基于社会的机会网络中,节点趋向于和自己关系亲密的节点进行接触,因此可以通过评价节点之间的亲密程度来帮助预测节点之间的接触概率。由于节点亲密性的时间相关性和区域相关性,利用节点的历史接触信息构造节点亲密程度的评价模型时,考虑节点接触区域和节点接触时间对亲密程度的影响,从而得到节点在相应区域的亲密节点——区域朋友(Regional Friends,RF)。最后结合节点当前位置和区域朋友关系提出一种基于区域朋友关系的机会路由算法(Opportunistic Routing algorithm based on Regional Friendship,ORRF)。实验数据表明,在节点分布密度以及数据可容忍时延变化的网络环境下,该算法得到较高的数据送达率和较低的转发能耗。
兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中的一项重要个性化服务.由于LBSN中数据的极度稀疏性,基于协同过滤的算法推荐精度不高,文中提出基于元路径的兴趣点推荐算法.首先根据LBS...
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兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中的一项重要个性化服务.由于LBSN中数据的极度稀疏性,基于协同过滤的算法推荐精度不高,文中提出基于元路径的兴趣点推荐算法.首先根据LBSN结构特征构建带权异构网络模型,其次引入元路径来描述节点间不同类型关联关系,基于三度影响力设置用户-兴趣点间元路径特征集,然后通过随机游走方法计算元路径特征值以度量实例路径中的首尾节点间关联度,并利用监督学习方法获得各特征的权值,最后计算特定用户将来在各兴趣点的签到概率从而生成推荐列表.文中在3个真实LBSN签到数据集上进行了实验,结果表明该算法可以有效缓解LBSN中的极度稀疏性问题,比传统推荐算法有更好的推荐效果.
软错误是高辐照空间环境下影响计算可靠性的主要因素,结果错误(silent data corruption,简称SDC)是软错误造成的一种特殊的故障类型.针对SDC难以检测的问题,提出了一种基于不变量的检测方法.不变量是运行时刻保持不变的程序特征.在软错...
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软错误是高辐照空间环境下影响计算可靠性的主要因素,结果错误(silent data corruption,简称SDC)是软错误造成的一种特殊的故障类型.针对SDC难以检测的问题,提出了一种基于不变量的检测方法.不变量是运行时刻保持不变的程序特征.在软错误发生后,由于程序受到影响,不变量一般不再满足.根据该原理,在源代码中插入以不变量为内容的断言,利用发生软错误后断言报错来检测软错误.首先,根据错误传播分析确定了检测位置,提取了检测位置的不变量;定义了表征不变量检测能力的渗透率,在同一检测位置依据渗透率将不变量转化为断言.通过错误注入实验,验证了该检测方法的有效性.实验结果表明:该检测方法具备较高的检出率和较低的检测代价,为星载系统的软错误防护提供了新的解决思路.
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