车联网中针对性广告分发系统的研究
这是一篇关于车联网,车辆社交网络,信息传播,“种子车辆”,协同过滤,移动性信息的论文, 主要内容为随着无线通信技术以及自动驾驶技术的不断发展,车联网逐渐受到了学术及工业各界的广泛关注。车辆节点之间可以在车联网中通过无线通信的方式传递和交流信息。大量基于车联网的应用如雨后春笋般蓬勃发展,比如实时监控路面情况,实时分享电影和音乐等信息,以及利用车联网进行广告的分发。利用车联网进行广告的分发这一应用主要基于车辆社交网络。通过车辆之间的通信以及车辆与路边固定设施的通信形成车辆社交网络,然后再通过车辆社交网络将广告传递给城市的每一个角落。广告商家希望用有限的预算来达到最大的广告收益。而广告收益是否能达到最大化主要是根据广告传播范围的大小以及用户接收到广告后产生的潜在收益决定的。前一因素主要对应了广告分发系统中的信息传播过程,而后一因素则对应着广告分发系统中的针对性精准推荐过程。同时在广告的针对性的精准推荐过程中还可以增加用户对广告的接受度,提高用户体验。本文针对广告分发系统的上述两个过程,对车联网中针对性广告分发系统进行研究和设计,与社交网络中的信息传播机制以及基于协同过滤的推荐思想相结合,根据车联网的独特特性以及广告信息的内容特点和信息属性,最大化广告的传播范围以及推荐后广告的潜在收益。在广告分发的传播过程中,本文首先基于社交网络中的信息传播模型提出了在车联网中进行广告信息传播的模型,在该模型中通过选取“种子车辆”对广告信息进行帮助转发。并根据该模型对最大化广告传播影响力问题进行了数学抽象,经过数学推导和证明,在提出的广告信息传播模型中如何合理选取“种子车辆”来达到最大的广告传播范围这一问题为NP-hard问题。本文中通过推导得出了近似该问题的方法,并通过对车辆移动性信息进行衡量提出了一个基于移动性的“种子车辆”选择算法。经仿真实验证明该算法可以有效减少计算量,达到较大的广告覆盖范围。与此同时,本文在广告分发的传播模型基础上提出了在车联网中进行广告分发的针对性推荐系统模型。并对系统模型中各部分算法进行设计,提出了一个“种子车辆”对广告信息的分类缓存机制,并根据协同过滤推荐算法的算法思想提出了一个在车联网中进行广告推荐的推荐算法。该算法根据广告信息的内容特点以及车联网中车辆的移动性,利用“标签”进行推荐并在判定邻居节点时加入车辆位置属性信息。通过仿真分析表明提出的推荐系统可以达到很好的推荐性能,且提出的创新点可以显著改善推荐精准程度。全文共5章,图14幅,表格7个,参考文献52篇
基于复杂网络社区挖掘算法的研究与实现
这是一篇关于复杂网络,信息传播,土壤肥力,Citespace,玉米病害的论文, 主要内容为现实生活中很多系统都可以抽象成网络模型,研究人员可以通过对网络模型的研究与分析来了解现实系统的结构和功能。本文从农业科技文献可视化挖掘与分析、农村信息传播模式的研究与分析这两方面对复杂网络与蚁群算法在农业领域的应用进行了研究与探索。主要内容如下:利用Citespace软件建立土壤肥力领域和玉米病害领域知识图谱,结合社区结构与可视化技术进行土壤肥力领域的可视化挖掘与分析。通过对20002014年发表的土壤肥力领域相关文献数据进行统计分析,了解其领域研究的宏观趋势;根据绘制成的机构分布图谱、作者分布图谱,对各研究机构和科研工作者在土壤肥力领域和玉米病害领域的贡献与合作关系进行整理与解析;根据关键词知识图谱,明确土壤肥力领域玉米病害领域和的研究热点与发展趋势。通过土壤肥力知识图谱和玉米病害知识图谱的可视化挖掘与分析,有助于农业科研工作者对土壤肥力和玉米病害发展态势有较全面、客观、准确的认识,为土壤肥力和玉米病害后续研究提供更深入具体的指导。利用复杂网络技术对农村信息传播的复杂性进行了较透彻的研究与分析。通过建立复杂网络的顶点度分布、平均路径长度、聚类系数特征,证实了农村信息传播网络具有无标度网络特性和小世界网络特性;对农村信息传播网络分别从点度中心性、中介中心性和关系强度三方面对信息传播速度、范围、解读和应用等情况进行全面分析;通过蚁群算法与复杂网络技术相结合,在农村信息传播网络中抽象出多条信息传播路径。研究表明:应用复杂网络技术和蚁群算法可以有效提高农村信息传播的速度和质量。本文从农业科技文献可视化挖掘与分析、农村信息传播模式的研究与分析这两方面对复杂网络与蚁群算法在农业领域的应用进行了研究与探索。最后根据这两方面的研究,设计并实现了玉米生产信息咨询系统。本系统能够有效传播科学玉米生产信息,在空间上实现农业专家对农民的指导和交流以及农民间的学习和探讨。
