导读:本文包含了边的权重论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:云计算,图数据,最短路径距离,隐私保护
边的权重论文文献综述
沈华峰,冯新扬,邵超[1]（2018）在《一种云环境下图数据中带边权重的隐私保护方法》一文中研究指出云服务器端的数据始终面临着巨大的安全威胁。提出一种云环境下图数据中带边权重的隐私保护方法 HEPP-GD(Homomorphic Encryption for Privacy Protect in Graph Data)。HEPP-GD采用Paillier同态加密体系对图数据的边权重进行加密,在云服务器端计算图数据中顶点之间的最短距离,这样边权重隐私信息将不会被非法的获取,本地客户端保存自己的密钥使得加密后的信息在因特网上传输。建立了HEPP-GD实验环境.测试结果表明,在云服务器端的大规模的图数据情况下,HEPP-GD隐私保护方法可以利用很少的内存资源完成最短路径距离的计算,其安全性通过Paillier加密得到了保证。(本文来源于《电视技术》期刊2018年10期）
王建伟,蔡琳,蒋晨[2]（2018）在《考虑边权重和耦合强度的相互依赖网络级联故障模型研究》一文中研究指出考虑边权重和相互依赖网络间的耦合强度对负荷的影响,提出一种新的边初始负荷定义方法,并通过分析边级联故障蔓延的动力学演化机制,构建相互依赖网络上带有可调参数的级联故障负荷模型。以提高相互依赖网络整体抵制级联故障能力为出发点,依据不同度量指标,多角度分析具有不同耦合模式的相互依赖网络鲁棒性与模型参数之间的关联性,研究相互依赖网络上的整体保护策略。通过优化相互依赖网络间的连接模式,探讨提高网络整体抵制级联故障鲁棒性的优化策略。研究发现:负荷分布在相互依赖网络级联故障中扮演着重要的角色;网络间的连接模式和模型参数值都会影响相互依赖网络的鲁棒性;不同参数值下网络抵制级联故障的最优连接模式;提出的网络耦合模式优化方法能够明显地提高网络抵制故障蔓延的鲁棒性。(本文来源于《管理工程学报》期刊2018年04期）
王瑛[3]（2018）在《网络拓扑与连边权重对群体一致性的影响研究》一文中研究指出一致性行为作为个体之间合作协调控制的基础,是复杂动力学系统中非常有意义的理论问题。群体一致性是指系统中的个体通过局部的相互耦合作用收敛到一个相同的状态值。网络科学作为一门新兴的交叉学科为人们提供了许多实用的方法、模型和工具,要想从整体层面上理解和分析发生在网络上的动力学过程,必须结合网络本身的性质进行研究。网络的拓扑性质只与网络中节点的个数和哪些节点之间有边相连有关,而考虑到不同的连边可能拥有不同的连接强度,实际网络又常常是加权的,因此连边权重的性质也会影响动力学过程的演化。本文重点研究复杂网络的拓扑与边权的变化对群体一致性的影响,首先分析领导者节点选取导致的节点层面的网络拓扑变化对一致性收敛速度的影响,其次研究连边权重的量化引起的边权变化对一致性收敛速度的影响,最后研究边权基于DeGroot-Friedkin(DF)模型演化而生成的加权网络对群体的一致性程度和收敛速度的影响。本论文的主要内容和研究成果总结如下:1.网络领导者节点选取对群体一致性的影响。在领导者—跟随者多个体模型中,基于拉普拉斯主对角子矩阵的最小特征值,定义节点的一致中心性指标,以此来刻画该节点作为领导者时相应的跟随者网络拓扑下所有跟随者节点达到期望的一致状态的速度。由于不同的节点对应不同的收敛速度,本章的目的是设计一些简便易行的策略快速地寻找到那个一致中心性最大的最优节点。通过在实际网络、随机化重连网络和构造网络中的仿真,发现该指标的长尾分布特性,与其他节点重要性指标的关系,以及网络异质性和稠密度对该指标的影响。由于一致中心性与度值在所有网络中呈现高度正相关性,提出基于度值的领导者选取方法。最后考虑到该指标在网络中的拓扑特性,提出一个大规模网络适用的启发式的单个领导者选取算法,并在实际网络中仿真验证该算法能够快速有效地找到一个至少是次优的领导者。2.网络连边权重的量化对群体一致性的影响。由于测量限制或为了研究方便,网络科学中使用的很多实际网络都含有非真实的量化后的连边权值。本章提出网络连边权重的均匀阶梯型量化策略,并基于拉普拉斯矩阵的特征值谱研究由量化引起的边权改变对网络的一致和同步行为的影响。