为提高移动台定位算法的精度,研究了基于接收信号强度(received signal strength,RSS)空时处理的指纹定位算法。该算法包含指纹数据库的建立和指纹比对,在指纹数据库建立过程中,利用空时处理的方法克服无线信号的衍射﹑散射等影响;指纹...为提高移动台定位算法的精度,研究了基于接收信号强度(received signal strength,RSS)空时处理的指纹定位算法。该算法包含指纹数据库的建立和指纹比对,在指纹数据库建立过程中,利用空时处理的方法克服无线信号的衍射﹑散射等影响;指纹比对时,研究了相同邻小区个数的选择对定位误差的影响,得出相同邻小区个数的最优选择。仿真结果表明,算法减小了RSS的波动性,具有低运算复杂度和高精度。展开更多
为了解决传统微博用户影响力评价算法全面性和客观性差的问题,通过对微博用户影响力的定义和影响因素进行分析,鉴于微博社区网络与web页面网络的拓扑结构有着天然相似性的特点,提出了一种基于PageRank的用户影响力评价改进算法(Self and...为了解决传统微博用户影响力评价算法全面性和客观性差的问题,通过对微博用户影响力的定义和影响因素进行分析,鉴于微博社区网络与web页面网络的拓扑结构有着天然相似性的特点,提出了一种基于PageRank的用户影响力评价改进算法(Self and Followers User Influence Rank)SF-UIR.运用用户追随者数、用户是否认证、用户微博的传播能力三个指标对用户自身影响因素进行了量化,改善了PageRank值对用户影响力评价客观性差的问题.采用权重因子将追随者对其所关注用户的影响力贡献值进行科学的量化分配,解决了追随者影响力等值传递的弊端.与四类主流算法的对比实验结果表明:SFUIR算法同时考虑了基于用户行为的自身影响因素和基于拓扑结构的追随者影响因素,能够有效地解决追随者数量排名算法中的"僵尸粉"干扰问题,能比平均转发数算法更真实地反映用户的影响力高低,能有效规避K-覆盖度算法中未考虑微博用户自身行为特征和将所有的追随者都一视同仁的严重缺陷,能极大地改进PageRank算法单纯依赖追随者数量和追随者质量的不足,从而能够更加全面、更加客观地反映微博用户的影响力.展开更多
文摘为提高移动台定位算法的精度,研究了基于接收信号强度(received signal strength,RSS)空时处理的指纹定位算法。该算法包含指纹数据库的建立和指纹比对,在指纹数据库建立过程中,利用空时处理的方法克服无线信号的衍射﹑散射等影响;指纹比对时,研究了相同邻小区个数的选择对定位误差的影响,得出相同邻小区个数的最优选择。仿真结果表明,算法减小了RSS的波动性,具有低运算复杂度和高精度。
文摘为了解决传统微博用户影响力评价算法全面性和客观性差的问题,通过对微博用户影响力的定义和影响因素进行分析,鉴于微博社区网络与web页面网络的拓扑结构有着天然相似性的特点,提出了一种基于PageRank的用户影响力评价改进算法(Self and Followers User Influence Rank)SF-UIR.运用用户追随者数、用户是否认证、用户微博的传播能力三个指标对用户自身影响因素进行了量化,改善了PageRank值对用户影响力评价客观性差的问题.采用权重因子将追随者对其所关注用户的影响力贡献值进行科学的量化分配,解决了追随者影响力等值传递的弊端.与四类主流算法的对比实验结果表明:SFUIR算法同时考虑了基于用户行为的自身影响因素和基于拓扑结构的追随者影响因素,能够有效地解决追随者数量排名算法中的"僵尸粉"干扰问题,能比平均转发数算法更真实地反映用户的影响力高低,能有效规避K-覆盖度算法中未考虑微博用户自身行为特征和将所有的追随者都一视同仁的严重缺陷,能极大地改进PageRank算法单纯依赖追随者数量和追随者质量的不足,从而能够更加全面、更加客观地反映微博用户的影响力.