基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法

针对非负矩阵分解(NMF)半监督社区发现方法随机选择先验约束,导致提升相同性能需要更多约束信息的问题,提出一种基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法——ALS_GNMF。在迭代框架下,首先,主动选择不确定性高且对社区划分指导性强的链接对作为先验信息;其次,为主动选择的链接对增加must-link约束,增强社区间连接,生成先验矩阵;同时,增加cannot-link约束,减弱社区间连接,修改邻接矩阵;最后,将先验矩阵作为正则项,加入基于NMF的最优化目标函数,并融合网络拓扑结构信息,以期用较少的先验信息,达到较高的社区发现准确性和鲁棒性。实验结果表明,ALS_GNMF算法在真实网络及人工网络上,相同的先验比例下,性能比未采用迭代框架和主动策略的NMF半监督社区发现方法有更大的提升,且在结构不清晰的网络中表现稳定。

基于DLP的可选择链接可转换环签名方案

已有多数可链接可转换环签名方案不具备强匿名性。为此,提出一种基于离散对数问题的环签名方案。实际签名者通过随机选取秘密参数建立关联标签,以增强方案的匿名性。分析结果表明,该方案同时具备链接性、转换性和强匿名性,可抵抗转换性攻击,且在随机预言模型中具有安全性。

一种基于非贪婪策略的网络蜘蛛搜索算法

在分析传统网络蜘蛛搜索策略缺点的基础上,提出了一种非贪婪的链接选择策略,进而提出了一种基于非贪婪策略的启发式搜索算法。针对国外四所著名大学计算机系网站中计算机论文资源的搜索实验表明,新算法可以有效提高搜索效率。