传播树与目标用户每棵微博传播树的传播路径相似度和传播层相似度,以此量化两棵传播树间的结构相似度;最后根据相似度大小对所有待评估微博进行排序,生成推荐列表,实现微博推荐。实验结果表明,与未考虑传播特征的微博推荐模型相比,该模型在准确率、召回率和F1值上分别提升13.0%、9.6%和10.7%,合理利用微博传播特征可以提升推荐结果的可靠性,增强用户体验感。     

一种对抗社交网络链接作弊的算法

随着社交网络的普遍应用,故意构建大量链接关系以提高自身影响力的作弊行为将给社交网络造成极大的安全隐患。针对这种作弊现象,本文首先提出社交网络用户的4类特征,并利用关系强度模型,提出一种信任和非信任同时双向传播的反作弊改进算法。实验表明采用信任及非信任双向传播的反社交网络链接作弊算法具有良好的对抗性能。     

随机空时无线信道模型及Matlab仿真

根据无线通信一般传播的多径模型，通过生成连续时间的参数随机数，实现一种适于移动台计算复杂度低的随机空时无线信道模型。对模型的特定参数的选择可以建立不同的典型无线信道模型。并基于该模型实现计算机仿真，从仿真的结果看是符合实际情况的。     

一种基于失效传播模型的危害分析方法

嵌入式实时系统越来越多地应用于交通、航空、核能等安全关键环境。尽管系统设计可能没有任何缺陷,但由于物理组件的磨损或环境的突变而导致的随机故障在运行时仍可能导致系统发生危险。目前基于失效传播模型的危害分析方法要么仅考虑失效传播时间,要么仅考虑失效概率,缺少综合分析失效传播时间及失效概率对危害分析的影响。时间失效传播图TFPGs模型用于建模安全关键系统设计阶段中失效传播过程,该模型包含失效传播时延建模。考虑到失效传播路径的不确定对危害发生的概率影响,提出了一种危害分析方法,用概率 时间失效传播图P-TFPGs模型建模失效传播过程,并基于该模型设计了一种分析 危害发生时间与发生概率之间关系的方法;最后,给出了一个案例来说明方法的可行性。     

基于近邻传递与SC特征的MEAP传统云纹图案自动分类

云纹是我国古代装饰纹样中独具魅力的瑰宝,卷云纹是其中重要的一支,不仅具有很高的艺术价值,对当代的艺术设计实践也有着深远的启示作用。因此,对其进行归类分析从而发现云纹图案中蕴含的艺术思想、造型手法,无论是对于文化艺术研究还是对于聚类算法研究都具有重要意义。针对云纹图案变化繁复、人工分类效率低下的问题,提出一种基于自适应阈值近邻关系传递的多子类中心近邻传播聚类算法(ANP-MEAP),结合形状上下文特征(SC)提取算法对云纹图案的自动分类进行了有益的尝试。实验显示了结合SC特征的ANP-MEAP算法进行云纹图案自动分类的可行性和优越性。本文提出的云纹图案聚类算法,对于其他传统艺术图案的聚类分析也具有很好的借鉴意义。     

Systolic neural algorithms

This paper describes the three neural network training algorithms that have been implemented in the systolic array processor [1], It describes the individual stages of each algorithm, along with any requirements for constant data values within the array, as well as details for any instructions that are ‘locked’ into a PE for perpetual execution. Dataflow diagrams within the systolic array for each stage of each algorithm, showing the implications of each calculation and the implied direction of the execution flow, are also shown and timing information for each stage of each algorithm are also given.