支持隐私保护的社交网络信息推荐方法

针对社交网络信息推荐中的信息传播带来隐私泄露的问题,结合信息传播模型,提出了一种支持隐私保护的社交网络信息推荐方法,通过好友的兴趣度、熟悉度和兴趣相似度推测用户兴趣,进行文本匹配和推荐候选集排序;通过个性化隐私偏好设置允许用户设置受限访问用户列表,并使用隐私保护方法计算信息传播至黑名单用户的概率,设置隐私泄露阈值对黑名单用户访问隐私博文的概率进行控制,达到信息推荐中保护用户隐私的目的。实验结果表明,所提方法可以在保证推荐效果的同时更好地保护用户隐私。     

基于扰动的社交网络保护方法研究

扰动技术是社交网络隐私保护的重要方法,本文提出了高斯随机扰动和贪心扰动两种扰动算法保护社交网络的权值,分别适用于动态和静态社交网络。高斯随机扰动可以简单有效地保护动态社交网络的权值隐私,贪心扰动算法将社交网络的边分类,可以在保护静态社交网络权值隐私的同时保证社交网络的最小生成树不变,提高社交网络数据的可用性。实验结果表明两种算法均能有效保护社交网络的权值安全,并且保持较高的数据可用性。     

基于云计算的社交网络安全隐私数据融合方法

针对现有数据融合方法存在融合精度低、数据完整性差等问题,提出基于云计算的社交网络安全隐私数据融合方法;首先利用敏感信息过滤模型进行社交网络参与者个人隐私数据过滤,然后通过k匿名技术对过滤出的隐私数据进行保护处理,利用k均值聚类算法对个人隐私数据进行聚类,最后使用决策树构建数据融合模型,实现数据融合.仿真测试结果表明:与...     

社交网络与图书馆

社交网络是近年来出现的一种新型信息交流方式,发展迅猛。本文认为,面对来势汹汹的社交网络,图书馆应该采取与狼共舞的合作方式,并阐述了图书馆与社交网络合作的策略和方法。     

一种移动社交网络的协同定位隐私保护方法

基于位置服务的移动社交网络中用户分享携带位置和好友标签的信息,不仅会影响用户位置隐私也会泄漏好友的位置信息,从而导致基于协同定位信息攻击的位置隐私泄露问题.为此,文中提出了一种防御协同定位信息攻击的位置隐私保护方法,设计了基于用户与好友线上交互的关系强度计算方法,给出了关系强度与位置隐私保护需求的关联和量化方法,实现了一种基于协同定位信息隐藏和时间调整(CCTA)的位置隐私保护算法.在推特数据集上的实验结果表明,文中方法能满足用户位置隐私保护需求,且保护效果最佳.     

基于贝叶斯网络的企业社交网络招聘风险评价

伴随着社交网络平台的多样化发展,社交网络招聘已成为企业关注的热点.为了有效降低企业社交网络招聘的风险,采用流程图法,结合文献研究结果和专家意见,全面分析了社交网络招聘中的风险因素,进而建立企业社交网络招聘的风险评价指标体系.基于贝叶斯网络方法提出企业社交网络招聘风险的评价模型,将模型应用于企业社交招聘风险评价的实际算例,计算得出社交网络各招聘阶段风险及招聘总风险,按照风险发生概率的大小进行排序,并提出相应的防范对策及建议,验证了评价方法的有效性.     

社交网络传播要素分析

社交网络服务是近年兴起的新型网络形式,本文以国内极具代表性的社交网站——“人人网”为例,分析了社交网络传播过程中的传播者、受传者、媒介、讯息以及反馈这五个基本要素。     

融合社交网络信息的协同过滤方法

针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.     

基于Spark的社交网络特性分析

随着互联网对社会的持续渗透,社交网络得到了迅猛发展,也成为研究的一个热点.在大数据时代,社交网络具有数据量极大的特点,传统的分析技术不能胜任.利用Spark分布式计算系统,进行了社交网络的特性分析.     

多关系类型社交网络信息传播模型

考虑到用户之间的好友关系存在多种类型,且不同类型的好友关系信息传播偏好不同,提出了一种多关系类型社交网络信息传播模型,并建立了信息传播的动力学方程.在该模型中,用户根据自身的传播偏好决定是否分享或传播信息,并根据信息传播偏好主动选择可能的好友关系分享或传播信息.数据仿真结果表明:在多关系类型社交网络中,信息的传播范围和信息在网络中持续的时间与信息的特征有关;信息通过多种类型的好友关系传播能够有效提高信息的传播范围和传播速度.该模型与现实社交网络中信息传播的规律具有一致性,是一种有效的社交网络信息传播模型.     

