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Wiki社区中基于信誉的激励机制研究被引量：2: 2011年; 针对wiki社区中存在的大量干扰者,个体节点由于自身得不到现实利益以及时间因素等,不愿积极参与wiki社区交互的问题。在参考P2P网络中信誉模型的基础上,结合wiki社区特点建立相应信誉模型,并在wiki社区信誉模型中利用角色划分方式引入激励机制。实验结果表明,该机制能够减少wiki社区中干扰者节点的恶意行为,提高节点参与wiki社区协同交互的积极性,从而促使wiki社区健康发展。; 毕振坤蔡国永; 关键词：角色划分激励机制

社会网络个体节点影响力研究被引量：3: 2013年; 为对大型社会网络节点的影响力进行分析,通过综合考虑社会网络的结构特性,寻找具有最大影响范围的k个节点,并对选出的个体节点进行中心性分析,重点考察个体节点的中间中心性和接近中心性,做出更准确的分析结果。实验结果表明,该方法可对含有大量个体节点的社会网络进行分析,筛选出有较大影响力的个体节点。; 李晓冉蔡国永; 关键词：社会网络中心性

社会语义网分析技术研究: 2013年; 为满足在线社会网络语义分析的需要,提出社会语义网络分析框架。该框架由两部分构成:一是在线社会网络的语义表示,利用RDF模型和已建立的本体描述在线社会网络,赋予社会网络丰富的语义信息;二是在线社会网络的语义分析,利用SPARQL对在线社会网络语义图进行检索过滤,获取满足语义要求的数据,在分析过程中利用属性的层次结构实现分析粒度的控制,通过属性路径检索实现整体网分析。通过应用案例,说明了所提框架的有效性。; 蔡国永林航; 关键词：在线社会网络语义网技术社会网络分析

一种新的在线社会网络演化模型被引量：2: 2012年; 现有吸引力演化模型的聚类系数较低,并且忽略了对网络增长有阻碍作用的因素。为此,提出一种基于阻尼因子的在线社会网络演化模型。该模型在BA网络模型的基础上,考虑网络节点吸引力并研究网络中节点阻尼因子的存在及作用。将阻尼因子细分为初始吸引力的衰退、节点热度的减退和不可抗拒的自然因素,解决了BA模型和CALW模型中仅考虑网络节点度和吸引力对网络影响的问题。引入三角形形成机制,提高模型的聚类系数。应用平均场理论对该模型生成网络的度分布进行理论分析,运用Matlab工具对度分布进行数值仿真,结果验证了该模型的正确性和有效性。; 王瑞丽蔡国永林航; 关键词：在线社会网络度分布

H7N9疫情背景下的微博信息传播特性研究: 2016年; 自主研制微博爬虫系统WeiboCrawler。针对2013年3月爆发的甲型H7N9流感疫情,使用该系统抓取了新浪微博中与该主题相关的数据集,包括用户信息、原创和转发博文信息。以原创博文为根节点,基于转发关系采用递归方法构造博文转发树,为了严格、清晰地描述微博信息传播过程,对博文转发树进行形式化定义,进而研究微博信息传播过程及转发树的大小、深度、宽度等结构特性。结果表明:博文转发树的结构特性分布符合长尾分布,博文转发树具有深度小、密度大的结构特性;博文流行程度取决于博文转发树的宽度,而与博文转发树的深度无关;在博文转发的不同阶段,信息传播表现出相似的传播特性。考虑微博平台信息传播的特点以及博文转发树的结构特性,结合Galton-Watson分支过程,给出一种新的信息流传播模型,使用该模型对博文转发树的大小、深度、宽度三项结构特性进行仿真,发现该模型能较准确地体现信息传播的结构特性。; 刘宝立董荣胜蔡国永; 关键词：转发信息传播结构特性社交网络

基于用户评论的信任预测方法研究被引量：2: 2016年; 在线社会网络中,信任关系是用户间进行可靠交互的基础,交互的强度也会影响用户间信任关系的建立。虽然许多研究者对信任建模及其预测进行了研究,但大部分的研究都是基于已有网络进行的,缺乏对用户交互行为及内容的深入研究。在这种情况下,针对原有网络的稀疏性问题和用户交互行为对信任关系的影响进行了研究,提出了一种基于信任网络和用户评分行为的信任预测框架。该框架给出了一种评估用户间交互关系强弱的度量机制,结合用户间已建立的信任关系网络,综合评估预测用户间的信任与不信任关系。基于Epinions网站的真实数据集进行了多组实验,实验表明用户交互行为对信任的度量有着重要的影响,综合考虑这两方面可以更准确地对信任关系作出预测。; 蔡国永王丽媛吕瑞; 关键词：在线社会网络信任用户行为

社会语义网社区发现标签传递算法研究被引量：5: 2013年; 针对在线社会网络的特性和现有社区发现算法的不足,提出一种基于语义网技术的在线社会网络社区发现算法ISLPA(Improved Semantic Label Propagation Algorithm),即一种适用于大规模在线社会网络的社区发现和标识算法。ISLPA算法对语义标签算法SemTagP进行改进,在社区划分过程中将在线社会网络视为有向加权图,通过语义网和社会化标签技术,充分结合在线社会网络丰富的语义信息和网络拓扑特征进行社区划分。ISLPA算法不需要预先设定社区数量和大小,就能实现社区发现,并能根据标签自动识别划分的社区。算法接近线性时间复杂度,具有较高的效率。通过实验表明,ISLPA算法能有效划分和标识真实在线社会网络。; 蔡国永林航文益民; 关键词：语义网社会化标签

基于MapReduce的MIC算法并行化被引量：1: 2015年; MIC是一种分析变量之间可能存在的关系的方法。该方法不仅能够有效识别出变量间各种复杂类型的关系,还能够准确描述噪音数据对存在关系的影响,对探索大数据集中变量之间的关系具有重要意义。针对该方法在处理包含大量变量的数据集时性能方面的不足,首次对它进行了基于MapReduce模型的并行化。提出的并行化方法首先对原算法进行更细颗粒度的划分,然后采用一种基于Map-Reduce-Map任务链的并行模型,该模型不仅有效地增加了并行的计算单元,还大大地降低了不必要的系统开销。最后,通过理论分析和实验验证得出,改进后的算法与原算法相比,在准确率方面具有等效性,运行速度大幅度提升且具有良好的可扩展性;实验同时指出了算法性能的提升与系统资源的关系。; 吕瑞蔡国永裴广战; 关键词：大数据 MIC MAPREDUCE 并行化

微博社区演进及信息传播建模分析研究: 2013年; 在真实的微博在线社区网络演进过程中,个体节点间新连接的生成,不仅与个体的节点连接度有关,还与个体节点的吸引力衰变性有关,并存在一定的随机性。针对这种情况,综合考虑个体节点连接度、吸引力衰减性、随机性对在线社区网络演化的影响,提出一个BA模型的改进模型BA*来建模微博社区。结合SIR传播模式,研究了BA*模型的信息传播现象。结果证明,BA*模型更适合分析微博在线社区网络的演进与信息传播。; 纪威宇蔡国永

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广西壮族自治区自然科学基金(2011GXNSFA018156)