基于PageRank的社交网络影响最大化传播模型与算法研究

社交网络中影响最大化问题是指找出最具有影响力的k个节点,使得最终社交网络中被影响的节点最多,信息传播范围最大。针对影响最大化问题,目前已存在一些基本传播模型,但是这些模型没有考虑网络中节点的相关性和重要性,而网络中节点的相关性和重要性是衡量其影响力的一个重要指标,因此,提出了一种基于网页排名算法的信息传播模型(PageRank-based Propagation Model,PRP),然后利用贪心算法来近似求解影响最大化问题。实验结果表明,基于PageRank的传播模型解决影响最大化问题的效果比传统的线性阈值模型、加权级联模型和独立级联模型的效果更好,影响力范围更大。     

农业信息资源共享与信息服务系统构建研究

针对当前农业信息化建设中存在农业信息难以共享的问题,给出提高农业信息资源共享与服务的具体实施步骤,以及农业信息资源整合平台与信息服务系统模型,基于SOA架构和SOC技术实现对各分布式信息资源的信息整合,按行政功能建立农业信息资源整合平台,设计并构建基于多角色访问的农业信息服务系统。通过分角色单点认证访问系统及实现系统的功能,提高信息资源的便捷性和服务性。     

基于概率转移矩阵的社会网络影响最大化算法

现有近似求解影响最大化算法的时间复杂度较高,为此,提出一种扩展的线性阈值模型及其概率转移矩阵,给出该模型的传播过程及规则,设计基于概率转移矩阵的影响最大化算法,并利用贪心方法寻找到k个最具影响的节点。该算法通过矩阵乘积的方法得到,时刻节点之间的影响概率,无需在每个时刻计算所有非活跃节点的边际效益,从而在较短时间内提高运行时的效率,使得在规模较大的社会网络中被影响的节点最多且信息传播范围最广。仿真实验结果表明,在大规模社会网络中,该算法对社会网络节点的影响范围广且时间复杂度低。     

农业信息资源共享与信息服务系统构建研究

针对当前农业信息化建设中存在农业信息难以共享的问题,给出提高农业信息资源共享与服务的具体实施步骤,以及农业信息资源整合平台与信息服务系统模型,基于SOA架构和SOC技术实现对各分布式信息资源的信息整合,按行政功能建立农业信息资源整合平台,设计并构建基于多角色访问的农业信息服务系统。通过分角色单点认证访问系统及实现系统的功能,提高信息资源的便捷性和服务性。