基于多中心模型的网络热点话题发现算法

为了有效消除网络话题相关报道内容侧重点变化对网络话题发现准确性的影响,提出了网络话题多中心模型.将报道内容之间的关联关系层次化,提高了对网络话题的描述能力.提出了基于多中心模型的网络热点话题发现算法,利用话题中心判别新出现的报道是否属于已有网络话题,算法基于单遍聚类思想,通过引入话题中心的策略优化了算法的计算开销.实验结果表明:该算法可以全面、准确地发现网络热点话题,同时具有较为理想的性能,可应用于大规模网络动态流式数据环境下的热点话题发现.     

异质网络社区发现方法研究综述

社区结构是复杂网络研究中的重要领域,也是复杂网络的重要特征之一,发现网络中的社区结构在理解网络功能方面起着重要作用。通过对国内外异质网络社区发现文献进行深入研究,较为全面地对现有异质网络社区发现算法进行了归纳总结。首先,通过对国内外异质网络社区发现文献进行归纳,给出异质网络社区发现的基本概述,明确异质网络社区发现领域相关问题的基本定义。其次,介绍了异质网络社区发现算法及主要评价指标,利用不同网络结构以及算法对现有方法进行分类概述。最后,对异质网络社区发现算法的发展趋势进行了总结与展望,提出未来可以将研究重点集中在以下几个方面:1)探索基于异质网络的社区发现评价标准,以推动该领域的快速发展;2)设计更加通用的算法模型,解决由先验知识引起的未知社区数量问题;3)开展更多关于动态网络的研究。     

面向网络舆情的文本知识发现算法对比研究

针对网络舆情分析领域,研究了系统聚类、String Kernels、K最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)、SVM(support vector machine)算法以及主题模型5种聚类算法。以网络舆情数据为对象集,以R语言环境为实验工具,比较了这5种算法的优势与劣势,同时进行了仿真实验。实验结果表明,主题模型相对于其他算法在文本聚类方面具有更好的适用性,其中,主题模型中的CTM(correlated topic model)方法更适合于类别关系的探索与发现,而Gibbs抽样方法则在文本聚类上的表现优于CTM方法。     

基于动量模型的食品安全事件发现方法

食品安全是广受民众关注的热点话题,而微博已经成为食品安全事件曝光的主要媒体平台.以微博语料作为数据源,同时使用微博内容和用户的社交网络行为特征,提出了基于动量模型的食品安全事件发现方法.该方法以事件发现作为描述食品安全事件的基本模型,以检测出微博信息流中与食品安全相关的候选特征词,然后采用动量模型实现候选特征词的动量建模和重复特征词的有效过滤.最后,通过K-means聚类将有效的特征词进行归类合并,以实现食品安全事件的发现.试验结果表明:该方法能够有效发现在微博中传播的食品安全事件,并能过滤掉微博中无关的话题.     

面向藏文WEB的话题发现系统的设计

针对互联网上新闻网站和论坛、博客等发布的海量自然语言文本,本文设计了一个面向藏文的话题发现系统,将大量藏语文本分类整理并聚合成各个话题。本文采用两层聚类策略对文本进行聚类,实验结果表明文本聚类取得了不错的结果,具有较高的应用价值。     

传感器网络时间序列数据的事件分类研究

目前智能环境中传感器网络所采集的海量数据面临着进行有效事件的模式分类及异常检测的难题.为了有效对智能环境中传感器网络采集的时间序列数据所表征的事件进行分类,提出了基于协方差特征空间映射数据的聚类分析方法.通过对采集得到的时间序列数据按时隙进行划分,映射到协方差特征空间,然后对映射后的数据进行了动态密度聚类,从而实现对事件的分类;并根据聚类结果建立分类模板,作为对日常事件进行分类划分的检测方法,同时利用所得的分类模板,实现对异常事件的检测.实验结果表明,基于协方差特征空间映射数据的聚类分析方法能有效对传感器网络采集的时间序列数据所表征的事件进行分类,并能有效提升异常事件的检测及筛选效果.     

基于MapReduce架构的网络热点话题发现

提出了一种基于开源云计算平台Hadoop的网络热点话题发现方案.该方案采用MapReduce分布式并行计算架构处理海量、复杂数据,通过将命名实体词作为文本的特征项,并采用标题和正文的双向量表示文本.实验结果表明:随着参与并行计算节点数的增加,话题聚类所有的时间显著下降,因而网络热点话题发现的速度得到明显提高.     

采用链路聚类的动态网络社团发现算法

针对当前基于节点的动态网络社团结构发现算法难以发现稳定的社团结构的问题,提出了一种采用链路聚类的动态网络社团发现算法(LDC)。该算法首先从链路的角度得到网络的链路图结构;然后对比不同时刻的链路图结构,将动态网络中节点的添加与移除以及边的添加与移除等复杂的变化信息简化为链路添加和链路移除2种增量变化信息;再在前一时刻社团结构的基础上以改进的链路划分密度函数对增量变化信息中变化的链路进行处理,判断该链路是否加入到社团中从而得到最优的社团结构;最后将得到的链路社团转化成为最终的节点社团结构。实验结果表明,相比于当前基于节点的动态社团发现算法,LDC算法能够有效地发现网络中结构稳定的社团结构,其模块度值和标准化互信息值至少提高了0.19和0.13,且算法的运行效率要明显优于基于节点的动态社团发现算法。     

