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时序动态网络在静态网络基础上综合了时间属性的概念,包含了网络结构的复杂性、动态性等内涵,是研究复杂网络链路预测问题的较优思维对象,因在现实世界中具有较高应用价值而备受关注。目前大部分传统方法研究对象仍局限于静态网络,存在对网络时域演化信息利用不充分、时间复杂度较高等问题。结合社会学理论,提出一种基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法,该方法的核心思想是通过分析网络动态演化特性,在社团范围内学习节点的嵌入表示向量,融合多特征以衡量节点间连边的生成概率。利用网络集体影响力的方法对节点和连边的权值进行计算,基于集体影响的连边权值进行社团划分,将网络划分为若干个社团子图,得到基于集体影响的相似性指标。在社团范围内,利用有偏的随机游走,结合梯度优化的Skip-gram方法获取所有节点的嵌入表示向量,得到基于社团范围游走的相似性指标。融合节点的集体影响、社团范围节点的多个中心性特征和学习到的节点表示向量,得到多特征融合的相似性指标,3 种新指标都可以用于衡量节点之间形成连边的概率。对比基于移动平均、嵌入表示、图神经网络等经典时序链路预测方法,在 6 个真实数据集上的实验结果表明,所提基于社团多特征融合的方法在 AUC评价标准下取得更优的预测性能。 相似文献
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5G时代智能终端数量和数据量呈指数级增长,集中式的云计算将难以满足用户浸入式的极致体验。作为5G的关键技术之一,移动边缘计算在边缘侧提供IT服务和云计算能力,带来便利的同时也引出了新的安全挑战。首先,调查了移动边缘计算所面临的安全风险和现有安全防护机制;其次,重点讨论了协议和网络安全、访问控制、身份认证、数据安全与隐私保护、虚拟化安全的发展现状并进行展望;最后,针对安全防护机制提出三方面建议,分别是改进安全防护机制、定制差异化安全需求、与新技术相结合。 相似文献
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现有 5G(5th Generation Mobile Communication Technology)核心网异常检测主要基于信令流量深度解析, 但较少利用核心网网络功能交互关系的作用。针对上述问题, 提出一种基于交互的 5G 核心网网络功能异常检测模型。首先, 该模型以行为分析为驱动, 基于信令流量和网络功能注册数据提取多维属性, 通过行为画像来表征网络功能行为模式, 并采用集成学习算法RFECV(Recursive Feature Elimination with Cross-Validation)进行属性特征选择, 降低特征维度的同时筛选出与区分网络功能行为模式高度相关的属性特征。然后, 模型基于网络功能交互关系对核心网进行图建模, 建模后的图数据融合了网络功能属性信息和交互信息。最后, 模型通过基于空间域的图卷积网络聚合邻域节点属性信息和结构信息来融合行为模式特征, 新生成的节点表示用于分类, 从而将核心网网络功能异常检测问题转化为图节点分类问题。通过在 free5GC 仿真平台上采集数据, 并在搭建的异常检测系统中的实验表明, 该模型的异常检测性能优于基于属性特征分析的传统机器学习模型、基于结构特征分析的图嵌入模型及部分 5G 核心网异常检测模型。10%数据集作为训练集时, 所提模型的准确率比支持向量机模型提高 6.6%, 比Struc2vec 模型提高 13%, 比深度神经网络模型提高 8%。 相似文献
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为了研究局部拓扑信息耦合对网络演化的促进作用,该文提出一种局部拓扑加权方法,用于表征节点间联系的紧密性及拓扑信息的耦合程度,并从演化模型的宏观统计和实际网络数据测试两方面验证了局部拓扑信息耦合促进网络演化的有效性。首先将该加权方法应用于BA模型,提出TwBA模型及局域世界模型TwLW。仿真实验表明,TwBA的度分布随连边数目的增多,迅速从指数分布转变为幂律分布,验证了现实网络加速增长产生幂律分布的现象,并基于此提出一种加速演化的TwBA模型,其在不同的加速率下呈现出幂律分布;而TwLW则展现了从广延指数分布到幂律分布变化的形式。然后将加权方法拓展到链路预测方法,提出3个加权相似性指标。实际网络数据测试表明,该方法能够大幅度地提高基本算法的预测精度,部分甚至高于全局性指标。 相似文献
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利用多重分形计算并绘制出表征岩石三维损伤微裂纹分布复杂性的多重分形谱,引入一个表征岩石材料不均匀性、各向异性的相对分形维数,结合多重分形谱的奇异性值,对岩石实际受损状态的量化表达方法进行了探讨,并基于岩石微元强度的 Mohr-Coulomb 准则表示方法及其服从 Weibull 随机分布的特点,在本构模型中引入初始损伤分形参数,结合岩石单轴应力应变试验曲线,对不同多重分形参数下岩石强度 Weibull 参数取值规律进行了研究。结果表明:同一种岩石在不同损伤状态下,表征其强度特征的 Weibull 参数值以一定规律发生变化,且微裂纹的分布对受损岩石峰后强度造成不同程度地影响,进一步完善了岩石损伤统计本构模型。 相似文献
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链路预测旨在预测网络中的缺失连边,对于实际网络演化机制的了解具有重要意义。虽然现有研究已经提出了很多相似性指标,但它们都忽视了不同网络结构下共同邻居的有效性,而局部拓扑结构信息尤其是共同邻居结构在计算节点间相似性中发挥重要作用。考虑到共同邻居周围局部拓扑信息,该文提出了一种高效共同邻居指标。该指标首先分析了共同邻居所有连边的有效性,分别从端点两侧量化了节点的有效性;然后,通过分析共同邻居节点拓扑有效性对两侧资源分配过程的影响刻画节点间相似性。15个实际网络数据实验表明,相比现有经典的9种方法,所提方法具有较高的预测精度。 相似文献
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