面向移动社交网络的动态信任评估

数百万用户每天在参与移动社交网络互动及相关资源获取,在没有直接联系的2个用户之间建立信任关系,对于提高移动社交网络服务质量和增强用户安全感方面具有重要的作用.在分析移动社交网络体系架构的基础上,设计了一种综合考虑直接信任、推荐信任、信任风险函数、激励机制等多个影响因子的动态信任评估模型,并对信任值计算方法、信任决策和信任更新等进行分析.基于真实社交网络数据集Epinions.com的实验表明,本模型的信任值计算准确可信,且能够有效抵御恶意节点的攻击.     

基于广义意见动态模型的社交信任网络意见最大化问题

提出了一种广义意见动态模型（GODM），此模型可以通过动态计算每个人的表达意见来解决社交信任网络中的意见最大化问题。在模型中提出了一个新的、合理的、可解释的自信指数${\alpha _{{i}}}$，${\alpha _{{i}}}$由个人的社会地位与其周围人的评价共同决定。并且利用对角占优理论，得到模型达到纳什均衡状态时的最优解析解。设计了一种具有l₁ 形式的交替方向乘子法来最大化现有的总体意见。进行了一系列实验，实验结果表明，此方法在4个数据集上都有较好的结果。在4个数据集上，解决内部意见问题的平均效益分别提升了 66.4%，88.7%，47.8% 和 34.1%。实验结果充分验证了所提模型的优越性。     

采用时间度量的半监督链接预测方法

提出了一种采用时间特征的半监督链接预测方法.该方法将链接预测问题视为机器学习中的二类分类问题.针对网络稀疏的问题,方法使用了半监督学习技术,利用网络中大量未连接的节点对辅助已连接节点对进行训练.针对网络中链接动态出现的问题,方法添加了若干时间特征来描述节点对.在现实数据集DBLP和Enron中的实验表明,该方法与未采用时间特征或者未使用半监督技术的链接预测方法相比,均具有更高的预测准确率.     

基于三角生长网络的局域社会平衡动力学

 构建一种具有较多三角关系且聚类系数可调节的三角生长网络,利用计算机模拟,研究了网络拓扑结构改变对社会平衡动力学演化的影响。结果表明,当网络加边连接概率p_a≥0.5,网络为稠密连接时,网络的统计性质与完全连接图类似,社会平衡的演化与初始状态无关,且当转变概率p≥1/2 时, 网络系统发生从非全友好态到全友好态的动力学相变;当连接概率p_a<0.5,网络为稀疏连接时,网络的统计性质具有无标度网络的特性,社会平衡的演化呈现初值依赖性和动力学相变消失。     

基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测

有效预测舆情事件的热点内容有利于提高对舆论导向的把控能力和对公众诉求的预判能力. 然而,现有的舆情预测工作大多关注事件整体趋势指标或情感极性的演变预测,鲜有针对舆情事件热点内容的预测研究. 为解决以上问题,本文提出一种基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测方法：以舆情事件的热点词作为预测对象,首先,通过演化图卷积网络学习各时间片词语的空间关联关系;然后,使用门控循环单元捕捉各时间片词语特征的时序变化;最后,通过全连接层进行输出,实现对舆情事件热点词的预测. 以微博上两个不同的舆情突发事件的相关文本作为数据集,与两种现有热点词预测方法开展对比实验. 实验结果表明,该方法在两个数据集上的精确率分别达到51.21%和50.98%,召回率分别达到50.17%和48.15%,F1值分别达到50.68%和49.52%,均高于两种对比方法,能够更好地完成舆情事件中热点词的预测.     

一种改进的DyTrust信任模型

为了提高DyTrust模型信任评价的准确度,解决信任模型的粒度比较粗糙以及节点的个体经验对信任评价带来影响的问题,在DyTrust模型的基础上,通过对节点所提供的服务进行细化和引入经验因子的方法,提出了一种改进的信任评价算法.与DyTrust模型的比较和分析表明,改进后的模型精化了信任算法的粒度,提高了信任评价的准确度,体现了节点的个性化特性,在反馈可信度的算法方面有较大的改善,同时该反馈可信度算法具有较好的可扩展性.     

时态网络节点相似性度量及链路预测算法

详细分析和阐述了时态网络中的链路预测问题,将时态网络按时间顺序划分为具有相同时间间隔的多层网络快照序列.针对基于共同邻居的相似性指标对网络链路刻画粒度较粗糙的问题,提出了基于邻居节点聚类系数的相似性度量指标NCC和NCCP,并基于此提出时态网络链路预测算法.通过在真实数据集上的对比实验验证了利用邻居节点的聚类信息可以提高预测精度.利用真实邮件数据集验证了所提出的链路预测算法预测效果的优越性,并且实验结果证明越接近预测时间的网络结构对预测结果影响越大.     

基于用户多维度信任的冷启动推荐模型

在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的社交关系来缓解冷用户的数据稀疏问题,具有很好的研究应用前景。但该算法对用户间的信任度量较为片面单一而难以准确地对冷用户做出个性化推荐。针对此缺点,从不同维度量化分析了影响用户信任的因素,理论推导出用户多维度信任度量模型,将该模型计算得到的用户综合信任与传统协同过滤中的用户评分相似度值进行有效线性融合,提出了一种基于用户多维度信任的冷启动推荐模型。通过使用真实数据集Epinions并采用留一法进行实验对比分析。实验结果表明,提出的模型在对冷启动用户的推荐中,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、覆盖率(rating coverage,RC)和F1值(F-measure)3个评估指标相比其他算法有了明显改善。     

系统动力学在汽车市场预测中的运用和研究

汽车工业在经济发展中的地位越来越突出,汽车工业已逐渐成为我国的支柱产业.因此对我国汽车市场的发展前景进行预测是十分必要的.尝试利用系统动力学在社会经济系统预测方面的优势,通过分析影响汽车市场各主要因素和内部各要素之间的结构,建立了汽车市场预测的系统动力学模型.     