信任及其在推荐系统中的应用
这是一篇关于信息传播,信任,建模,推荐系统,局部网络结构的论文, 主要内容为信息过载与信息安全问题随着网络的发展逐渐引起人们的重视，如何从海量信息中快速获取用户希望得到的信息对安全机制和推荐系统提出了更高的要求。对于信息安全，过往的研究主要是通过对交互信息进行再计算得出较为合理的信任值，本文则对信任进行了更为细致的划分和定义。对于推荐系统，传统的研究方法往往从整体入手而忽略了每个用户的具体特点，从社会网络的局部结构入手可提供更具个性化的推荐。 本文借助多Agent系统从信息传播安全入手，研究了反映用户间交互关系、依赖关系的信任体系，通过对信任的细分定义实现了对信息传递规律的部分探索。首先详细地定义了主观信任和客观信任，然后研究了二者的性质并给出了闭包定义和构建方法，接着基于主观信任和客观信任定义了传递信任，最后给出了传递信任在推荐系统中的应用模式。 对于推荐系统，首先给出了兴趣集的定义，然后基于用户的兴趣集给出了社会评价网络的局部网络结构对推荐系统的影响，并通过概率论方法给出了理论性证明，接着给出了实验验证，最后将部分性质与推荐系统结合验证了局部网络结构对推荐系统精度提升的作用。
基于复杂网络社区挖掘算法的研究与实现
这是一篇关于复杂网络,信息传播,土壤肥力,Citespace,玉米病害的论文, 主要内容为现实生活中很多系统都可以抽象成网络模型,研究人员可以通过对网络模型的研究与分析来了解现实系统的结构和功能。本文从农业科技文献可视化挖掘与分析、农村信息传播模式的研究与分析这两方面对复杂网络与蚁群算法在农业领域的应用进行了研究与探索。主要内容如下:利用Citespace软件建立土壤肥力领域和玉米病害领域知识图谱,结合社区结构与可视化技术进行土壤肥力领域的可视化挖掘与分析。通过对20002014年发表的土壤肥力领域相关文献数据进行统计分析,了解其领域研究的宏观趋势;根据绘制成的机构分布图谱、作者分布图谱,对各研究机构和科研工作者在土壤肥力领域和玉米病害领域的贡献与合作关系进行整理与解析;根据关键词知识图谱,明确土壤肥力领域玉米病害领域和的研究热点与发展趋势。通过土壤肥力知识图谱和玉米病害知识图谱的可视化挖掘与分析,有助于农业科研工作者对土壤肥力和玉米病害发展态势有较全面、客观、准确的认识,为土壤肥力和玉米病害后续研究提供更深入具体的指导。利用复杂网络技术对农村信息传播的复杂性进行了较透彻的研究与分析。通过建立复杂网络的顶点度分布、平均路径长度、聚类系数特征,证实了农村信息传播网络具有无标度网络特性和小世界网络特性;对农村信息传播网络分别从点度中心性、中介中心性和关系强度三方面对信息传播速度、范围、解读和应用等情况进行全面分析;通过蚁群算法与复杂网络技术相结合,在农村信息传播网络中抽象出多条信息传播路径。研究表明:应用复杂网络技术和蚁群算法可以有效提高农村信息传播的速度和质量。本文从农业科技文献可视化挖掘与分析、农村信息传播模式的研究与分析这两方面对复杂网络与蚁群算法在农业领域的应用进行了研究与探索。最后根据这两方面的研究,设计并实现了玉米生产信息咨询系统。本系统能够有效传播科学玉米生产信息,在空间上实现农业专家对农民的指导和交流以及农民间的学习和探讨。
信任及其在推荐系统中的应用
这是一篇关于信息传播,信任,建模,推荐系统,局部网络结构的论文, 主要内容为信息过载与信息安全问题随着网络的发展逐渐引起人们的重视，如何从海量信息中快速获取用户希望得到的信息对安全机制和推荐系统提出了更高的要求。对于信息安全，过往的研究主要是通过对交互信息进行再计算得出较为合理的信任值，本文则对信任进行了更为细致的划分和定义。对于推荐系统，传统的研究方法往往从整体入手而忽略了每个用户的具体特点，从社会网络的局部结构入手可提供更具个性化的推荐。 本文借助多Agent系统从信息传播安全入手，研究了反映用户间交互关系、依赖关系的信任体系，通过对信任的细分定义实现了对信息传递规律的部分探索。首先详细地定义了主观信任和客观信任，然后研究了二者的性质并给出了闭包定义和构建方法，接着基于主观信任和客观信任定义了传递信任，最后给出了传递信任在推荐系统中的应用模式。 对于推荐系统，首先给出了兴趣集的定义，然后基于用户的兴趣集给出了社会评价网络的局部网络结构对推荐系统的影响，并通过概率论方法给出了理论性证明，接着给出了实验验证，最后将部分性质与推荐系统结合验证了局部网络结构对推荐系统精度提升的作用。
