山东省自然科学基金(ZR2010FM003)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 相关作者：徐如志纪柏涛王帅强邢长明刘方爱更多>>
- 相关机构：山东财经大学亚利桑那州立大学山东师范大学更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 云计算环境下手机情景模式智能化学习模型及算法研究被引量：2
- 2013年
- 提出云计算环境下手机的情景模式智能化学习模型和一系列的实现算法.在云计算环境下,用户可以定制情景模式智能化服务,从而实现根据用户的时间、地点等信息自动设置手机情景模式.在云中利用社会网络中用户的信息及其相应的情景模式作为训练集合,采用基于关联分类挖掘的规则学习算法学习得到一系列的情景模式规则;利用社会网络中用户之间的社会性和相似性,选择用户相关的规则并将其推荐给定制服务的用户使用;用户可以读取和编辑自己的规则并反馈到云中,利用增量改进策略进一步提高情景模式规则的精确度.实验证明,该模型具有较好的精确性和可行性.
- 徐如志纪柏涛王帅强Wei-Tek Tsai
- 关键词：云计算情景模式数据挖掘社会网络
- 无标度立体Koch网络上随机游走的平均吸收时间
- 2012年
- 作为一种基本的动力学过程,复杂网络上的随机游走是当前学术界研究的热点问题,其中精确计算带有陷阱的随机游走过程的平均吸收时间(mean trapping time,MTT)是该领域的一个难点.这里的MTT定义为从网络上任意一个节点出发首次到达设定陷阱的平均时间.本文研究了无标度立体Koch网络上带有一个陷阱的随机游走问题,解析计算了陷阱置于网络中度最大的节点这一情形的网络MTT指标.通过重正化群方法,利用网络递归生成的模式,给出了立体Koch网络上MTT的精确解,所得计算结果与数值解一致,并且从所得结果可以看出,立体Koch网络的MTT随着网络节点数N呈线性增长.最后,将所得结果与之前研究的完全图、规则网络、Sierpinski网络和T分形网络进行比较,结果表明Koch网络具有较高的传输效率.
- 邢长明刘方爱徐如志
- 关键词：复杂网络随机游走