发现随着量化级数的增加而带来的特征值以锯齿形减小的周期性跳变现象,揭示出存在一个临界的量化级数能够使得量化后的网络保持原始网络的动态特性。进一步分析发现跳变值随临界量化级数以幂律形式快速衰减,并结合特征值摄动理论和边权分布的异质性作出解释。此外,通过仿真验证了权重分布的异质性对跳变现象的关键作用,分析了影响临界量化级数的因素。还利用四舍五入的整数化近似方法处理网络中的非整数权重,发现相应的整数化网络的特征值的衰减形态几乎与原网络一样,临界量化级数也没有改变。3.基于DF模型生成的加权网络对群体一致性的影响。考虑含有个体顽固度的群体在给定的相对交互连边拓扑下连续地讨论一系列重复出现的相似问题,当网络边权依据DF模型中的个体反映评价机制而随议题变化时,研究生成的稳态加权网络中群体信念度的演化。通过与原始网络的对比,发现加权网络中群体信念度的收敛速度加快,差异减小,群体可以达到准一致。此外,揭示了不同的底层网络模型和参数对个体社会权力即节点自权重的演化,及在对应的加权影响力网络上发生的群体信念系统动力学的影响。特别地,研究发现,极端异质的星形网络会导致个体独裁者的出现和群体信念度绝对统一于独裁者的个人信念,而足够密集的对称最近邻耦合网络能够保证群体影响力的均衡和群体信念度的准平均一致性。(本文来源于《上海交通大学》期刊2018-05-01）
刘爽英,朱勇华[4]（2018）在《针对社交网络边权重的差分隐私保护》一文中研究指出针对社交网络边权重隐私保护中的弱保护和最短路径不可分析问题,提出一种满足差分隐私保护模型的边权重保护策略。将社交网络划分为全次图、缺次图、零次图,设计扰动方案及查询函数,对不同图进行查询获取其边权重并按扰动方案对不同的边权重添加不同的Laplace噪声,实现抵御攻击者拥有最大背景知识的攻击的边权重隐私保护,保证一组节点的最短路径不变,且其长度与原路径长度相近。该策略有强保护性及最短路径可分析性,从理论上验证了算法的可行性,通过实验验证了算法的正确性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2018年01期）
郭小华,彭琦,邓涵,朱新华[5]（2018）在《基于边权重的WordNet词语相似度计算》一文中研究指出针对目前词语相似度算法中普遍存在的信息源单一化,计算结果非线性偏高,以及计算性能和效率的不一致的缺陷,提出了一种基于边权重的WordNet词语相似度的计算方法。该方法在路径与深度的基础上,通过边权重改善WordNet结构中的层次不均匀性,引入编码概念唯一标识两个概念间的相似度,并利用余弦函数修正计算结果的非线性偏差。实验结果表明,对于MC30和RG65测试集,使用该方法计算的词语相似度值与人工判定值计算得到的Pearson相关系数均达到0.87;此外,该方法在计算性能和效率上均保持较高水平。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年01期）
史雪松,冯辉,杨涛,胡波[6]（2015）在《图上低频信号谱域变换中的边权重优化设计》一文中研究指出基于谱域变换的图上信号处理是网络化数据处理中的新兴理论.许多图上信号处理应用中假设图上信号的频谱以低频成分为主,而实际上图的边权重对于图上信号的频谱分布有重要影响,因此本文研究图的构造过程中的边权重设计问题.首先将其转化为最优化问题,并得到了最优边权重的解析式.进一步针对网络化数据处理中分布式计算的需求,提出了基于网络数据的分布式权重优化算法.仿真结果表明相比于传统的边权重构造方法,本文提出的算法能够使信号的能量更多地集中在图谱的低频部分.(本文来源于《复旦学报(自然科学版)》期刊2015年06期）
薛涵,秦兵,刘挺[7]（2015）在《基于边权重的主题核心术语抽取》一文中研究指出术语抽取是层次体系构建的首要子任务。目前的术语抽取研究主要集中在文本语料并且混合多个主题,存在知识获取的瓶颈和术语表述的模糊与歧义的问题。为了解决这些问题,本文提出一种基于边权重的主题核心术语抽取方法,从社会化标签中抽取主题核心术语。考虑到社会化标签丰富的语义关联特征,本文提出结合具体主题的局部共现和资源集合中所有主题的全局语义相似度的边权重。新颖的边权重将传统的随机游走方法分解成多个主题相关的随机游走,并针对每个具体主题排序相关的候选术语。排序靠前的术语被抽取作为主题核心术语。实验结果表明本文提出的方法显着优于前人的相关工作。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2015年04期）
