采用模糊层次聚类的社会网络重叠社区检测算法

为了能够发现社会网络中的重叠社区以及解决重叠社区之间关系的模糊性和层次性,提出了一种基于模糊层次聚类的重叠社区检测算法(CDHC)。算法中引入了距离加权因子来计算社区间的相似度,通过模糊层次聚类来合并相似度高的社区;针对合并生成的原始社区计算社区中节点的隶属度,再将隶属度小于阈值的节点从社区中移除,从而形成最终的网络重叠社区结构。该算法不仅可以发现重叠的社区结构,还可以处理孤立节点。在Lancichinetti基准网络和真实网络上将CDHC算法与具有代表性的重叠社区发现算法CMP和LFM进行了比较,结果表明:影响社区检测精度的主要因素是社区间的混合程度,而网络规模和网络中社区的规模的影响并不显著;CDHC算法在小社区网络上的社区检测精度优于LFM,在大社区网络上的社区检测精度优于CMP。CDHC算法在保持社区检测质量的同时,还具有较好的稳定性,是一种有效的社会网络重叠社区检测算法。     

基于自愈技术的无线传感器网络基站生存模型

传统无线传感器网络(WSN)的安全研究主要集中在提高系统的抗入侵能力上,却很少涉及系统被入侵或失效后如何继续对外提供服务的问题,为此引入自愈技术的思想,构建了一种WSN基站生存模型.通过监测系统性能来预测系统失效点,及时执行自愈操作,从而在攻击、失效发生后,使系统仍能继续提供服务.此外,使用半马尔科夫过程来描述模型,并通过分析模型稳定健康状态的概率,发现系统受损状态的检测率是提高模型生存性的关键参数.仿真结果显示,系统检测率与失效率之间呈反向变化关系,通过自愈技术提高检测率并及时进行自愈恢复,可显著降低系统失效率,提高系统的生存性.     

基于Internet的网格计算模型研究

为了实现在地理上分散的计算资源共享,降低计算成本,提出了基于Internet的网格计算模型I－GRID及其实现方法。I－GRID是可以作为虚拟的整体而使用的广域异构计算环境,支持节点的动态加入,通过元数据信息实现异构节点之间的透明通信,利用对象技术实现单一映像文件系统,并提供与流行的并行编程软件的接口。雅戈比迭代的性能证明,I－GRID具有很好的可用性和较好的实时性。通过I－GRID的研究,将为校园网络用户提供统一编程接口的高性能计算环境。