基于认知模型的社会关系预测算法

针对低采样率下社会网络中传统的关系预测方法精度较低的问题,提出一种基于认知模型的社会关系预测算法。该方法利用了单个节点对整个网络的认知能力,部分随机采样获得采样节点对社会网络中节点间关系的认知信息,然后根据认知信息预测出未采样节点的社会关系,实现了低采样率下所有节点间社会关系的预测。为了分析算法性能,在不同网络中用该算法与传统方法进行多组对比实验,结果表明该算法在低采样率下提高了预测精度、降低了预测时间。

公安人口信息人员主题库构建技术论述

积极贯彻落实公安大数据战略是落实中共中央、国务院关于加快户籍制度改革的各项决策部署,提高人口管理信息化水平、深化人口信息的应用和服务的必由之路。本文着眼于提高系统的可靠性、灵活性和可扩展性,整合原有的“烟筒式”系统,采用云计算技术,建成了全国人口人员主题库系统,整合各类以人为中心的要素信息,实现以居民身份证号码为唯一标识,以公安户籍人口信息为基础,通过叠加各类业务等动态信息,进一步提高人口业务监管能力,服务人口管理创新应用和公安实战,这就要求需要对各类人口管理数据进行治理融合进行研究。文章从公安人口数据管理所面临的问题入手,提出了新型数据治理和数据融合方法,就其人员主题库数据维护机制进行了详细阐述。