一种基于无线携能通信的MEC与用户匹配算法

多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing,MEC）和无线携能通信可有效提高用户的服务质量和体验。在计算、通信和能量等资源的约束条件下,用户匹配是优化MEC任务卸载时系统效用的重要方法。针对无线携能通信的MEC网络结构,综合考虑用户的需求差异性和多元化能量供给,建立了基于计算资源、传输资源和能量资源的系统效用函数;以系统效用最大化为目标,采用基于多维背包理论的多轮拍卖,提出了一种适用于多用户和多网络边缘服务器的用户匹配算法。仿真验证了所提用户匹配算法的有效性与可靠性,结果表明所提匹配算法可优化系统资源配置,有效提高整体性能。     

云环境下面向隐私保护的用户行为分析

针对云环境下基于隐私Petri网（PPN）的用户行为,主要是存在隐私泄露的行为,通过软件监测应用程序获取调用的相关接口,分析存在隐私泄露用户行为的特点。主要通过研究正常QQ软件与植入了木马病毒的QQ软件在运行时所调用的系统序列的异同,根据调用的序列在建模软件中分别建立全局PPN模型,进行分析对比。最后对所分析的用户行为进行测试,研究PPN模型的相关算法,对PPN模型进行定性分析和定量分析,分别计算其4项指标值：可能性、严重性、操纵性、隐秘性。实验结果表明,与正常QQ相比,恶意的QQ不仅会越权访问其他数据,未经授权篡改权限获取相应数据;其次,包含隐私泄露行为的软件访问重要资源的能力更强,甚至会通过网络发送隐私数据。     

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。     

双约束Logit随机交通均衡问题的有效算法

依据现实交通网络中路段容量与出行终点停车容量空间有限性的特征,建立带路段流量和终点需求双约束的Logit随机用户均衡问题的不动点模型,设计了一种有效的Lagrangian乘子法来求解,通过合理调整Lagrangian乘子使算法快速趋于收敛。在算法的迭代过程中,对通常Logit均衡问题则设计改进的自适应相继加权平均法来求解,使路段流量不超过相应路段容量并避免了繁琐的路线枚举,改进了算法的计算效率。数值实验验证了算法的有效性和结果的可行性。     

社交网络异常用户识别技术综述

随着互联网的迅速发展,社交网络已经成为人们日常生活中的重要社交工具。然而,社交网络中的异常用户层出不穷,其危害也日益严重。因此,识别和检测社交网络中的异常用户对提高用户体验、保持良好的网络环境等具有重要作用。介绍了不同类型的社交网络异常用户,并对每种不同类型异常用户的研究进展进行了介绍;对异常检测方法进行了综述,将社交网络中的异常检测技术分为分类、聚类、统计、信息论、混合、图六大类,并对这六类技术各自的优缺点进行了比较,有助于人们了解社交网络中的异常用户、异常检测技术,为解决异常问题提供了思路。     

基于多粒度特征和混合算法的文档推荐系统

文库系统对信息的传播利用有着重要的作用, 但在文库系统中出现信息过载问题后, 数据的利用率会大大降低. 针对该问题提出了一种基于多粒度特征和混合算法的文档推荐系统, 系统在短语和词语两个粒度上对用户兴趣及文档特征进行建模, 综合基于内容推荐算法及协同过滤算法, 为用户生成兴趣列表. 系统测试数据表明, 系统在准确率、召回率、覆盖率、新颖度等指标上均有较为优异的表现, 其为用户推荐的文档较符合用户实际偏好, 有助于提升文库系统的数据利用率, 改善用户体验.     

基于用户注意力与视觉注意力的社交图像描述

图像描述是机器学习和计算机视觉的重要研究领域,但现有方法对于视觉特征和模型架构之间存在的语义信息关联性探索还存在不足.本文提出了一种基于用户标签、视觉特征的注意力模型架构,能够有效地结合社交图像特征和图像中用户标签生成更加准确的描述.我们在MSCOCO数据集上进行了实验来验证算法性能,实验结果表明本文提出的基于用户标签、视觉特征的注意力模型与传统方法相比具有明显的优越性.     

基于话单数据的移动通信用户画像研究

用户通话产生的详细话单数据具有丰富的时空信息和社交信息,这些信息在一定程度上反映了用户的生活习惯和社交模式,对于移动通信用户画像研究具有重要意义.我们的研究是基于中国某运营商提供的10 000名用户一个月详细话单数据,本文从用户日常移动模式方面提取移动距离、回旋半径、访问点个数和移动方向熵特征,从用户社交生活方面提取通话时长、联系人数量、主叫比率和社交熵特征,利用上述特征对用户进行群体划分和构建用户词云名片,从而完成对移动通信用户的画像研究.本文使用用户话单数据为推测用户属性、理解用户特征提供了新的视角.     

基于Three.js的3D磁盘阵列设计

WebGL（Web Graphical Library）让浏览器在无需安装插件的情况下即可渲染出3D图形,而封装了WebGL低级别API的three.js更是为3D图形的高效创建提供了可能.针对传统方法的磁盘阵列可视化不够直观以及交互功能单一的问题,本文提出了基于three.js的磁盘阵列三维（3D）可视化的框架,从仿真建模和交互两方面阐述了3D磁盘阵列的设计思路,并给出了相应的实现过程.相对于传统方法,提出的3D可视化框架能够创建真实的三维场景,给用户带来流畅丰富的视觉以及交互体验.     

异构蜂窝网络中QoS感知的负载平衡方案设计

鉴于异构蜂窝网络（Heterogeneous cellular network,HCN）的自身特性,传统最强信号接入（小区选择）方式已不再适合,新型小区选择方案急需引入。不同于传统接入方案,新型方案应具备平衡各类基站负载的能力。为反映用户资源消耗水平与实现平衡网络负载的目的,设计了一个服务质量（Quality of service,QoS）感知的负载平衡方案。该方案以资源消耗量作为基站负载,且同时拟合了用户服务质量需求。最终,该方案被规划为网络加权效益最大化问题。从规划问题的形式来看,该问题为非线性、混合整数优化问题,因此求解其最优解富于挑战性（尤其针对大规模问题）。为解决该问题,尝试利用对偶分解法设计了一个分布式算法。仿真结果表明,相比于最强信号接入和区域拓展接入,提出的接入方案具有更高的负载平衡水平与更低的呼叫阻塞概率。