【摘要】：經(jīng)典的擴(kuò)散方向挖掘模型及其擴(kuò)展模型多數(shù)從光纖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)出發(fā)研究信息擴(kuò)散方向,較大程度上忽略了節(jié)點(diǎn)屬性和信息內(nèi)容的影響,存在信息擴(kuò)散延遲問題。為此,提出數(shù)據(jù)挖掘的光纖網(wǎng)絡(luò)信息擴(kuò)散方向挖掘模型。深入挖掘光纖網(wǎng)絡(luò)中作為擴(kuò)散主體和客體的節(jié)點(diǎn)屬性特征以及信息內(nèi)容特征,對光纖網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間擴(kuò)散概率和擴(kuò)散延遲進(jìn)行建模,建立光纖網(wǎng)絡(luò)端至端信息擴(kuò)散方向挖掘模型,利用隨機(jī)梯度下降算法學(xué)習(xí)信息擴(kuò)散方向挖掘模型中的各個特征的權(quán)重,結(jié)合光纖網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮攸c(diǎn),考慮了光纖網(wǎng)絡(luò)中的不同感染狀態(tài),引入感染用戶的衰減函數(shù),從而達(dá)到對信息擴(kuò)散過程進(jìn)行預(yù)測的目的。實驗結(jié)果表明,所提模型反映出的擴(kuò)散方向規(guī)律更符合信息在光纖網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散過程,具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Most of the classical diffusion direction mining models and their extended models study the information diffusion direction from the perspective of optical fiber network structure, ignoring to a large extent the effects of node properties and information content, and there exists the problem of information diffusion delay. Therefore, a data mining model of optical fiber network information diffusion direction mining is proposed. In this paper, the attributes and information content characteristics of nodes as the subject and object of optical fiber network are deeply excavated, and the diffusion probability and diffusion delay between nodes are modeled, and the model of information diffusion direction mining for fiber optic network is established. The random gradient descent algorithm is used to learn the weight of each feature in the model of information diffusion direction mining. Considering the network topology characteristics of optical fiber network, the different infection states in the fiber network are considered, and the attenuation function of the infected user is introduced. In order to achieve the purpose of information diffusion process prediction. The experimental results show that the diffusion direction law reflected by the proposed model is more consistent with the diffusion process of information in optical fiber networks and has a higher prediction accuracy.
【作者單位】： 商丘工學(xué)院信息與電子工程學(xué)院;
【基金】：基金項目:河南省科技廳(62102210361)
【分類號】：TN929.11

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本文編號：2374595