郭静
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：北京邮电大学计算机学院更多>>
- 发文基金：中国科学院战略性先导科技专项国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于LT模型的个性化关键传播用户挖掘被引量：8
- 2014年
- 文中针对社交网络中特定用户展开个性化关键传播用户挖掘研究,目标是在线性阈值传播模型的基础上,挖掘出能够最大程度影响网络中特定用户的节点集合.尽管在社交网络影响最大化问题方面已存在相关工作,但该文工作偏重于针对网络中的特定用户展开,该问题的解决将有助于企业有效的进行个性化产品营销.为此,文中提出一种基于LT模型的个性化关键传播用户挖掘问题的解决框架.首先,在线性阈值模型的基本传播机制下,提出一个随机函数来模拟基于LT模型的个性化关键传播用户挖掘问题的目标函数,该随机函数具有较小方差的理论保证;然后,提出一个有效的求解算法从网络中挖掘针对特定用户的关键传播节点集合,理论证明该算法具有(1-1/e)的近似精度保证.实验使用真实的社交网络数据验证了算法的有效性.
- 郭静张鹏方滨兴周川曹亚男郭莉
- 关键词：社交网络社会计算
- 基于线性阈值模型的影响力传播权重学习被引量：7
- 2014年
- 度量用户间影响力对商品的营销和推广具有重要作用。然而,已有工作通常假设用户之间的相互影响行为是独立的,忽略了影响力在传播过程中具有的累积效应。为解决此问题,该文在线性阈值模型的框架下,提出一种影响力传播权重的计算方法。该方法将社交网络中用户的历史行为日志看作样本,借鉴最大似然估计的思想对用户间影响力学习问题建模,并设计一种优化的粒子群算法对问题求解。实验使用真实数据验证了该方法的有效性。
- 郭静曹亚男周川张鹏郭莉
- 关键词：社交网络
- 基于局部近似过滤的多约束服务选择方法被引量：1
- 2013年
- 随着Web服务数量与用户需求的不断增长,如何在功能约束和QoS约束下选择Web服务去构建高质量的组合服务已成为Web服务领域的一项重要研究内容。然而,现有大多数Web服务选择方法仅仅解决了在多种QoS约束下选择服务的问题,忽略了服务间的功能性约束。为解决这一问题,该文提出一种基于局部近似过滤的多约束服务选择方法。该方法首先利用候选服务在多种约束下的被选关系,滤除部分不满足约束的服务,并估算每个剩余候选服务的局部适应度;然后,利用文中设计的有向粒子群算法,以候选服务的局部适应度为引导信息搜索出最优方案。实验结果表明了方法的有效性。
- 梁中军邹华郭静杨放春林荣恒
- 关键词：服务质量粒子群
- 基于P2P的Botnet研究与实现
- Botnet作为目前互联网上最具破坏性和隐蔽性的攻击手段,是网络攻防对抗中的研究热点。早期的Botnet主要采用集中式的命令与控制。这类Botnet最初是利用IRC协议构建命令与控制信道,但是基于IRC协议的Botnet...
- 郭静
- 关键词：P2PBOTNETCHORD
- 文献传递
