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【目的/意义】近年来,社交网络服务的隐私关注变得日益严重。先前关于隐私关注的研究大多集中在无差 别节点上(仅针对用户行为),但却忽略了用户在社交网络环境中有着长期的社交行为。【方法/过程】创新性地研究 了基于隐私关注和社交网络服务与用户双方利益的长期演化博弈,并首次将隐私关注作为一个因素引入到博弈 中,通过建立收益矩阵来构建双方利益的演化博弈,最后使用算法进行仿真验算。【结果/结论】实验结果显示:社交 网络服务商泄露用户隐私的比例与用户披露隐私信息的比例密切相关;用户的安全收益会提升其对隐私信息披露 比例;隐私披露成本有利于提升用户警惕性、减缓隐私信息的泄露,但这种正面影响只在一定范围内有效;加大隐 私泄露惩罚力度有利于缓解隐私泄露。  相似文献   
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关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要课题,但是,就评价关联规则是否有价值的依据,即兴趣度的度量方法,学术界没有一致的标准.传统的兴趣度度量方法包括支持度-置信度,提升度,改善度,有效度,影响度方法等.这些传统的兴趣度度量方法都存在各自的局限,本文首先比较分析了关联规则的客观兴趣度度量的相关研究成果,然后,针对它们的不足进行了改进,提出了两种比较有效的关联规则度量方法(New-lift,New-Improve),通过实验分析,进而提出新的度量框架,并实证了新方法的特征属性.  相似文献   
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【目的/意义】近年来移动社交网络的高速发展推动了学术界对网络舆情的关注,网络谣言作为其中的重要 组成部分越来越受到监管部门的关注。本文通过建模仿真对谣言传播群体动态演化特征进行分析,以期为有关部 门有效应对和控制移动社交网络谣言提供借鉴。【方法/过程】本文以经典SIR模型为基础,加入移动社交网络用户 数量等影响因子进行优化,并结合传播动力学理论构建了移动社交网络谣言传播的参与群体动态演化模型,最后 使用MATLAB等软件实现模型和数值仿真。【结果/结论】实验结果显示:谣言在前期发展阶段的传播速度最快,杀 伤力也最大;移动社交网络环境对谣言传播有促进作用;网络容量越大,谣言传播的范围越大;本文模型通过仿真 验算,证明可以用于对移动社交网络环境下的谣言传播进行仿真。  相似文献   
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[目的/意义]近年来社交网络已经成为人们普遍使用的分享传播信息的媒介。随着社交网络的不断膨胀,传统的社交网络模型与现实网络情况的契合度逐渐减弱。文章通过建模仿真对传统模型进行优化和检验,以期为有关部门有效应对和预测社交网络动向提供参考。[方法/过程]文章以经典社交网络模型为基础,融入空间要素进行优化,并在随机图中逐渐增加节点数量以构建成长型社交网络模型,最后利用MATLAB等软件实现模型和数值仿真验算。[结果/结论]实验结果显示:空间距离要素对社交网络节点间关系的变化存在较大影响,且其影响在某些情景下高于关系强度;而基于纯空间要素与纯关系要素的网络都不会使得节点产生很高的聚类反映,但当其两者以一定比例融合后,节点链接概率将大幅上升;该研究所建成长型社交网络模型相比于传统模型与真实社交网络具有更高的拟合度。  相似文献   
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