多层社交网络上的谣言传播研究

在线社交网络的普及和发展为信息传播带来了便利，同时也造成了网络谣言的不断滋生和快速传播。针对多层社交网络平台带来的谣言跨平台传播现象，谣言传播的动力学模型被用来模拟多层社交网络中的谣言传播过程。研究发现，谣言在多层社交网络中的传播速度、传播规模都超过单层社交网络，且谣言在多层网络比在单层网络中更容易传播开来；谣言在重构网络中的传播速度和传播规模大于原始的多层网络，并且谣言在重构网络中更容易传播开来。     

基于主题模型的有向社交网络链接预测方法

社交网络链接预测方法通常针对简单网络,且只考虑单一的网络结构特征,难以适应不断复杂化的社交网 络.针对此问题,提出一种有向网络的链接预测方法,基于主题模型分析节点语义信息,综合节点属性特征和网络 结构特征进行链接预测.实验证明可以更真实地还原社交网络的用户关系,提高链接预测的精度.     

一种基于重叠社区标签传播的学科划分方法

[目的/意义]以Wikipedia为代表的网络百科全书收录了海量的概念。但在此类百科全书中,概念与概念之间、概念与学科之间以及学科与学科之间的关系缺乏明确的划分。这使得初步接触某一学科的查询者很难高效地系统性地获取该领域相关知识。[方法/过程]为获取某特定学科领域信息,更好地组织知识,本研究提出一种用于对各学科边界进行划分的方法。本研究将复杂网络分析方法引入文本主题划分领域,利用主题模型构建了主题文本网络,并在此基础上改进了重叠社区标签传播算法,实现学科领域的边界划分。[结果/结论]本研究以300个Wikipedia词条文本为样本,证明了该方法的有效性。通过多组实验,分析了词条网络的相关社团结构以及学科领域的复杂性,为构建学科构建领域知识库奠定基础。     

具有自我学习机制的网络谣言传播与仿真研究

将社交网络中的个体设为健康者(S)、传播者(I)、反击者(C)和免疫者(R)4种状态,根据不同状态之间的转移机制建立了SICR谣言传播模型.针对"人云亦云"的社会从众心理,引入个体的自我学习机制,基于BA无标度网络仿真分析了自我学习机制以及初始传播者、天然反击者重要性对谣言传播行为的影响.结果显示:自我学习机制能够促进谣言传播;初始传播者越重要,谣言传播范围越广、速度越快;天然反击者的重要性越高,抑制谣言传播的效果越明显.     

一种新的基于兴趣域的P2P信任模型

针对P2P网络中节点之间由于兴趣不对称难以建立直接信任关系,参考人类社会网络结构,借鉴小世界理论（small_word）,提出一种新的基于兴趣域划分的P2P信任模型（BIDTM信任模型）。BIDTM模型通过计算节点兴趣相似度划分兴趣域,计算节点总体信任度综合域内信任与域间信任。模拟试验表明,BIDTM信任模型在迭代的收敛速度、下载成功率、抑制恶意节点方面较传统模型有较大的改进。     

基于复杂网络的风险传播模型及有效算法

提出一种基于复杂网络的风险传播模型及有效算法,通过结合复杂网络中传播蔓延现象的推广模型,将风险传播模型划分为两种：主动型风险传播模型与被动型风险传播模型。并对已有风险传播算法进行改进,实验表明,该模型及算法能健全风险传播机制,提高传播速度与精确度。     

一种基于混合深度置信模型的面部表情识别方法

针对特征提取算法中存在的特征标注困难、有效特征丢失等问题,文中提出一种基于混合深度置信模型的识别方法,该方法利用深度模型来解决维度灾难,实现视觉特征的分层学习,从而提高识别精度.首先,为达到融合局部特征和全局特征信息的目的,本文根据表情特征分布特点进行图像分割,由分割的关键区域图像和整体图像加上不同的贡献度形成混合模型;其次,将图像输入到深度置信网络中,实现数字图像视觉特征的分层学习,抽象出代表表情类别的有效特征,从而避免人工设计特征提取中存在的提取困难和特征丢失的缺陷;最后,利用训练样本求解、更新混合模型组件的贡献度,提升算法的精度和鲁棒性.在JAFFE、Cohn-kanade表情库中的实验结果表明,本文提出的混合深度置信模型方法能对表情视觉特征进行有效学习,提高了表情识别的精度,识别率达到97.94%.     

