发现含有第一类项目约束的频繁集的快速算法

与Apriori-like类型的算法相比,Zaki提出的基于垂直数据库结构及基于网络理论的算法将关联规则挖掘的运行速度提高了一个数量级,并且这些算法非常适合挖掘低支持度、长模式的关联规则。以Ecalt算法为原型,讨论了如何将项目约束引入关联规则挖掘过程的问题,从理论上证明了引入约束后的Eclat＋算法可以大大提高算法的效率和速度,并对相关的算法进行了比较。     

全球化思潮之于大学生虚拟社交--基于网络境遇中的影响探析

通讯技术的进步、全球性问题的涌现及经济全球化的趋势,极大增强了人们的全球意识。人类的普遍交往促进了全球化思潮的传播,而网络的发展无限扩延了全球化思潮的传播途径。厘清全球化思潮的发展、传播路径及对大学生虚拟社交的影响在科学引导大学生交往的过程中显得尤为重要,为合理规避不良交往行为提供了保障,从而营造健康的交往环境。     

面向SNS用户访问行为的Web缓存预测替换

为了提高web缓存性能,在已有缓存替换算法的基础上加入预测机制,提出了一种面向社交网站(SNS)用户访问行为特征的预测替换算法.通过研究SNS的用户行为模型,引入预测对象集,减小了替换风险,提高了缓存命中率.为了验证所提算法的性能,进行了大量仿真实验,结果表明,该算法在基于SNS使用行为的缓存方面,具有提高命中率的优越性.     

研发动态

美国探索利用新技术应对社交媒体谣言传播面对网络谣言传播的现实,美国各界正在积极寻求解决办法,利用新技术手段识别谣言、澄清谣言是其中一项值得关注的探索.美国国防部高级研究项目局去年7月宣布将启动"战略通信中的社交媒体"研究计划,并打算在未来三年中为此投入约4200万美元.这项计划旨在开发出具有创新性的技术手段,更有效地对     

基于阈值的社交网络影响力最大化算法

对于社交网络影响力最大化问题,Kemple和Kleinberg提出了有较好影响范围的贪心算法,但是KK算法的复杂度非常高,并不实用.利用线性阈值模型提出了一种基于节点激活阈值的启发式算法.它综合考虑了节点之间的影响力和节点的激活阈值,根据每个节点在激活过程中动态变化的阈值来计算PIN值,启发过程中,每一次都选取PIN最大的节点作为种子节点进行激活,贪心阶段中再贪心地挑选那些具有最大影响范围增量的节点作为种子节点.通过实验表明,即使在完全不采用贪心阶段,该算法的激活范围与KK算法都非常接近,而算法的复杂度则相对非常小.实验还表明该算法相对于HPG算法在相同启发因子c的情况下具有更大的激活范围.     

社交网络中的用户信任链形式化模型

针对传统社交网络缺乏用户关系描述方法的问题,从用户关系角度出发,引入信任作为表征用户关系的要素,提出一种信任链形式化模型(TCFM)。采用形式化语义的方式对用户之间的关系进行描述,将用户关系表示为原子信任链和组合信任链2类关系模型,进而给出TCFM组合信任链中信任度的计算过程以及信任链之间的计算算子。通过实例验证了该模型的有效性。     

在物联网中基于社交网络方法的用户生成业务框架研究

用户生成业务(简称UGS),意为普通用户不用编程仅通过简单操作便可自己创建个性化业务。目前该技术在互联网中得到了一定的应用。社交网络的风靡给人与人之间的联系提供了丰富的数据,基于这些数据可以分析用户间的相似度,从而为相似的用户推荐业务。本文研究了传统基于社交网络的用户生成业务框架和应用在物联网环境时传统框架的不足。提出了一个基于动态社交网络的动态社交网络用户生成业务系统框架,提升了用户生成业务系统在物联网业务环境中的性能。     

社交网络中模块关系树的相似性算法的研究

提出一种基于模块关系树的分析方法,考虑每个实体与用户之间的兴趣、住址和共同好友等相关因素,制定不同的关系树,然后根据路径长度计算各因素的相关度值,最后综合每个实体模块,从而筛选出关系最密切的实体。实验结果证明,该算法能过滤掉大量无关信息,有效找出最相关的实体,提高了搜索结果的准确率。     

社交网络隐私保护中的随机算法

提出了一种基于高斯随机乘法的社交网络隐私保护方法.该算法利用无向有权图表示社交网络,通过高斯随机乘法来扰乱其边的权重,保持网络最短路径不变并使其长度应与初始网络的路径长度尽可能接近,以实现对社交网络的隐私保护.从理论上证明了算法的可行性及完美算法的不存在性.采用这种随机乘法得到的仿真结果符合理论分析结果.     

网游大佬做手游，专访西山居副总刘希

当下,移动互联网已经成为了开发者的下一个淘金圣地。在PC网络游戏领域久负盛名的西山居,自然也不甘落后,推出了全新概念的社交游戏《宠物城堡》。“老”厂商做“新”游戏,西山居对这款主打社交和养成元素的手游信心十足。