基于主观信任和推荐的信任模型

研究了分布网络环境中交易实体的信任问题,分析了信任的含义并考虑影响信任行为的外部环境因素,结合主观判断和推荐,构建了一种新型信任模型并引入惩罚机制,建立信任更新协议。     

点对点网络中核心节点结构的全局信任网络模型

针对点对点网络节点信任关系以及交易可能性较小的特点,阐述基于核心节点的点对点信任网络模型．该网络模型中的网络节点以公有度和私有信任度进行聚类,依靠节点可靠度针对核心节点和普通节点分情况讨论,并给予相关解决方案．仿真实验结果表明：该信任模型不但具有抗恶意节点攻击的鲁棒性,同时在网络资源搜索时具有较低的评估计算量和通信开销．     

开放式网络信任计算中多影响因子的分析

信任模型是解决开放式网络环境中信任问题的有效方式,信任度量是可信管理中亟待解决的关键问题。根据信任模型设计原则,针对信任计算中动态适应能力和信任有效聚合不足等问题,在提出的信任计算模型中引入奖惩因子、推荐实体的评价可信度和平衡权重等多影响因子来提高信任的可靠程度和精度,并给出了各影响因子的设计。最后,通过Matlab软件仿真实现了奖惩函数和平衡权重的选取分析。仿真实验结果表明,该信任计算模型有较好的聚合速度。     

基于小波神经网络的船舶运动预报

利用残值学习算法进行小波节点的选择,利用Akaike 准则确定预测模型的结构,采用误差反传方法在线调整网络连接参数.通过建立的自适应神经网络模型有效辨识船舶操纵运动动态.船舶航向预报仿真结果显示,基于小波神经网络的船舶航向预测器可以较高精度预报船舶操纵运动过程中船舶航向的变化.     

兴安落叶松林火烧迹地土壤速效钾时空动态分析

【目的】研究不同强度火干扰下兴安落叶松林土壤速效钾含量的时空变化,探讨其变化规律与空间格局的形成原因,分析火烧迹地恢复初期土壤速效钾营养水平,为林地土壤钾营养调控与管理提供参考。【方法】在大兴安岭北部兴安落叶松林地布设固定采样点,进行林火点烧试验,分别于火烧前、火烧后、融雪季后和生长季采用土钻法在固定点位30 cm半径内采集土壤样品,采用乙酸铵法测定土壤速效钾含量,分析轻、中、重度火烧区土壤速效钾时空变化特征。【结果】①轻度火烧区,土壤速效钾含量未因火烧立即发生明显变化,但在融雪季显著上升,生长季仍维持较高水平;中、重度火烧区,则在火烧后立即升高,融雪季进一步上升,而后相对稳定;②火烧强度空间格局与土壤速效钾含量空间格局在融雪季和生长季均极显著正相关,与土壤速效钾含量变化率在火烧后的各时期均极显著正相关;原生土壤速效钾含量与火烧后各时期土壤速效钾含量及其变化率均显著相关;火烧后,土壤速效钾空间格局是原生土壤速效钾含量空间格局与火烧强度空间格局综合作用的结果。【结论】经过融雪季与生长季,兴安落叶松林轻、中、重度火烧区土壤速效钾含量显著升高,有利于火烧迹地恢复初期森林植被更新与改造。     

安全信任的基础性问题研究

“信任”在社会科学领域是一个重要的概念,同理,安全信任作为对安全的行为期望,在安全领域也是一重要概念,为填补安全领域信任研究的不足,完善安全社会科学的内容,对安全信任基础理论进行研究。首先,基于信任与安全的关系总结出安全信任的理论与实践需要。其次,提出安全信任的概念,对安全信任过程进行界定与区分。最后,将安全信任划分为社会、人际和组织信任维,并构建安全信任网络,具有对实践的指导性意义。     

Research progress of trust evaluation model

Software systems in distributed environment are changing from a close and relatively static form, whose users are familiar with each other, to an open and highly dynamic mode, which can be visited by public. In such circumstance, trust evaluation model becomes focus of intense research at current time. Trust evaluation model establishes a management framework of trust relationship between entities, involving expression and measurement of trust, comprehensive calculation of direct trust value and recommended trust value, and recognition of malicious entities and recommendations. Based on the analysis of several typical trust evaluation models, the classification of trust evaluation ideas and modes is discussed, the questions existing in current research and the directions of future research are pointed out.     

平衡理论的P2P网络分布式信任模型

当前P2P网络中存在着大量的恶意节点攻击和共谋团体欺骗等问题,已存在的信任模型一定程度上完善了P2P网络环境,但模型的侧重点不同,无法全面解决大规模的恶意攻击和欺骗。为此,提出了基于平衡理论的P2P信任模型。该模型由信任结构的构建、恶意节点检测和信任推测等3部分完成。模型根据平衡理论构建信任网络;针对恶意节点的攻击,利用平衡理论定义节点的平衡因子,通过计算恶意行为对网络平衡性的影响来检测恶意节点;利用信任推测算法来推测信任节点,防止网络加入不信任的节点,降低网络的安全性。实验结果表明该模型可靠完善,算法有效和健壮。     

基于社区信息的链接分析与预测研究

社区结构是社交网络最重要的拓扑特性之一,有助于理解用户分布和用户行为,提高链接预测的精确度。通过分析社区结构,结合贝叶斯理论,提出了一种新的基于社区信息的链接预测方法,并应用于真实的社交网络数据中对未来链接进行分析与预测。实验演示了该方法的优点和有效性,取得了很好的预测效果。