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为了延长传感器网络生存时间,多跳路由协议一直是无线传感器领域的研究热点。其中多跳分簇的路由协议（MHLEACH） 不仅能扩展通信范围,还可以均衡分配节点能耗,从而有效提高了能量利用率。但该方法存在的问题是若选中的簇首距离基站太远,则会耗费较多能量。同时,簇群链路分布的不均匀也可能使一些靠近基站的簇首更频繁地转发数据。为解决该问题,提出一种改进算法RSSI-Mean-Filter-MHLEACH（简称RMF-MHLEACH）,该算法能对接收路由消息时获得的邻居节点信号强度与邻居表内节点剩余能量信息进行比较分析,最后找出最优的上层转发节点,从而使各节点在保证通信质量的同时,也能合理分担簇首的能量消耗。 相似文献
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面向社会化媒体数据信息的传播及预测,是当前研究热点。提出基于逻辑回归的用户转发行为预测模型,采用F measure和ROC曲线作为评价标准验证了该模型的有效性。在Twitter数据集上的结果表明,所提模型能够很好地预测用户的信息转发行为。 相似文献
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在众多社区发现算法中,Attractor算法是一种快速的社区发现算法,具有社区检测准确率高的优点。为解决Attractor算法在距离更新过程中节点对度值相差太大,影响小度节点所属社区判断问题,提出一种优化共同邻居影响的Attractor社区发现算法。该算法在Attractor算法提出的动态距离节点交互模型基础上,考虑节点对两者度值差异,通过在节点对与共同邻居交互模式中增加一个大度节点不利系数,以增加小度节点对邻居的吸引作用。采用LFR基准网络,在不同结构网络上验证改进算法的有效性。实验结果表明,改进算法与Attractor算法相比社区发现准确度更高。 相似文献
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刘热 《西安文理学院学报》2014,(3):113-117
影响力最大化问题是发现网络中的若干节点作为种子节点,使得影响力在网络中的传播最大化.基于投票模型,研究了移动通信网络中的影响力最大化问题.首先,根据用户以及用户间的短消息交互信息生成一个社会关系图.其次,每个用户对其最亲密的邻居进行投票.由于每个用户只能投一票,而其最亲密的邻居可能有多个,按照用户的活跃度对这些亲密的邻居进行排序,并且只对最活跃的邻居进行投票.最后,按照用户得票数对影响力进行排序,并返回排名靠前的若干个.通过对真实的移动通信数据集进行分析验证本文算法的有效性. 相似文献
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晏齐宏 《湖南师范大学社会科学学报》2024,(1):111-124
以复杂网络为视角,将信息圈层化操作化为用户信息共同关注网络,通过日志法收集用户信息接触数据,采用指数随机图模型(ERGM)分析圈层化的形成机制。研究发现,用户信息共同关注网络密度较低,呈现圈层化趋势。用户属性(包括人口特征、媒介使用偏好)、既有社交关系和信息关注网络的自组织结构影响信息圈层化,其中网络自组织结构的影响远远大于其他要素,节点的点度中心性、聚集系数正向影响信息圈层化,但中介中心性负向影响信息圈层化。用户社交关系数量、社交关系强度的影响因信息关注网络中的自组织结构而弱化,进而并不影响信息圈层化,线上社交媒体使用不会促进信息圈层化。此外,算法推荐平台使用偏好、算法政治信息偏好不会导致信息圈层化。 相似文献
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由于复杂度低、扩展性好，地理位置路由广泛应用于无线传感网络(WSN)。传统地理位置路由只依据节点位置决策下一跳转发节点，并没有考虑节点能耗。为此，提出转发节点优化的地理位置路由(FNO-GR),旨在提升网络寿命，减少死亡节点数。FNO-GR路由构建邻居节点集，依据离信宿距离，从邻居节点集中选择候选转发节点，并考虑节点剩余能量，从候选转发节点中选择最优的节点作为下一跳转发节点。仿真结果表明，与最短地理位置路由(SGR)协议相比，FNO-GR路由的平均网络寿命提升约5.08%,死亡节点数下降了约7.99。 相似文献
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在社交网络中进行意见领袖的识别对信息传播分析、舆情监测、网络营销等有着重要意义。目前,很多挖掘意见领袖的研究仅基于简单的粉丝关注或转发方式,而忽视了用户关系中的权重因素,不符合信息传播的实际情况。因此,提出加权网络下基于微博转发关系的FW-Rank（Forwarding Weight Rank）算法。该算法使用新浪微博数据进行实验,相比于通过简单关注关系形成社交网络的方式,FW-Rank算法的最终结果更加合理准确。 相似文献