一种基于策略的网络管理模型

介绍了基于策略的网络管理模式以及基本模型，策略的概念、策略服务器的基本功能，通过实例说明了基于策略的网络管理的执行过程和动态QoS的实现。     

一种基于P2P的Botnet防御模型

僵尸网络已经成为当前网络中的主要安全威胁,特别是随着对等网络技术的发展,僵尸网络在技术上充分采用结构化对等网络的组网技术,使得僵尸网络的鲁棒性大大提高,给人们带来的安全威胁也前所未有。为了更好地降低基于P2P的僵尸网络所带来的安全威胁,研究提出了一种基于P2P的Botnet防御模型PBDM,PBDM模型有四个部分构成,分别是检测、分析、入侵、反制。最后通过实验表明,PBDM模型具有很高的防御成功率。     

一种基于随机游走模型的关键蛋白质预测方法

为了解决目前的关键蛋白质预测方法对生物功能的分析不够深入的情况,利用蛋白质复合物信息,提出1种基于随机游走模型,结合蛋白质相互作用网络中的边聚集系数等数据来预测关键蛋白质的RWP(random walk method for predicting essential proteins)算法.在酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)蛋白质相互作用网络上,以敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确率等5个统计学指标为评价标准,将RWP与介数中心性、度中心性、信息中心性、CSC算法及LIDC算法等5种用于预测关键蛋白质的方法进行对比实验.结果表明:RWP在关键蛋白质识别率等方面优于这5种测度方法,它具有较好的预测关键蛋白质的性能.     

基于信任的无线传感器网络信息传播模型研究

提出一种基于信任的无线传感器网络信息传播模型.结合生物学中的Logistic模型以及信任策略,建立无线传感器网络的信息传播模型,并在信息传播模型的基础上,对激励策略进行分析,提出相应的激励策略.模拟试验表明,该模型可有效地提高整个无线传感器网络的信任水平,并加快信息传播速度.     

一种基于BLP模型的访问控制设计方案

操作系统作为信息系统的基础,其安全性不容忽视。实现操作系统的安全性需从多方面考虑。访问控制是实现操作系统安全的重要手段。文章从规范系统内的信息流向出发,引用经典的BLP安全模型,制订了1个小型系统的访问控制设计方案。方案以访问动作为控制对象,着重体现了BLP模型所要求的机密性,同时也对完整性有所考虑。     

一种基于数据驱动的系统建模方法

提出了一种基于数据驱动的系统建模方法,采用减法聚类和模糊C-均值聚类相结合的模糊聚类算法进行前件RBF网络辨识,自适应地获得精确的聚类个数和隶属度参数;用BP算法训练后件网络的权值,从而仅利用输入输出数据,就建立了T-S模糊神经网络模型,在该过程中充分利用了BP神经网络和RBF神经网络的优点。最后用该模型对一个非线性系统进行辨识,用MATLAB进行仿真,结果表明,该方法具有可行性。     

一种基于模糊数学快速估价模型的改进

工程估价是投资决策的一项重要内容。为了能达到快速精确的的预测目的,基于模糊数学的理论,采用指数平滑法,引入造价指数,对一己建立的模型进行了改进,使之在理论上更贴近实际造价。实例证明,对该模型的改进是有效的。     

一种基于博弈理论的无线传感器网络自私节点惩罚机制

针对无线传感器网络中的搭便车现象,基于博弈理论建立自私节点惩罚机制。将传感器的可信度分为多个等级,对其进行多策略博弈,使其更加符合无线传感器网络的复杂性特点,从而激励节点对可信合作策略的选取。结果表明,基于博弈理论的无线传感器网络中自私节点惩罚机制可以有效地解决网络中的搭便车问题,从而验证了该惩罚机制的有效性。     

基于矩阵模型的社交媒体农产品营销精准策略研究

目前农产品在微博、微信等社交媒体上销售范围越来越广,为了提高社会媒体农产品营销精准性和效率,从矩阵模型这一全新视角,探究农产品社交媒体的营销方法,深入研究农产品通过各种社交媒体开展新媒体营销的途径,并总结各种农产品营销策略,如用户发展用户——增加买卖双方粘性,用户参与——协同创意加速品牌建构,用户分析——关键意见领袖声量转化为销量,企业制造沟通元,引爆品牌传播,利用事件营销,扩大品牌知名度等,为未来农产品营销提供新思路。     

基于节点内联性的传播网络推断模型研究

为了有效克服传播网络节点推断时,无法准确获得感染时间信息的问题,首先通过不同节点感染情况间信息直接量化节点间的内联性,由此确定所有可能存在的影响关系。其次,构造出节点感染传播概率的相关对数似然函数,通过期望最大化法进行处理,同时计算感染传播概率。结果表明,相较当前算法而言,该算法优势较为明显,一方面能实现传播网络更准确推断,另一方面能减少执行时间,进一步保证处理效率。     

一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型

【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。     

一种水下传感器网络中基于节点通信距离的路由协议

根据水下节点到水面基站的距离、节点到水表面的深度、节点的剩余能量,提出一种簇头节点选择算法,探讨3种因素在选择簇头时的最佳权重,并引入基于节点通信距离的路由节点选择过程,据此提出基于分簇思想的路由协议,以解决水下声道高能耗和高延迟的问题。最后通过试验与现有路由算法DBR、DBMR进行对比,结果表明提出的路由协议能耗更低,更适合水下节点间的通信过程。     

一种基于Gibson土的改进Vlasov地基模型

对 Gibson土中的 Vlasov双参数地基模型进行了改进 ,导出了相应的特征函数 ,并就集中及均布条形荷载下土中内力及地面位移进行了分析 .结果表明 ,土体的非均匀性对其内力与位移影响较大 ,应予考虑