复杂网络上节点重要度的确定方法

采用综合考虑节点的局部特性和全局特性的方法来评价复杂网络的节点重要度,给出基于邻域的节点重要度算法及基于关键域的节点重要度算法.前一种算法有效地降低了计算的复杂度;后一种算法能更有效地刻画节点的重要度且适用于加权图.然后通过实例验证两种算法的有效性.     

一种移动即时通讯消息重传改进机制

为应对移动即时通讯(instant messaging,IM)消息频繁重传给服务器和网络造成的负荷,基于随机过程的更新理论,提出移动即时通讯消息重传模型来研究消息重传性能.仿真实验结果表明,平均消息重传数为1.22次,与重传模型分析结果1.25次非常接近,取得比同类型模型更好的描述能力.基于建模分析结果提出一种移动即时通讯消息重传改进机制,采用固定重传间隔,设置重传计数器控制最大尝试次数,相关仿真结果表明该机制能有效减少消息重传次数,同时又不显著增加消息传递时间.最后利用概率论中独立同分布的中心极限定理分析消息重传机制如何影响移动即时通讯消息传递的总体服务质量,并给出调整重传间隔参数等服务优化建议.     

基于SMS/MMS和Bluetooth的智能手机恶意软件传播模型研究

针对手机短信网络的聚集性和蓝牙网络的移动性,在经典的传播模型SEIR的基础上,考虑动态感染率、用户聚集特性、预免疫措施等外界因素的影响,建立一种基于蓝牙和短信/彩信混合模式的智能手机恶意软件传播模型,并在此基础上分析动态感染率、预免疫、用户聚集密度等参数对手机恶意软件传播的影响.实验结果表明,该模型能够反映智能手机恶意软件在实际情况下的传播特征.     

复杂网络中基于反应式的危险抑制方法

复杂网络中的危险传播行为依赖于网络拓扑结构和节点的动态特性.网络拓扑结构与危险传播的动力学机制是分离的,因此需要结合节点的动态信息来分析网络中的危险传播机理.本文针对该问题提出一种复杂网络中基于反应式的危险抑制方法,该方法主要针对节点当前的感染模式,采取相应的免疫策略进行防护.通过仿真实验表明,本文提出的免疫策略可以更加有效地抑制复杂网络中的危险传播.     

人类行为、复杂网络及信息挖掘的统计物理研究

通过实证统计与理论模型分析相结合对复杂系统进行研究是一种全新的认识和探索.建议从人类行为的统计特性、复杂网络同步与复杂神经网络、信息挖掘与复杂网络链路预测3个方面,基于大量的实证统计和分析,结合有效的动力学模型,针对人类自身行为的规律特性、社会个体之间的相互作用、神经系统的动力学演化、信息的有效推荐和网络演化的有效预测等重要问题,运用统计物理理论进行全方位的探索,深入挖掘各种决定复杂系统演化过程的基本机制与规律.     

一种新的移动代理定位机制

在移动代理系统中,对派发出去的移动代理进行定位是一项十分关键的技术,然而现有的移动代理定位方法中并不存在一种可扩展性的定位机制.本文在现有移动代理定位技术的基础上,提出了一种基于区域代理的移动代理定位机制,并通过IBM的Aglets平台对新的定位机制进行了验证,结果表明新的定位机制能有效地解决网络中由于移动代理定位导致的网络瓶颈问题,有效提高了网络的性能.     

WAP彩信业务多层数据重组和图像重建方法

由于处理多层协议数据分片重组的困难,目前的信令监测系统一直缺乏有效的手机上网业务内容还原方法。深入研究了GPRS/WCDMA核心网无线应用协议（wireless application protocol,WAP）彩信业务即多媒体消息服务（multimedia message service,MMS）的协议栈和业务流程,设计出面向Gn接口的多层业务数据分片重组和数据图像文件的重建方法。基于现有监测系统采集到的现网数据,该方法成功实现了彩信图像文件的还原。测试结果表明,该方法可以直接利用现有系统有效地实现彩信业务的内容监测。     

基于Android的僵尸网络设计与实现

针对移动智能终端因发起攻击而导致大量个人隐私数据泄露的问题, 以互联网僵尸网络技术为基础,面向Android 平台设计并实现了移动僵尸网络。该移动僵尸网络基于微博控制, 对移动智能终端可完成信息窃取、信息破坏、垃圾短信等攻击。同时, 对移动僵尸网络的特性进行深入分析, 寻找攻击漏洞, 给出具有针对性的网络安全防御策略。研究结果表明, 该设计可提高移动智能终端的安全性, 降低移动僵尸网络对个人用户造成的损失, 有助于进一步对移动僵尸网络的传播、命令控制机制及控制协议的研究。     

基于有向频繁子图挖掘的移动性模式网络构建方法

挖掘大量移动轨迹数据获取移动性知识,可为城市交通、智慧医疗等众多行业领域提供辅助决策.但现有的移动性知识表达方式过于简单,不能反映产生移动轨迹数据复杂系统的潜在运行规律,需要从网络的视角分析移动性知识之间的复杂关系.提出了一种基于有向频繁子图挖掘的移动性模式网络构建方法,包括移动轨迹数据到轨迹有向图的转换,基于有向图的...     

