徐成林 作品数:5 被引量:38 H指数:4 供职机构: 中南大学软件学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
基于用户交互的社交网络好友推荐算法 被引量:16 2019年 为在社交网络中向用户进行更高效的好友推荐,分析微博社交网络中存在的交互行为,综合考虑网络结构、用户属性以及用户交互特点,计算用户之间建立好友关系的可能性大小。在此基础上,提出一种基于用户交互的社交网络好友推荐算法。实验结果表明,与只考虑网络拓扑结构或用户属性的算法相比,该算法准确率更高。 龙增艳 陈志刚 徐成林关键词:社交网络 链路预测 用户交互 用户属性 机会网络中基于节点探测的能量均衡机制 被引量:5 2017年 机会网络中节点在转发数据包之前,需要通过探测发现与自己发生接触的其它节点,而探测过程需要消耗能量,探测周期与探测到的接触数间有一种均衡关系.针对这种关系提出一种在机会网络中基于节点探测的能量均衡机制,该机制首先通过泊松分布模型建模得到有效探测概率,然后根据提出的表达式得到有效探测接触数,最后通过分析探测周期与有效探测接触数之间的关系,找到不同情况下探测周期与探测有效性的均衡点.结果表明,可以根据节点所处的环境来设置探测周期,达到节能的目的. 龙增艳 陈志刚 徐成林 李博 邓伊琴关键词:机会网络 均衡点 用于在线社交网络的链路预测好友推荐算法JAFLink 被引量:9 2017年 现在的社交网络不只是人们现实生活社交圈的一个反映,同时也在一定程度上扩展着人们的交际范围,使得用户在社交网上找到更多适合自己的朋友.但是,由于社交网络发展迅速,用户量巨大,对于用户来说,自己从中找到自己的好友是比较困难的,这就需要社交网站向用户提供一个比较好的推荐算法,从而使得网站真正能够改变用户的生活.本文提出的JAFLink(Jaccad-Adamic Adar-Feature)链路加权方法,结合jaccad和Adamic Adar并考虑了社交网络用户属性,构成JAFLink加权方法,用来计算节点对建立链接的可能性.实验表明,JAFLink相比只考虑网络拓扑结构或者用户属性而言更加高效. 李博 陈志刚 黄瑞 郑祥云 徐成林 周清清 龙增艳关键词:链路预测 用户属性 用于社区发现的LPA_LRDC标签传播算法 被引量:7 2017年 由于传统的LPA算法,在节点标签更新的顺序以及标签传播过程中存在较大的随机性,给社区发现的准确性和稳定性造成了很大的影响.本文提出LRDC(Leader Rank algorithm considered degree and clustering coefficient)算法并用其来衡量节点的重要性,然后按照节点的重要性大小排序作为LPA算法中初始化节点标签的依据,并在标签传播过程中综合考虑节点重要性以及邻居标签的数量提出LPA_LRDC(Label Propagation Algorithm based on LRDC)标签传播社区发现算法.通过在人工和真实的网络数据集上的实验结果表明,本文提出的标签传播社区发现算法能够显著的提高社区发现的准确性和稳定性. 徐成林 陈志刚 黄瑞 龙增艳 李博 周清清 邓伊琴关键词:LEADER RANK 在线社交网络Sybil账号检测 被引量:1 2017年 在线社交网络中的Sybil账号日益猖獗,他们会制造各种恶意活动,这些严重危害到了社交网络和用户的安全.针对Sybil账号检测这个问题,提出一个非常高效的Sybil账号检测模型.该模型提出使用受害者预测来提高检测准确性,将抽取的特征属性进行建模得到分类器,使用分类器进行受害者预测.再将预测结果应用到社交网络图模型中,最后,使用修改的随机游走对图节点进行排序.实验结果证明Sybil账号节点排在序列的底部,从而将Sybil账号从正常账号中分离出来.该模型的准确性达到了95%,这表明本文提出的检测模型是可行和有效的. 周清清 陈志刚 黄瑞 李博 徐成林关键词:分类器 随机游走