局部影响最大化问题是在社会网中寻找最能影响某个目标节点的种集。现有的研究只考虑对单一目标节点的影响,忽略了传播项上的主题分布以及用户之间基于主题的影响概率。重点研究了在主题分布的条件下,如何选取最能影响目标节点集合的种...局部影响最大化问题是在社会网中寻找最能影响某个目标节点的种集。现有的研究只考虑对单一目标节点的影响,忽略了传播项上的主题分布以及用户之间基于主题的影响概率。重点研究了在主题分布的条件下,如何选取最能影响目标节点集合的种集,提出了针对目标节点集合的局部影响程度计算方法(topicbased local influence degree computational method,T-LID),在此基础上提出了基于主题的局部影响最大化(topic-based local influence maximization,TLIM)问题,并证明了该问题为NP-hard问题。为求解TLIM问题,提出了基于主题的局部贪心算法(topic-based local greedy algorithm,TLGA)以及基于主题的局部传播算法(topic-based local propagation algorithm,TLPA)。多个真实数据的实验结果表明,所提算法可以有效并高效地求解基于主题的局部影响最大化问题。展开更多
基于主题的发布订阅系统存在着表达能力较弱的缺点,订阅者没有办法很好的描述自己对于订阅事件的要求,从而降低了订阅者接收数据的有效性,浪费了系统资源,同时也影响了用户体验。本文提出了一种对基于主题的发布订阅系统(Data Distribut...基于主题的发布订阅系统存在着表达能力较弱的缺点,订阅者没有办法很好的描述自己对于订阅事件的要求,从而降低了订阅者接收数据的有效性,浪费了系统资源,同时也影响了用户体验。本文提出了一种对基于主题的发布订阅系统(Data Distribution Service,DDS)进行扩展的方法,使其具有一定的基于内容的发布订阅能力。文章在详细分析现有系统问题的基础上,提出采用增加关键字描述的方式来使得订阅者能够更细粒度的描述自己的订阅要求的方法,并分析其可行性。进行整体设计,以尽可能保留原系统优点及体系结构为前提,修改其匹配算法,最终实现了对原系统的扩展,完成了基于内容的发布订阅功能,提升了用户体验。展开更多
文摘局部影响最大化问题是在社会网中寻找最能影响某个目标节点的种集。现有的研究只考虑对单一目标节点的影响,忽略了传播项上的主题分布以及用户之间基于主题的影响概率。重点研究了在主题分布的条件下,如何选取最能影响目标节点集合的种集,提出了针对目标节点集合的局部影响程度计算方法(topicbased local influence degree computational method,T-LID),在此基础上提出了基于主题的局部影响最大化(topic-based local influence maximization,TLIM)问题,并证明了该问题为NP-hard问题。为求解TLIM问题,提出了基于主题的局部贪心算法(topic-based local greedy algorithm,TLGA)以及基于主题的局部传播算法(topic-based local propagation algorithm,TLPA)。多个真实数据的实验结果表明,所提算法可以有效并高效地求解基于主题的局部影响最大化问题。
文摘基于主题的发布订阅系统存在着表达能力较弱的缺点,订阅者没有办法很好的描述自己对于订阅事件的要求,从而降低了订阅者接收数据的有效性,浪费了系统资源,同时也影响了用户体验。本文提出了一种对基于主题的发布订阅系统(Data Distribution Service,DDS)进行扩展的方法,使其具有一定的基于内容的发布订阅能力。文章在详细分析现有系统问题的基础上,提出采用增加关键字描述的方式来使得订阅者能够更细粒度的描述自己的订阅要求的方法,并分析其可行性。进行整体设计,以尽可能保留原系统优点及体系结构为前提,修改其匹配算法,最终实现了对原系统的扩展,完成了基于内容的发布订阅功能,提升了用户体验。
