K网络节点标识符重复与别名现象测量
摘要：为方便P2P网络的内容投递,Kademlia协议作为一个鲁棒性强的分布式Hash表协议,被BitTorrent和eMule等P2P文件共享应用部署.在此,将这些被部署的基于Kademlia协议的网络称为K网络.K网络中每个节点拥有唯一的IP地址（或ID）是至关重要的,因为K网络中的＂节点查询＂和＂资源搜索＂都依赖于此.然而,据分析发现,K网络中相当一部分节点存在IP重复与ID别名.为深入理解IP重复与ID别名的分布特征,提出了几个度量IP重复与ID别名的测度.基于这些测度和Rainbow采集器,对K网络中的IP重复与ID别名进行了测量,发现了许多有助于P2P网络挖掘研究的IP重复与ID别名特征.微博网络测量研究
摘要：随着移动通信和Web技术的不断突破,以微博为代表的在线社会网络在中国广泛发展起来,越来越多的人开始使用微博进行信息分发和舆论传播.为了了解中国微博网络中的拓扑结构特征和用户行为特征等内在信息,对国内最大的微博系统——新浪微博——开展了主动测量,并结合已有的在线社会网络测量结果,对新浪微博的网络拓扑和用户行为特征进行了分析和比较.主要发现包括：1）新浪微博网络具有小世界特性;2）新浪微博网络的入度分布属于幂次分布,而出度分布表现为某种分段幂率函数;3）与类似社会网络相比,新浪微博网络的出入度不具有相关性;4）新浪微博网络属于同配网络;5）新浪微博用户发博时间具有明显的日分布和周分布模式;6）新浪微博用户博文数目分布表现为威布尔分布;7）新浪微博用户博文的转发和评价行为具有很强的相关性,且博文转发概率要高于评价概率.这些测量研究和发现不仅有助于设计出符合中国微博网络结构特征的数学模型和计算模型,也是实现对微博舆论的监测、引导、控制等方面的重要依据和基础.机会网络中多使者交叉区域摆渡路由协议
摘要：针对传统摆渡路由中使者调度和协作的问题,设计一种交叉区域的多使者摆渡路由协议.将网络划分成若干横向区域和纵向区域,每个区域内存在一个使者轮询节点.通过单个使者或一个横向区域使者与一个纵向区域使者的协作实现数据的传递.从理论上分析了提出协议的期望延时,并从延时和容错性两个方面对协议进行了改善.仿真评估结果表明,交叉区域摆渡路由在平衡网络负载和端到端的延时的同时,具有单一使者的容错能力,是一种合理有效的多使者调度方法.IP路由缓存技术研究
摘要：针对目前用于IP路由查找的地址缓存技术和前缀缓存技术的局限性,分析了骨干网路由表前缀重叠特征,提出了一种基于阈值的IP路由缓存方法,该方法结合了地址缓存和前缀缓存技术,无需进行前缀扩展,克服了地址缓存技术缓存空间要求过大、前缀缓存技术无法缓存内部前缀节点的问题,在缓存空间、缓存命中率、缓存公平性以及路由增量更新方面具有优势;仿真实验表明对于路由条目超过260000的路由表,缓存空间大小为30000,选择阈值K=4时97%以上的节点可实现1：1缓存,其余节点采用地址缓存,缓存失效率小于0.02,可以用小的缓存空间实现高速线速转发.第29届中国数据库学术会议（NDBC 2012）征文通知
摘要：第29届全国数据库学术会议（NDBC2012）将于2012年10月12日至14日在安徽省合肥市召开.本次会议由中国计算机学会主办、中国计算机学会数据库专业委员会协办、中国科学技术大学承办,并得到了中国科学院研究生院、西藏大学、安徽省计算机学会等单位的支持.本届会议将主要关注数据库技术领域所面临的新的挑战和研究方向,一种基于动态偏好扫描的网络免疫策略
摘要：复杂网络中各种自组织现象的涌现给网络脆弱性挖掘和网络免疫自推进带来了启示.一个完整的免疫资源配置过程可以分为4个阶段：信息收集、扫描、漏洞修复和自我推进.网络主机脆弱性分布的实证分析表明,脆弱主机在网络中呈现明显的幂律分布特性,这就意味着盲目扫描将耗费大量资源在非脆弱或不存在的主机上,而一个有效的网络免疫策略应该利用这种非均匀的网络脆弱性分布特性.静态偏好性的扫描方法在初期能取得良好的推进效果,但并不能将这种有效性贯穿整个免疫过程.为此,提出了一种新的基于扫描方式的网络免疫自推进策略.该策略能够在不知道网络结构的条件下,通过一种动态适应的偏好扫描方法,高效命中脆弱主机实施免疫修复.经过传播模型推导及计算机仿真分析,设计的网络免疫策略能够很好地抑制危害传播,提高网络的安全性.基于信息熵的复杂网络社团划分建模和验证
