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在线社交网络恶意信息多源定位算法
被引量:
2
1
作者
袁得嵛
黄淑华
+1 位作者
叶萌熙
王小娟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期119-123,共5页
针对恶意信息源覆盖范围重叠导致基于全网拓扑的定位算法复杂度高的情况,提出基于社区结构的子图划分算法,将恶意信息多源定位问题分解为多个单源定位问题。在此基础上,利用基于Jordan中心的在线社交网络多源定位算法,实现多个子图内的...
针对恶意信息源覆盖范围重叠导致基于全网拓扑的定位算法复杂度高的情况,提出基于社区结构的子图划分算法,将恶意信息多源定位问题分解为多个单源定位问题。在此基础上,利用基于Jordan中心的在线社交网络多源定位算法,实现多个子图内的恶意信息单源定位。在随机数网络和UCIonline网络上的仿真结果表明,该算法能够有效识别恶意信息源,定位准确率相比基于距离中心、紧密度中心和介数中心的算法提高11 %~30 %。
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关键词
在线社交网络
恶意信息
子图划分'
jordan
中心
多源定位
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职称材料
题名
在线社交网络恶意信息多源定位算法
被引量:
2
1
作者
袁得嵛
黄淑华
叶萌熙
王小娟
机构
中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
安全防范技术与风险评估公安部重点实验室
北京邮电大学电子工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期119-123,共5页
基金
国家重点研发计划(2017YFC0803700)
国家自然科学基金面上项目“未来超密集异构网络的理论分析与资源协同优化研究”(61771072)
+2 种基金
北京市自然科学基金(4184099)
公安部科技强警基础工作专项(2017GABJC38)
中国人民公安大学基本科研业务费专项资金(2016JKF01317)
文摘
针对恶意信息源覆盖范围重叠导致基于全网拓扑的定位算法复杂度高的情况,提出基于社区结构的子图划分算法,将恶意信息多源定位问题分解为多个单源定位问题。在此基础上,利用基于Jordan中心的在线社交网络多源定位算法,实现多个子图内的恶意信息单源定位。在随机数网络和UCIonline网络上的仿真结果表明,该算法能够有效识别恶意信息源,定位准确率相比基于距离中心、紧密度中心和介数中心的算法提高11 %~30 %。
关键词
在线社交网络
恶意信息
子图划分'
jordan
中心
多源定位
Keywords
Online
Social
Network(OSN)
malicious
information
subgraph
division
jordan
center
multi-source
location
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在线社交网络恶意信息多源定位算法
袁得嵛
黄淑华
叶萌熙
王小娟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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