基于移动通讯数据的用户行为可视分析

手机通话记录数据反映了人类的生活行为。基于数量庞大、类型繁多的移动数据,设计了多视图多粒度可视方式,对城市居民消费分布规律、个体活动轨迹、个体紧密社会关系网络进行分析;基于数据的时空属性,关联时空对比可视分析,对个体活动位置、活动范围等进行分析;在此基础上,设计并实现了移动通讯用户行为可视分析系统。结果表明,该系统在用户交互下能有效识别用户活动规律。     

动态短信通信复杂网络演化模型研究

为了深入理解手机短信通信网络的演化规律,通过分析手机短信通信网络生长过程的特点,研究了已有复杂网络演化模型刻画短信通信网络生长过程的不足,从而建立了短信通信复杂网络的动态演化模型.该模型在考虑网络动态增长的同时,兼顾了网络内部边的动态演化以及节点的退出,更细致、真实地刻画了短信网络的动态演化特性.实验结果显示,该模型所生成的网络规模表现出有增有减的动态演化过程,与现实情况相吻合,能够更加客观地模拟与刻画短信复杂网络的特征与演化状况.     

基于多层复杂网络的微信用户行为分析

多层网络的概念源于复杂网络研究中对"超网络"的研究,其侧重于刻画网络节点之间链接含义的多样化、权重的差异化特性。多个科学领域引起了广泛关注,特别是社会网络中,对用户行为进行分析时,单一的网络结构无法表征其复杂多变的性质.本文基于多层复杂网络分析方法研究了某大学生班级微信使用群体的行为,通过微信用户的特点建立了实体用户、实体行为、兴趣内容和兴趣板块四层网络模型结构,并通过社会网络分析软件分析了大学生微信用户群体的潜在好友关系.     

采用传递概率与社会网络分析的延迟容忍网络路由

结合了传递概率与社会网络分析的路由设计,可以充分利用网络中节点的运动特性增强端到端的消息传输质量。通过对节点进行相遇历史信息分析和社会关系分析,提出了基于传递概率与社会网络分析的延迟容忍网络路由(RPRSA)。相遇历史信息分析是通过节点在相遇时进行独立概率计算和彼此概率信息交换,使得节点可以预测它在短期内的移动特性;社会关系分析是通过节点在长期内的移动所形成的关系亲疏程度,使得节点可以预测它的长期运动规律。仿真结果表明,该路由算法能够很好地利用节点的运动特性,保证弱社会关系节点和孤立节点有更好的消息传输质量,更好地提高节点端到端的消息传输质量。     

基于移动网络匹配投影点活跃度的路段动态划分方法

准确筛选覆盖高速公路的基站小区并建立路段与基站的映射关系是高速路交通参数估计的必要前提.通过研究高速路上移动网络无线覆盖的特点,完成了高速路与移动网络的空间覆盖匹配,提出一种基于移动网络匹配投影点活跃度的路段动态划分方法,详细描述了高速路移动网络覆盖匹配和路段划分的过程.通过仿真验证了该方法的可行性及有效性,表明该方法可以实现较高精确度的匹配.     

一种移动社交网络中的信任机制

为了进一步提高移动社交网络中信任评价的可靠度,对移动社交网络中的信任机制进行了研究,提出了一种移动社交网络中的对等反馈信任机制(Mutual feedback trust module,MFTM)。该机制将信任对象分为服务节点与用户节点两部分,对服务节点的信任值采用刷新信任权值与评价信任权值两部分累计的方法。对用户节点,通过用户信任折算率来引导用户做出客观反馈并对用户本身的可信度做出评价,同时引入了活跃度来保持用户在社交网络中的活跃性。通过仿真实验表明MFTM能提供平稳、准确的信任累积,并对恶意节点做出有效的惩罚。     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

基于结构和适应度的社区发现

复杂社会网络无处不在,对复杂社会网络进行社区发现越来越被人们重视.基于局部结构的社区发现可以在不用了解全局的情况下对某些节点进行划分;社会网络的社区适应度特性可以找出不同适应度下的社区结构.基于局部结构以及社区适应度的网络属性,提出一种新的社区发现算法.通过实验比较,算法能较好、较快的发现社区结构,在人工网络以及真实社会网络均取得较之已有方法更好的效果.     

基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法

针对移动机会网络中转发节点选择和数据包管理不合理问题,提出基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法.建立转发效用模型,根据移动机会网络的机会接触特性定义节点接触概率和节点接触活跃度;建立节点拥塞感知模型,定义节点区域拥塞系数;将转发效用和节点区域拥塞系数用于数据包转发过程和数据包管理过程,提出节点接触概率的转发节点选择...     

基于FPGA的动态家居安防系统的设计

为了实现在减少Zigbee网络节点的前提下,又能实时捕捉用户所需信息的目标,提出了一种基于现场可编程逻辑阵列(FPGA)芯片———Zynq的动态智能家居系统.该系统采用智能小车作为移动网关,Zigbee作网络节点,用Sim300 GSM模块来实现短信收发功能.远程用户能够实时获取家里的信息;并且可以用短信以及Internet与智能家居网关进行通信,从而实现对智能家居系统的远程控制.     

容迟网络中基于信任蚁群的自组织路由算法

由于移动节点间的相遇机会的不确定性,容迟网络采用机会转发机制完成分组的转发.这一机制要求节点以自愿合作的方式来完成消息转发.然而,在现实中,绝大多数的节点表现出自私行为.针对节点的自私行为,提出了基于信任蚁群的自组织路由算法TrACO（Trust Ant Clone Optimization）.该算法利用蚁群算法基于群空间的搜索能力和快速的自适应学习特性,能够适应容迟网络动态复杂多变的网络环境.最后对TrACO进行性能仿真分析,仿真结果表明TrACO能够在较低的消息冗余度和丢弃数下获得较高的分组转发率和较低的消息传输时延,表现出较强的挫败节点自私行为的能力.