Automatic network clustering via density-constrained optimization with grouping operator

Automatic network clustering is an important technique for mining the meaningful communities (or clusters) of a network. Communities in a network are clusters of nodes where the intra-cluster connection density is high and the inter-cluster connection density is low. The most popular scheme of automatic network clustering aims at maximizing a criterion function known as modularity in partitioning all the nodes into clusters. But it is found that the modularity suffers from the resolution limit problem, which remains an open challenge. In this paper, the automatic network clustering is formulated as a constrained optimization problem: maximizing a criterion function with a density constraint. With this scheme, the established algorithm can be free from the resolution limit problem. Furthermore, it is found that the density constraint can improve the detection accuracy of the modularity optimization. The efficiency of the proposed scheme is verified by comparative experiments on large scale benchmark networks.     

网络用户访问模式挖掘算法研究

针对高校校园网受考生及家长关注度越来越高的现象,为深入分析和理解用户的访问模式及其访问热点的变化规律等知识,设计一种隐马尔科夫模型和分层聚类策略相结合的混合聚类算法。基于隐马尔科夫模型将时序数据转换到似然空间,其中似然度的大小通过对称性KL（Kullback-Leibler）距离来标识。构建对称性KL转移矩阵,并借助于分层聚类方法实现对用户访问模式进行聚类。通过将该方法应用于考生及家长对我校官网访问的网络日志数据挖掘进而得到用户访问的三种模式,表明该方法的可行性和有效性。     

基于特征偏好的XML文档聚类算法

XML文档聚类在众多数据应用领域都具有重要作用。基于特征偏好的XML文档聚类算法是对XML文档进行特征选择,将XML文档描述为[n]维特征向量,再结合CFP（Clustering with Feature order Preference）算法,根据特征偏好为其赋予权重,每次迭代聚类过程中进行权重的更新。实验结果表明当CFP算法中的特征偏好权重和XML文档向量化时所用的层次权重设定相结合时,可弥补XML文档向量化时的弊端,提高了XML文档聚类的精度。     

云外包服务提供商竞争力评价研究

云外包作为目前外包服务的趋势,已经得到了产业界的普遍关注。有效利用云计算技术提供外包服务是外包服务提供商抓住云计算发展契机,提高自身竞争力的关键,因此云外包服务提供商竞争力的评价研究是必要且重要的。在云计算技术背景下,分析了影响云外包服务提供商竞争力的因素,并以此为基础构建了基于灰色聚类的评价模型,旨在为客户企业合适的云外包服务提供商提供参考,也为云外包服务提供商提高自身竞争力提供一定的依据。     

无线传感器网络中一种能量有效的分簇组网算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限的特点,本文介绍了一种基于极大权的极小支配集的分簇组网算法,考虑到能量有效性,算法由SINK节点发起,泛洪网络中每个节点,优先选取剩余能量高的节点作为簇头节点与中继节点,最终得到以SINK节点为树根的簇树.并周期性轮换簇头,从而能够形成一个高效的通信骨干网,有效延长网络的生存期.仿真结果表明了算法的有效性.     

无线传感器网络中基于簇结构的公钥认证策略

在无线传感器网络中使用hsh算法取代传统的公钥加密算法(PKC),提出了基于能量层和位置关系分簇算法的公钥认证策略(SPABEP),该策略可以有效地减少节点内存空间的消耗.在对SPABEP进行改进的基础上,又提出了基于部署信息的簇结构公钥认证策略(SPABDK),SPABDK更好地优化了节点内存空间消耗与通信负载的关系.仿真结果表明所提出的基于簇结构的公钥认证策略比传统的公钥认证策略具有更好的节能性能.     

基于超链接信息的搜索引擎检索结果聚类方法研究

针对目前搜索引擎返回候选信息过多从而使用户不能准确查找与主题有关结果的问题,提出了基于超链接信息的搜索引擎检索结果聚类方法,通过对网页的超链接锚文档和网页文档内容挖掘,最终将网页聚成不同的子类别。这种方法在依据网页内容进行聚类的同时,充分利用了Web结构和超链接信息,比传统的结构挖掘方法更能体现网站文档的内容特点,从而提高了聚类的准确性。     

Geeking：基于胜者表的体育新闻搜索引擎系统

文章介绍了体育新闻搜索引擎系统 Geeking 的框架结构和各项功能,其结构分为网页爬取、胜者表构建、检索处理、用户界面 4 个部分,其主要功能包含查询词校正、自动补全、检索结果排序、相似新闻聚类以及显示页面中关键词高亮并提供网页快照。输入查询请求时,系统根据搜索日志和新闻热词自动补全查询词,搜索不到相关结果时校正查询,给出推荐的查询词。检索新闻文档时,使用胜者表快速查找查询词项的相关文档,综合 tf-idf 权重和新闻标题、发布时间等因素计算文档的相关性并按得分排序。在相似新闻聚类中,结合最长公共子序列和编辑距离衡量新闻标题之间的相似度,以新闻标题相似度代表新闻文档的相似度。测试结果表明,基于胜者表的 Geeking 搜索引擎系统各项功能协调效果好,检索响应速度快。     

基于图论的语义Web服务聚类方法

提出一种基于图论的聚类方法,用于在语义Web服务类别数量未知的情况下实现领域服务分类。通过计算待分类服务的相似度矩阵,得到相似度阈值,将相似度矩阵中超过该阈值的元素置为1,其余元素置为0,由此得到服务连接矩阵,再以该矩阵为图,逐个提取其中的最大完全子图,每个子图的节点服务就是一个服务类。理论分析与实验结果证明,该方法可以通过一次聚类得到服务的自然分群,聚类时间较短。