摘要：社团结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,社团结构的划分方法对分析复杂网络相关统计特性具有十分重要的理论意义.为了提高社团划分精度,提出了一种新的基于信息熵（information entropy）模块度的社团划分算法（简称IE算法）.在有着确定社团结构的数据集和不确定社团结构的数据集上,通过选取Q值、社团划分个数、社团最大连通分量大小和强弱社团个数比例4个重要参数,将IE算法与两种最主要的基于模块度的划分算法GN（Girvan-Newman）和FastGN（Fast Girvan-Newman）进行对比,实验结果证明了IE算法在社团划分性能上优于GN和FastGN;将IE和其他7种最主要的经典社团算法进行时间复杂度分析,并在随机网络和真实网络上进行实验,结果表明该算法时间复杂度在GN与FastGN之间,时间复杂度小于GN而精确度优于GN,证明了在大多数数据集上IE算法的社团划分准确度优于传统基于点边比率的社团划分算法的准确度.一种新的快速特征选择和数据分类方法
摘要：针对数据分类问题提出一种新型高效的特征选择和规则提取方法.首先通过减少初始区间数量改进Chi-Merge离散化方法,再采用改进的Chi-Merge离散化连续型特征变量;特征离散化后,统计样本数据在每个特征子集划分下的频数表,并根据频数表计算数据不一致率,再利用顺序前向最优搜索的方法,快速确定特征数量由小到大的每一个最优特征子集;根据特征子集对应的数据不一致率差异最小化原则,完成特征个数最小化的最优特征子集筛选;根据最优特征子集的数据频数表,可直接提取数据分类规则.实验表明,快速提取的规则可获得较好的分类效果.基于该特征选择方法,提出一种面向分布式同构数据的快速分类模型,不但具有良好的分类效果,还支持对样本数据内容的隐私保护.KMA-α：一个支持向量机核矩阵的近似计算算法
摘要：核矩阵计算是求解支持向量机的关键,已有精确计算方法难以处理大规模的样本数据.为此,研究核矩阵的近似计算方法.首先,借助支持向量机的凸二次约束线性规划表示,给出支持向量机和多核支持向量机的二阶锥规划表示.然后,综合Monte Carlo方法和不完全Cholesky分解方法,提出一个新的核矩阵近似算法KMA-α,该算法首先对核矩阵进行Monte Carlo随机采样,采样后不直接进行奇异值分解,而是应用具有对称置换的不完全Cholesky分解来计算接近最优的低秩近似.以KMA-α输出的近似核矩阵作为支持向量机的输入,可提高支持向量机二阶锥规划求解的效率.进一步,分析了KMA-α的算法复杂性,证明了KMA-α的近似误差界定理.最后,通过标准数据集上的实验,验证了KMA-α的合理性和计算效率.理论分析与实验结果表明,KMA-α是一合理、有效的核矩阵近似算法.CP-nets的可满足性及一致性研究
摘要：CP-nets是一种简单而又直观的图形化偏好表示工具,成为近几年人工智能的一个研究热点,然而对于CP-nets的可满足性和一致性等相关性质的研究还很欠缺.既没有给出严格的定义,也没有探讨不同性质之间的联系,没有一个求可满足性序列的通用算法.从研究CP-nets的可满足性和一致性的关系着手,得出了任意结构二值CP-nets的可满足性判定算法及可满足性序列生成算法.首先通过构造CP-nets导出图及其性质的研究,得出CP-nets的可满足性及一致性的相关定理.再把不同性质结合起来分析,给出CP-nets可满足性等价于一致性的结论,从而利用拓扑排序的思想实现了任意结构二值CP-nets的可满足性序列的生成.强化和扩充了Boutilier所提出的一些概念,深化了CP-nets的基础理论研究.一种改进的多机器人协作实时FastSLAM算法
摘要：针对FastSLAM1.0中机器人缺乏自身定位测量修正引起的累积误差和FastSLAM2.0引入测量修正引起算法复杂度增加的问题,提出一种改进的基于辅助测量的多机器人协作实时FastSLAM算法,使用双机器人协同工作,领头机器人负责完成同时定位与地图构建任务,辅助机器人通过静态相对位置测量为领头机器人提供实时定位测量修正.该辅助测量方法不仅为SLAM任务执行机器人提供较准确的定位测量值,同时也避免了FastSLAM2.0算法中额外的算法复杂度问题.实验结果表明算法既可以获得较高的精度,而且方便可行,具有较高实用价值.最大向量夹角间隔核分类
