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软交换网络监控模型的设计与应用被引量：1: 2007年; 随着以软交换为核心的下一代网络的发展,如何在软交换网络中实现监听和控制成为了热点问题。文章重点研究了软交换网络自身的特性,分析了现有的软交换网络监听接口规范存在的不足之处,给出了一种可以同时实现对网络监听和接续控制的软交换网络监控模型设计方案。文章最后以SIP(会话初始协议)网络为例对该方案的应用进行了描述,并对监控的流程进行了具体的说明。; 葛琳马宏; 关键词：软交换会话初始协议监听

基于核心链路的重叠社区发现算法: 2015年; 针对当前的社区发现算法难以发现网络中重叠度较高的社区结构的问题,提出一种基于核心链路的重叠社区发现算法.相较于当前的基于节点的重叠社区发现算法,该算法从链路的角度出发,通过选取核心链路,并根据链路影响力的强弱不断吸引外层链路进而形成链路社区结构;再将链路社区转化为节点社区,经过节点社区调整后,得到全局最优的重叠社区结构.该算法是一种无监督算法,无需输入额外参数.将该算法分别应用于计算机生成网络和真实的社会网络,实验结果表明,相较于其它算法,本文所提算法能够更好地发现重叠度较高的社区结构.; 贺成龙马宏董哲张风雨

基于通用标准的虚拟化技术性能检测与分析被引量：3: 2009年; 虚拟化技术是提升已有计算机资源利用率的一种有效手段。尽管它已经在高性能计算系统中崭露出自己在提升物力资源利用率以及用户的安全性上的优势,但是却一直没有受到重视,文章利用各种基准以VMWare Server,Xen,and OpenVZ we这几种虚拟化产品在SMP性能、文件系统中的表现,对完全虚拟化、准虚拟化以及操作系统级虚拟化在HPC涉及到的各个方面进行评测。; 杜春阳马宏夏军波; 关键词：虚拟化技术

融合节点描述属性信息的网络表示学习算法被引量：3: 2019年; 为融合节点描述信息提升网络表示学习质量,针对社会网络中节点描述属性信息存在的语义信息分散和不完备性问题,提出一种融合节点描述属性的网络表示(NPA-NRL)学习算法。首先,对属性信息进行独热编码,并引入随机扰动的数据集增强策略解决属性信息不完备问题;然后,将属性编码和结构编码拼接作为深度神经网络输入,实现两方面信息的相互补充制约;最后,设计了基于网络同质性的属性相似性度量函数和基于SkipGram模型的结构相似性度量函数,通过联合训练实现融合语义信息挖掘。在GPLUS、OKLAHOMA和UNC三个真实网络数据集上的实验结果表明,和经典的DeepWalk、TADW(Text-Associated DeepWalk)、UPP-SNE(User Profile Preserving Social Network Embedding)和SNE(Social Network Embedding)算法相比,NPA-NRL算法的链路预测AUC(Area Under Curve of ROC)值平均提升2.75%,节点分类F1值平均提升7.10%。; 刘正铭马宏刘树新李海涛常圣; 关键词：信息融合复杂网络

一种基于p-Laplacian的谱聚类维数约简算法: 2012年; 近年来,谱聚类因其深厚的理论基础而在机器学习和数据挖掘领域中引起了广泛的关注。针对谱聚类算法中采用Laplacian矩阵时无法获得较好的图切判据,通过引入p-Laplacian算子,提出了一种基于p-Laplacian的谱聚类维数约简算法。仿真实验表明,提出的方法可以获得一种优化图切的近似解,使得在降维后能够更为精确地求得原始数据在低维空间中的嵌入投影。; 石远超马宏李海涛; 关键词：谱聚类维数约简 P-LAPLACIAN

一种融合节点文本属性信息的网络表示学习算法被引量：11: 2018年; 现有网络表示学习算法主要针对网络结构信息进行表示学习,而忽略现实网络中丰富的节点文本属性信息。为有效融合网络结构信息和节点文本属性信息进行表示学习,提出一种新的网络表示学习算法。为实现两方面信息在训练过程中的相互约束,建立基于参数共享的共耦神经网络训练模型,并利用负采样和随机梯度下降的优化策略实现训练过程的快速收敛。实验结果表明,与Doc2Vec算法、DeepWalk算法、DW+D2V算法和TADW算法相比,该算法的分类性能更好。; 刘正铭马宏刘树新杨奕卓李星; 关键词：复杂网络信息融合神经网络

基于种子节点集的社区层次结构发现算法: 2016年; 针对多分辨率方法无法直接给定社区层次结构的问题,提出一种基于种子节点集的社区层次结构发现算法。该算法通过选取种子节点,并根据余弦相似度的大小添加其最近邻节点共同构成种子节点集;再由种子节点集出发,基于分辨率公式进行社区层次结构探测,根据节点加入社区的度值比来判断是否到达层次边界;最后在已发现完毕的社区外选取新的种子节点集,并由此出发直到全网络的社区层次结构发现完毕。将该算法分别应用于人工网络和真实社会网络,实验表明,相较于其它算法,该算法能够更好地发现网络中全部的社区层次结构。; 贺成龙朱宇航马宏康世泽; 关键词：局部信息

基于SOPC的调制解调器设计: 2008年; 在介绍以太网控制器DM9000A的数据帧收发过程的基础上,运用SOPC技术,设计了用DM9000A作为调制解调器与主机间数据接口的调制解调器实现方案,并详述了系统的软、硬件设计过程。该方案具有实现简单,调制方式易调整的优点。实验结果表明:较DSL技术,该方案可提高双绞线传输的有效距离。; 李帅领谈满堂马宏; 关键词：SOPC 调制解调器 DM9000A

基于三元组结构的有向网链路预测方法被引量：2: 2019年; 当前链路预测的研究主要集中在无向网络,然而现实世界中存在大量的有向网络,忽略链路的方向会缺失一些重要信息甚至使预测失去意义,而直接将无向网络的预测方法应用于有向网络又存在预测精度降低的问题。为此,提出了一个基于三元组的有向网络链路预测算法,该算法针对有向网络和无向网络三元组结构的不同,应用势理论对三元组进行筛选,通过统计分析不同三元组闭合的可能性,以网络整体三元组闭合指数作为权重计算节点间的相似性。在9个真实数据集上的实验表明,所提方法比基准方法的预测精度提高了4.3%。; 常圣马宏刘树新; 关键词：链路预测有向网络三元组

基于密度的优化数据流聚类算法被引量：3: 2010年; 为了解决数据流聚类算法中有效处理离群点这一关键问题,改进了基于密度的数据流聚类算法,在DenStream算法基础上提出了具有双检测时间策略DDTS(double detection time strategy)的基于密度的数据流聚类算法。该策略在数据流流速波动的情况下,结合时间与流数据数量两方面因素对微簇进行测试。通过在线动态维护和删减微簇,保存可能升级的离群点来改善聚类效果。实验结果表明,改进算法具有良好的适用性和有效性,能够取得较高的聚类质量。; 康晶马宏刘力雄; 关键词：数据流聚类数据挖掘

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马宏