大数据时代以信息为中心的图书情报学研究范式转换

面对大量非结构数据的产生,如何充分利用它们创造价值成为一个难题,Mike Thelwall提出了针对新信息源的以信息为中心研究的方法论。本文介绍了该方法论及其与现有的图书情报学理论的异同,探讨了基于以信息为中心研究的图书情报学研究范式转换。

GlobeSen:以信息为中心的物联网互联架构

提出了一个以信息为中心的物联网互联框架——GlobeSen,实现传感器网络与互联网的高效互联。首先面向无线传感器节点这类弱网元,结合感知数据的时空特性,设计了一套以信息为中心传感器网络协议NDNs,主要包括感知数据命名方法、基于时空关系的数据匹配方法、路由转发方法和协作式的缓存策略。进而设计了一个运行在网关的协议转换机制NDNt,实现NDNs和互联网上运行的NDNx之间的互通。使用TelosB无线传感器节点和ARM开发板搭建了一套原型系统,并在实地环境中进行了部署,通过一系列实验对上述设计进行了验证。

以信息为中心网络的隐私保护研究

为了解决现有IP网络的问题,例如移动性和多路径问题,最近学术界提出了很多以信息为中心网络(ICN)的设计。在这些设计中,安全和隐私作为ICN网络设计的核心要素。现有的ICN设计缺乏必要的隐私保护机制,存在比较严重的安全问题。例如,ICN网络中的互联网服务商(ISP)可以任意缓存内容服务商(CP)所产生的数据,导致严重的信息泄露问题。本文总结和分析了ICN网络的隐私问题,并且对比总结了现有ICN网络的隐私保护方案的特点和有效性,最后探讨了ICN网络隐私保护研究需要进一步考虑的问题。

智慧协同网络服务内容在传输路径上的缓存分配策略

针对智慧协同网络提出一种服务内容在传输路径上的缓存分配策略。该策略根据服务内容的流行度部署其在传输路径上的缓存位置,以求充分、高效地发挥网络缓存作用,进而提升网络的总体性能。所提分配策略分别在5层树型拓扑和由279个节点组成的真实网络拓扑中进行了性能测试。结果显示,该策略在所测的性能参数中表现出色,就平均服务获取距离而言,较命名数据网络(NDN,named data nerworking)所使用的LCE(leave copy everywhere)策略,其性能提高20%以上。

不仅仅是评分——在线评论文本内容对评论有效性影响研究

用户生成的在线评论数量越来越多,企业如果不能很好地激励评论者提高评论有用性,就容易导致消费者不知所措从而面临失去潜在客户的风险,因此探讨评论有用性的影响因素也就显得非常重要。本文在现有研究的基础上,考察评论的文本效价和文本类型对评论有用性的影响。我们将文本类型分为以情感为中心的评价和以信息为中心的评价,将文本效价分为极端正面评价和极端负面评价。通过对来自卓越亚马逊网站上的数据进行分析,我们发现:极端负面评论词语的数量对评论的有用性有正向影响,极端正面评价词语的数量对评价的有用性有负向影响,以信息为中心的词语数量对评论有正向影响。这为企业探索提高在线评论有用性提供了指导。

一种基于内容流行度和社团重要度的ICN缓存与替换策略

现有以信息为中心的网络(Information-Centric Network,ICN)缓存的内容的时空分布不够合理,存在无效缓存及同质化缓存等问题。对此,文中提出一种基于内容流行度和社团重要度的ICN缓存与替换策略,其结合内容流行度与节点的社团重要度来选择缓存节点,把具有不同流行度的内容分散缓存在社团重要度不同的节点上,使缓存内容的空间分布趋于合理,从而增加了缓存内容的多样性。同时,基于社团局部流行度来替换缓存内容的策略更有利于优化缓存内容的时间分布,实现缓存内容空间分布的动态调整。实验结果表明,所提策略能有效地减少用户请求的平均响应时间,提高缓存对象的命中率和全网的缓存差异度。