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991.
针对传统授权代理模型灵活性较低、结构复杂等问题,在基于权限代理模型的基础上,提出一种改进的授权代理模型灵活的基于权限划分的授权代理模型.该模型使用划分权限方法代替划分角色,将所有权限划分为3个集合:可代理权限集、半可代理权限集和不可代理权限集,实现了特定权限代理并简化了模型结构.实验结果表明,该模型在保证系统安全性的同时,使授权代理的实现和管理更简单、灵活。 相似文献
992.
针对传统网络表示学习方法无法学习节点网络结构相关性的问题, 提出一种基于邻域信息的网络结构表示学习模型. 该模型首先定义基于邻域信息的节点间结构相似度计算方法, 对不同邻域范围内节点间结构相似度建模； 其次构建深层自编码器, 将节点结构相似度作为监督信息优化网络表示, 在网络嵌入过程中学习节点结构信息. 与node2vec,SDNE,struc2vec三种相关算法进行对比的实验结果表明, 该方法有更好的网络结构识别能力, 能学习到节点间的结构相关性, 所得到的网络表示能适用于角色识别相关任务. 此外, 跨网络分类实验结果还体现了该方法在迁移学习方面的潜力. 相似文献