面向社交网络数据的等差数列聚类匿名算法

针对社交网络隐私保护如何减少信息损失,实现数据可用性的问题,提出一种个性化等差数列聚类匿名分配算法(PAS-CAA)。首先对选取的初始节点进行优化,基于综合相似度进行聚类,使每个超点至少包含k个节点;区分非敏感超点集和敏感超点集,对敏感超点集采用递减等差数列进行聚类,灵活地调节保护力度,对非敏感超点集实现基本的k保护力度;最后对超点进行匿名化处理。仿真实验结果表明算法在保护社交网络用户隐私的同时可以减少信息的损失,保留统计属性,实现了社交网络的个性化隐私保护。     

融合异构信息的网络视频在线半监督分类方法

针对大规模网络视频数据的学习需要考虑无标签数据和异构信息的问题,提出了一种基于视觉和文本异构信息的网络视频在线半监督学习方法.该方法将文本和视觉看作2个视图,采用图作为基分类器对每个视图进行建模,并利用线性邻域的传播算法来预测样本类别.在不同视图之间采用多图上的协同训练,利用未标记样本增量地更新基分类器,并根据类别相关的融合方法确定最终结果,从而提高了分类准确率.实验结果表明,该方法的结果优于支持向量机方法约8.3％,在线增量更新后,学习器的性能提高了约3％,因此比较适合于大规模视频数据的在线半监督学习.     

媒质独立切换在异构网络互联中的应用

媒质独立切换是由IEEE 802.21工作组为支持异构网络的互联而提出的解决方案,旨在为将来以全IP为核心网的所有异构网络间提供无缝快速切换的支持.WiFi和WiMAX是当今最流行的宽带无线技术,为了解决异构网络之间移动的平滑切换问题,本文通过引入媒质独立切换的方式在WiFi和WiMAX的异构网络之间设计出一种优化的切换方案,并通过仿真验证了其良好的性能.     

基于Web和CORBA技术的异构数据源集成

如何对实现异构数据源灵活、方便的访问已经成为目前的一个研究热点。文中提出了使用基于 Web和 CORBA技术来解决这一问题 ,并给出了一个具体的实例HDSIS( Heterogeneous Data Source Integation System异构数据源集成系统 )     

互动媒体技术在三维网页设计中的应用

伴随网络技术及艺术设计的发展,互动媒体已经成为网络媒体艺术的主要发展方向。网页设计是视觉传达的载体,三维立体网页设计能多视角真实展示宣传对象,在三维网页设计中引入互动媒体技术对提升三维立体网页的艺术特征和信息传递,能达到事半功倍的效果。     

OpenBASEWeb应用服务器中的在线事务处理

研究了基于Ｗｅｂ的三层体系结构,介绍了ＯｐｅｎＢＡＳＥＷｅｂ应用服务器的基本结构,该服务器作为三层结构的中间层,实现了运行应用逻辑所必须的运行环境和基本服务·介绍了ＯｐｅｎＢＡＳＥＷｅｂ应用服务器中在线事务处理的实现机制,以及为了提高在线事务处理的性能而采用的若干关键技术·并在实际的应用系统中对该系统进行了验证·     

从媒介发展角度看我国英语网络教育

媒介与社会发展有着一定的关联.英语教育作为社会发展中的一部分,与教育媒介的发展也存在关联.英语网络教育从媒介发展的角度来看目前存在着发展不均衡、教学形式单一等问题.问题的解决需要宏观上政府和教育机构的资源合理配置和微观上英语学习者英语有效交际能力的提升,才能实现英语网络教育的可持续发展.     

一种Web文档在线自适应分类新方法

Web文档自动分类是Web挖掘中的重要研究内容。文档向量空间模型(VSM)是实现文档自动分类的基础，但如何排除冗余属性并降低向量空间的维数是一个难点。文中运用粗集理论对由样本文档集合构成的信息系统进行数据泛化，并求取文档的最优规约属性集，大大降低了文档的特征空间的维数，减少了冗余属性对文档分类的干扰，提高了分类效率。运用Fuzzy ARTMAP(adaptive resonance theory mapping)神经网络，利用其自适应分类和增量学习的优良特性，实现了对Web文档的在线自适应分类。     

异构网络环境中的自适应在线故障检测

通过研究网络流量异常检测，提出一种新的基于自适应自回归(AAR)模型的在线故障检测算法．该算法只利用标准管理信息库，因此检测不依赖于特定产品类别，适用于异构网络环境．验证了流量信号的非平稳特性，并采用模拟获取的网络流量拟合AAR模型．由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合，算法可以直接处理获取的新数据，实现真正意义上的在线故障检测．利用时间平均方法消除了网络噪声的影响．在实验中，故障检测结果与预设的故障场景完全对应，进一步证明了该算法的准确性．     

网络媒体社会责任与商业利益的平衡

为了生存,处于市场经济中的网络媒体,必须遵循效益原则,最大限度地谋取生存和发展的资本;而作为一定政治形态下的大众传媒,它又要履行相应的社会责任.目前网络传播中存在的主要问题是传播主体商业欲望的膨胀和社会责任的缺失.而平衡网络媒体社会责任与商业利益之间关系的途径是建立健全媒介管理的行政干预体系,加强网络空间的舆论引导,增加新闻报道中原创新闻和独家报道的分量,同时倡导网络媒体的行业自律.     

小波数值均匀化方法求解非均质多孔介质中的非稳定流动问题

详细介绍了小波数值均匀化方法,并将其应用于非均质多孔介质中的非稳定流问题,对连续变化、振荡变化以及随机变化三种非均质多孔介质中的非稳定流问题,分别用小波数值均匀化方法进行了求解.计算结果的对比表明,小波数值均匀化方法比传统的有限体积法有效,既大大地节省了计算量又获得了较好的精度.