社交网络在高校图书馆信息服务中的应用模式探讨

介绍了网络发展的状况和社交网络的定义,阐述了高校图书馆引入社交网络来提高信息服务质量的必要性,探讨了社交网络在高校图书馆的应用模式及其主要特点,提出了社交网络应用于高校图书馆信息服务时应注意的问题。     

融合多通道信息的社交网络人格预测模型

构建了融合多通道信息的社交网络人格预测模型(MCIPP),在深度学习框架内用客观行为数据自动预测用户人格特质,并分析用户在线行为与其线下人格特质是否具有一致性。具体而言,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)捕捉文本的上下文语义特征,通过图卷积网络((GCN)构造句法依存树,得到基于句法的结构表示,将Attention融入主题模型(Topic Model)从而提取深层语义信息,最后共同输入Softmax层得到用户微博的人格倾向。结果表明：MCIPP模型预测效果较好,准确率最高可达0.806 4.个体线上线下对应维度存在显著正相关,因此可采用该模型对用户网络数据进行心理建模,使理论驱动的心理科学研究能够客观解读个体心理和行为。     

社交网络交通信息出行者使用意向分析模型

为解决出行者对社交网络交通信息的使用意向缺少定量描述方法的问题,在技术接受模型的基础上,以感知有用性、感知易用性、感知风险性、使用意向等7个潜变量描述出行者的心理感受,构建社交网络交通信息使用意向分析模型,运用结构方程模型定量分析潜变量对使用意向的直接或间接影响效应。最后将模型应用于重庆市出行者实例分析中,结果表明：感知风险性(-0.41)对使用意向具有负向影响,其余变量对使用意向均为正向影响,其中感知易用性(0.48)、感知有用性(0.46)对使用意向的影响总效应最为显著。     

基于差分隐私保护的社交网络发布图生成模型

社交网络在帮助人们建立社会性网络应用服务的同时,收集了大量的用户资料和敏感数据,通过分析这些数据可能泄露潜在的隐私信息.目前差分隐私保护模型对隐私泄露风险给出了严谨、定量化的表示和证明,极大地保证了数据的可用性.设计了一个满足差分隐私保护的社交网络发布图生成模型,首先通过图模型表示社交网络结构,并将原图按照节点特征分类为多个子图;然后利用四叉树方法对子图的密集区域进行划分,在树的叶子节点添加满足差分隐私保护的噪声;通过子图重构的方式,生成待发布图.最后,利用度分布、最短路径、聚类系数等统计分析方法,实验验证了该模型的可行性和有用性.     

为网络理理“头绪”

"这是我们的时代!"如今的"大康"(.com)同志们自豪地高叫着。短短几年间,大小网站蜂拥而起,网站广告已经强占了传统媒体的"眼球高地"。各大网站的商业竞争也进行得如火如荼。中国已逐渐成为了 IT 国家,有关方面公布的统计数字显示,目前中国的互联网用户已突破1000万,而且继续以高速增长。网上交通日益繁忙,网民人口日益增多,网络无序的弊端逐渐显露,网上秩序已经成了摆在人们面前当务之急却又棘手的问题。美国至今已经发生了多     

河南大学生使用社交网络情况的调查与分析

本文通过问卷调查与经验取样法相结合,探讨了分析河南部分高校大学生使用社交网络的情况及其对大学生学习生活带来的影响、     

基于引力势的在线社交网络信息传播动力学模型

借用物理学中引力势理论,推导了社交网络中的信息传递过程,并在分析各变量因子的基础上,得出了信息传播的动力学概率模型。该模型主要考虑了信源信息的时效性、用户之间的关系远近以及信息价值对社交网络中信息传播的影响。实验结果表明:信源信息的价值时效性是先增大后逐渐减小直至保持不变的;当用户之间的关系越远时,两个用户之间的信息传播必然经历多次信息运动模式,说明信息源产生势的范围越广并且信息传播的越深远;信息价值的大小与信息传播范围之间的关系呈现"S"型的变化特性。     

学术社交网络信息传播特征与规律研究

分析学术社交网络信息传播的特征,构造了一个学术社交网络信息传播模型.然后,通过编程提取了学术社交网络——研究之门网站中的用户数据,构造一个用户关系网络数据集.根据对随机内容的传播情况统计,绘制出信息传播的趋势图,同时还计算了该网络中信息传播的概率,形成了信息在网络中的传播规律.