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本文通过分析研究CAN(Content-Addressable Network)语义路由算法,改进源节点到目的节点语义路由中继节点序列,从建立相应的P2P网络节点物理位置参照系入手,依据节点坐标间的相对距离,来自局部节点的物理邻居信息及最短路径,对O-CAN路由性能进行理论分析及推导。OCAN算法既不修改原有P2P网络的nodeid的值,也不在网络中设置超级节点,在提高路由效率的同时,保证了网络节点的对等性。 相似文献
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本文通过分析研究CAN(Content-Addressable Network)语义路由算法,改进源节点到目的节点语义路由中继节点序列,从建立相应的P2P网络节点物理位置参照系入手,依据节点坐标问的相对距离,来自局部节点的物理邻居信息及最短路径,对OCAN路由性能进行理论分析及推导.OCAN算法既不修改原有P2P网络的nodeid的值,也不在网络中设置超级节点,在提高路由效率的同时,保证了网络节点的对等性. 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(6)
复杂网络中社区结构的发现是数据挖掘领域的研究热点,也是进一步发现社区关系知识的前提。根据网络的系统局部信息和全局信息,计算通过网络系统节点之间的贴近度矩阵,并将网络节点可以按照贴近度和模块度指标划分为两个不同的簇。在四个实际网络数据集以及计算机生成网络的实验结果表明,该算法相比Newman、GN等[1]算法具有更高的准确率。 相似文献
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节点选择机制是P2P网络的研究热点与核心技术,近年来得到广泛的关注.该文将一种改进的粒子群优化算法-具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法（DS-BPSO）应用于P2P文件共享系统的邻居节点选择过程.在动态性方面,粒子群优化算法（PSO）与P2P网络具有先天的相似性.每个粒子（节点）通过有向图来编码与其它粒子的连接矩阵,更符合ADSL连接常规.实验结果表明：对于大规模的邻接选择问题,DS-BPSO算法通常会比二进制粒子群优化算法（BPSO）能够查找到更好的邻居节点. 相似文献
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随着Web2.0和移动终端设备的发展,社交网络日益普及,寻找社交网络中的领域专家已成为研究热点。微博是当今流行的社交网络,以新浪微博数据为例,首先按用户发布的微博主题将用户划分为各个领域,然后提出在各领域内计算微博社交网络用户权威值的模型。模型充分考虑了用户发布的微博数目、用户粉丝数以及粉丝评论、转发和提及用户等行为对用户权威值的影响,最终计算出用户权威值。实验结果证实了该领域专家发现模型的合理性与可行性。 相似文献
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系统运用Python语言克服新浪微博反爬虫问题,使用Scrapy框架实现了高效、稳定的微博用户信息爬虫程序,全面获取用户在微博中的基本信息,并导入Neo4j图数据库和Echarts数据可视化库进行人物关系分析和挖掘。此外,系统针对微博中存在大量“网络水军”的现状设置了过滤选项,可以有效排除“网络水军”非正常行为对分析结果的影响。系统调试结果表明,系统能够实现对特定微博下转发、评论用户信息的实时、稳定、高效采集与分析,有效帮助人们从海量数据中提取复杂的关联关系,简洁、直观地分析微博用户之间的交互关系。 相似文献
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针对机会网络的路由算法基本上是考虑完全合作情况下进行设计的.本文对节点的合作性进行了分析,在机会网络环境ONE平台上,通过不同的转发概率对传染路由算法Epidemic的合作性进行了测试和分析.仿真结果表明,节点之间的合作性对路由算法的性能有着不同程度的影响. 相似文献
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针对机会路由的候选转发集中存在恶意节点导致网络性能下降问题,提出一种计算节点信任度的评估模型。使用贝叶斯公式计算节点的直接信任度,根据节点的代数连通度得到间接信任度,利用信息熵的概念得到综合信任度。为高效辨别出候选转发集中的恶意节点,预先设定信任度阈值[β]。提出一种基于节点信任度的机会路由算法TBOR。TBOR利用信任模型初始化候选集中每个节点的综合信任度,再利用信任度阈值判断潜在的恶意节点,并将信任度大于信任度阈值的节点添加到候选转发集。实验结果表明,TBOR能高效识别并剔除候选转发集中的恶意节点,具有较高的检测率,保证了数据可靠传输。 相似文献