基于动量粒子群优化的社会网络分析

针对社会网络分析中的社区发现问题,在原有的粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于动量粒子群优化算法,并且将此算法应用于社会网络分析中的社区发现研究中,提出了一种自适应社区发现方法.利用Newman提出的模块度作为适应度函数,在优化过程中自动获取社区数目,在Karate网络上的实验结果表明,所提出的算法能够有效地进行社区...     

一种基于加权聚类分析的岩体可爆性分级方法

在对岩体可爆性影响因素进行综合归纳分析的基础上,对14种岩石静载和动载特性参数、岩石容重以及岩体完整性系数测试与计算的结果进行了线性相关性统计分析. 结果发现,岩石静载抗拉强度、容重和岩体整体性系数三个指标线性相关性较低或基本不相关,可以同时采用且仅采用这三个指标对岩体的可爆性进行可靠描述. 基于此结果,同时考虑到岩石爆破破坏的动载特性,对本钢矿业公司某矿山的14种岩石容重、静载抗拉强度、岩体整体性系数、动载冲击强度进行了加权聚类分析,提出了该矿山岩体可爆性分级的方法.     

基于PCM聚类算法的Blog社区发现

针对传统的社区发现算法无法发现社区中的核心成员和边界成员的缺点,提出了基于PCM聚类算法的Blog社区发现算法,用来识别Blog社区的核心和边界.首先,使用随机行走的方法计算可以衡量两个Blog亲密度的对称社会距离;然后,在对称社区距离的基础上使用PCM聚类算法对Blog进行聚类,得到每个社区中的成员属于社区的概率表示.最后,通过确定相应的概率阈值,确定社区的核心和边界.实验结果表明:该算法能够获得社区中的成员属于社区的概率,根据这个概率可以确定社区中的核心成员和边界成员.     

概念树方法在F--KDD中的应用研究

数据采掘是数据库中知识发现的核心,详细描述了数据采掘中概念树方法在模糊性问题中的应用.     

基于SNMP的网络拓扑发现算法

对现有使用ICMP协议、FDB地址转发表进行网络拓扑发现的算法进行分析,提出了一种基于SNMP协议并适合校园网环境的网络层拓扑发现和链路层拓扑发现算法. 该算法能够快速准确地计算出整个被管网络的二层和三层拓扑结构.     

基于P2P结构的无线网格资源发现机制

针对无线网络的特殊环境,提出了一种基于P2P结构的无线网格资源发现机制,该机制结合了分布式与集中式网格资源发现的优点,引入了超级节点的概念,通过超级节点管理域内用户,将资源信息存放在超级节点中,避免了中央节点聚合目录的更新.并在此机制基础上给出了一个无线网格信息服务架构,满足了无线网格资源发现的分散性和可扩展性的特点.理论分析和实验证明能够提高无线网格资源发现效率.     

数据挖掘与知识发现

数据挖掘和知识发现技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果.随着数据库应用领域的不断拓展,为满足应用对数据处理不断"苛刻"的要求,数据库系统必须引入新的数据处理技术.如何从大规模数据库中发掘深层次的知识和信息,而不仅仅是那些从传统数据库查询方法所获得的内容,这方面的研究正受到越来越多的关注.本文重点介绍了数据挖掘(Data Mining)和知识发现(Knowledge Discovery in Databases)中的一些内容:包括数据挖掘的定义、方法、任务等,最后还讨论了本领域未来的发展和面临的挑战.     

基于变精度粗糙集理论的网格自学习及预测

提出了网格自学习和预测系统体系架构,采用变精度粗糙集和不协调目标信息系统理论揭示有关网格应用属性、网格资源动态状况和网格应用性能之间关系的知识,并采用增量式知识约减算法确定重要属性.利用所发现的知识,可以预测应用的资源需求及其性能.数据实验证明对作业资源需求和运行时间的预测值与实际值的偏差不超过30%.     

QoS本体在语义Web服务发现中的应用研究

通过分析语义WEB服务、语义功能本体和QoS本体的描述,研究基于QoS的语义WEB服务发现及其相关的问题,建立了面向WEB服务应用的QoS模型,并基于语义WEB服务发现和已经建立的QoS模型提出WEB服务发现框架。最后,给出了实例,建立了这种框架下的语义功能本体和QoS本体。     

复杂网络中的社区发现--理论与应用

复杂网络是对于复杂系统的高度抽象,其中许多性质如小世界性质、无标度性质以及聚集性质等等已经得到了充分的研究。大量文献表明,复杂网络呈现出的社区结构(Communitystructure)特性,以及如何在大型网络中高效地发现社区(Communityfinding)问题是近年来复杂网络的研究热点。本文较为全面地综述了关于社区发现方面的概念、理论、算法及应用等,期望对于社区发现问题的进一步研究及若干基本问题的早日解决起到一定作用。