侯思权,张振宇,文少杰[8]（2014）在《基于边权重局部扩展的机会网络社区检测方法》一文中研究指出为解决机会网络中社区重迭问题,提出一种基于边权重局部扩展的社区检测方法 (LWLE)。利用相遇时间和相遇间隔时间信息,计算节点间的关系强度作为边权重,根据它局部扩展初始节点社区。针对局部扩展方法中初始节点选择随机、重复计算的不足,给出一种利用节点聚集系数对初始节点进行选择的局部扩展优化策略。ONE模拟器仿真结果表明LWLE算法能够较准确地检测节点社区归属,能够得到重迭社区。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2014年11期）
阚佳倩,谢家荣,张海峰[9]（2014）在《社会强化效应及连边权重对网络信息传播的影响分析》一文中研究指出研究加权网络中社会增强效应、连边权重和网络结构非局域性效应对于信息传播的影响。将网络个体间的亲密程度定义为节点之间的共同邻居数,并基于亲密关系赋予边权值。通过研究发现,当个体越倾向于接受亲密朋友的信息的时候,信息越不容易大范围传播,即强连接会降低传播范围;反之,当个体倾向于接受非亲密朋友的信息的时候信息更容易大范围传播,即弱连接会增加传播范围。强化效应强度较小的时候,随机网络可以比规则网络传播范围广,反之规则网络传播范围更广。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2014年01期）
王晓芳[10]（2012）在《基于边链接权重的局部社团探测算法》一文中研究指出针对大规模复杂网络社团挖掘的效率较低问题,提出一种基于边链接权重的局部社团探测算法。该算法以边两端节点所共有的邻居占其邻居的比值作为该边的链接权重,从某一节点出发通过给定的阈值进行遍历,由此得到该节点所在的局部社团。实验结果表明,算法发现的局部社团能够获得满意的结果,而且时间复杂度趋于线性时间复杂度。(本文来源于《农业网络信息》期刊2012年12期）
边的权重论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
考虑边权重和相互依赖网络间的耦合强度对负荷的影响,提出一种新的边初始负荷定义方法,并通过分析边级联故障蔓延的动力学演化机制,构建相互依赖网络上带有可调参数的级联故障负荷模型。以提高相互依赖网络整体抵制级联故障能力为出发点,依据不同度量指标,多角度分析具有不同耦合模式的相互依赖网络鲁棒性与模型参数之间的关联性,研究相互依赖网络上的整体保护策略。通过优化相互依赖网络间的连接模式,探讨提高网络整体抵制级联故障鲁棒性的优化策略。研究发现:负荷分布在相互依赖网络级联故障中扮演着重要的角色;网络间的连接模式和模型参数值都会影响相互依赖网络的鲁棒性;不同参数值下网络抵制级联故障的最优连接模式;提出的网络耦合模式优化方法能够明显地提高网络抵制故障蔓延的鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
边的权重论文参考文献
[1].沈华峰,冯新扬,邵超.一种云环境下图数据中带边权重的隐私保护方法[J].电视技术.2018
[2].王建伟,蔡琳,蒋晨.考虑边权重和耦合强度的相互依赖网络级联故障模型研究[J].管理工程学报.2018
[3].王瑛.网络拓扑与连边权重对群体一致性的影响研究[D].上海交通大学.2018
[4].刘爽英,朱勇华.针对社交网络边权重的差分隐私保护[J].计算机工程与设计.2018
[5].郭小华,彭琦,邓涵,朱新华.基于边权重的WordNet词语相似度计算[J].计算机工程与应用.2018
[6].史雪松,冯辉,杨涛,胡波.图上低频信号谱域变换中的边权重优化设计[J].复旦学报(自然科学版).2015
[7].薛涵,秦兵,刘挺.基于边权重的主题核心术语抽取[J].智能计算机与应用.2015
[8].侯思权,张振宇,文少杰.基于边权重局部扩展的机会网络社区检测方法[J].计算机工程与设计.2014
[9].阚佳倩,谢家荣,张海峰.社会强化效应及连边权重对网络信息传播的影响分析[J].电子科技大学学报.2014
[10].王晓芳.基于边链接权重的局部社团探测算法[J].农业网络信息.2012