摘要：提出了一种最大向量夹角间隔MAMC分类方法,其核心思想是在样本特征空间中寻找一个尽可能靠近训练样本中心的向量c,进而强化更小的VC维,同时未知样本点可以根据向量c和训练样本点之间的最大向量夹角间隔ρ进行分类.提出的MAMC方法可以通过核化提高算法的灵活性,而在MAMC方法的实现上,只需解决一个对应的二次凸优化问题,实现简单.同时,MAMC的v×v1参数属性构成了支持向量个数的下界和错分训练样本数的上界;而其所对应的硬划分版本可以等价于一种特殊和核化的最小包含球,因此能够训练较大样本.最后,人造和真实数据集实验结果表明,MAMC整体上具有较好的性能优势.基于Gabor系数分块统计和自适应特征选择的人脸描述与识别
摘要：提出一种新的人脸描述及识别方法,首先对归一化后的人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换;然后对人脸区域进行分块,以块为单位统计Gabor系数的均值和方差,求得块特征矢量（block feature vector,BFV）,按先行后列的顺序将各块的BFV拼接,构成整幅人脸图像特征矢量（face feature vector,FFV）.在分类器设计阶段,引入两两比对和投票机制,用多个两类分类器组合成多类分类器.在训练某个具体的两类分类器时,根据隶属训练样本计算FFV中每项的分辨力,以分辨力大小为依据选出最优特征子集（best subset feature vector,BSFV）.基于Yale人脸数据集展开实验,与已发表的算法和结果进行对比,证明了该方法的有效性.2012年中国计算机网络安全年会征文通知
摘要：中国计算机网络安全年会是由国家计算机网络应急技术处理协调中心（CNCERT）主办的国内网络安全领域的顶级会议.年会自2004年举办以来,得到了工信部、科技部、公安部、中国人民银行等主管部门和相关部委的大力支持.年会以＂服务信息社会、共建和谐网络＂为宗旨,紧扣时展脉博,选题内容丰富,国际化程度高,对促进网络安全合作交流、概率XML文件树结点概率的查询算法
摘要：概率XML文件是概率数据的网络数据交换和表示标准,元素取值及其概率的查询与计算是概率XML文件的重要研究内容.概率XML文件树是一种有效的概率XML文件的数据模型,定义了概率XML文件树的基本路径和扩展路径,提出了根据可能世界原理将概率XML文件树分解为普通子XML树的集合的算法,根据路径分析原理将概率XML文件树分解为子概率XML树的集合的算法和相应的查询与计算结点及结点集合概率的算法,并通过实验进行了比较分析.实验结果表明：这两种方法是有效的;与前一种方法比较,后一种方法适合较大的概率XML文件树、结点及结点集合的概率的查询,计算过程较简单.面向全球数值天气预报模式的加权等积并行数据划分算法
摘要：极区计算对全球数值预报模式设计的重要性主要体现在2个方面：模式动力框架中的极区处理和极区并行数据划分带来的并行负载不平衡问题.其中后者是全球数值预报模式大规模并行计算的性能瓶颈,对此提出一种新的基于加权等积的球面数据划分算法.该算法以球带数目和权函数为参数,将南北两极分别划分到单独的子区域,形成极点通区,使从极点到赤道方向每个纬度对应的子区域数目逐渐增多,灵活地实现球面网格的高质量划分.从理论上分析该算法的划分质量后,以基于球谐谱的浅水波模式PSTSWM为实验平台,验证了提出的划分算法具有很好的并行划分性能以及可扩展性.结合我国自主设计的GRAPES全球模式,展望了该算法的应用前景.超平面覆盖问题的参数化改进算法
摘要：超平面覆盖问题是计算几何领域中一类典型的NP难问题,在实际生活中有着广泛的应用.针对NP难问题的难解性,人们提出了一些传统的方法用来求解这些NP难问题.但由于这些方法具有各自的局限性,不能满足实际应用中的各种需求,人们从新的理论角度为固定参数可解的NP难问题设计参数算法.通过深入分析直线覆盖问题（超平面覆盖问题的一个特例）的结构特征,并利用深度有界搜索树的方法,提出了一个时间复杂度为O（k3（0.736k）k＋nlogk）的确定性参数算法,极大地改进了当前最好的结果O（（k/2.2）2k＋nlogk）.通过对上述算法在高维空间中的进一步扩展,提出了关于超平面覆盖问题时间复杂度为O（dkd＋1（dk）!/（（d!）kk!）＋nd＋1）确定性参数算法,对当前的最好结果O（kd（k＋1）＋nd＋1）有较大改进.基于隐Markov模型的RNA二级结构预测新方法
摘要：有效预测RNA二级结构是生物信息学中的重要研究领域.提出一种基于隐Markov模型预测RNA二级结构的新方法.首先,应用前后缀匹配算法快速找到所有可能（包括假结）的茎区,建立RNA-HMM,寻找最优的茎区组合方法,得到包含假结的RNA二级结构.实验结果表明,提出的新方法降低了计算复杂性,提高了预测的特异性和敏感性,具有较高的准确率,可以预测RNA的假结结构.