基于改进SIR模型的社交电商网络信息传播建模与分析
这是一篇关于社交电商,信息传播,多主体仿真的论文, 主要内容为随着社交网络和电子商务的快速发展,社交电商逐渐成为了一种新兴的商业模式。社交电商平台强大的交互功能以及用户的高参与度使得信息大量生成并迅速传播,呈现出“去中心化”的特点。基于社交裂变的高效运营模式,社交电商有效地激发了用户的非计划性购物需求,提高了购买转化率,因此越来越多的商家和企业选择社交电商平台进行产品的营销推广。与此同时,社交电商平台上的信息传播过程具有高度不确定性,信息传播机制并不完全清楚。把握社交电商平台中用户信息行为的规律,有助于优化社交电商平台的运营模式,充分发挥信息传播的积极作用,从而促进产品的销售。因此,本文基于现有研究成果,解析社交电商网络信息传播的过程、网络结构与影响因素,并通过改进SIR传染病模型,构建社交电商网络信息传播模型。在此基础上通过可视化仿真展现社交电商网络信息传播过程,分析在不同因素影响下社交电商网络信息传播的规律与特点,并探究其如何影响产品销量。本文通过爬取实际社交电商平台的用户数据,构建了社交电商用户关系网络,并发现了该网络具有小世界和无标度特征、网络中度分布不均匀、且用户整体关系较为稀疏等特点。在分析社交电商网络信息传播机制的基础上,结合传染病模型和消费者购买决策理论,明确了主体属性和交互规则,构建了社交电商网络信息传播模型。在仿真平台Netlogo上进行了信息传播仿真实验,分析了网络结构因素、消费者属性和行为对信息传播的影响机制。仿真结果表明:网络的拓扑结构对信息传播的速度和范围有较大影响;用户信息态度正向影响信息传播速度和传播效果;用户活跃度对信息传播的速度有显著影响,较低的活跃度水平会对产品销售产生负面影响;两种购后行为(重复购买行为和丢弃信息行为)对信息传播效果的影响是相反的。本文开拓了社交电商中信息传播相关研究的新视角,研究成果为深入理解社交电商平台上的信息传播机制提供了重要的参考价值,有助于社交电商平台和商家企业制定更加有效的营销策略和推广方案。
支持隐私保护的社交网络信息推荐方法研究与实现
这是一篇关于社交网络,用户兴趣,信息推荐,隐私保护,信息传播的论文, 主要内容为随着信息技术的发展以及互联网的普及,社交网络逐渐成为人们日常交流的重要组成部分。然而由于信息的急剧增长,人们在享受社交媒体带来便捷服务的同时,如何在海量数据中寻找到自己感兴趣的内容成为一个难题。在此背景下,社交网络推荐系统应运而生,同时,社交网络推荐系统也存在用户隐私泄露的风险。如何既能保证用户隐私安全又能提供高质量的推荐服务成为研究热点。目前信息推荐主要集中于广告推荐、基于位置的推荐以及电商网的推荐。然而,对于支持隐私保护的社交网络信息推荐研究较少。本文主要研究在保护用户隐私的同时给用户推荐感兴趣的博文,提出社交网络用户兴趣推测方法与支持隐私保护的社交网络信息推荐方法,并使用新浪微博公开数据集进行验证。实验表明用户兴趣推测方法的准确率和召回率在80%以上,隐私保护方法的隐私损失比在20%以下。论文主要贡献如下1.提出一种基于社交网络的用户兴趣推测方法针对社交网络用户难以从互联网获取想要信息的问题,提出一种基于社交网络的用户兴趣推测方法。通过对好友发表、评论、转发博文的分类特征得到好友兴趣,并使用PersonalRank算法计算好友兴趣度,解决用户评分数据冷启动问题;通过好友兴趣度、用户与好友之间熟悉度以及兴趣相似度计算用户兴趣度,并将前N个兴趣度作为推测的用户兴趣。实验表明,所提方法推测用户兴趣具有较好的效果。2.提出一种支持信息推荐的隐私保护方法针对社交网络信息推荐中的信息传播带来隐私泄露的问题,结合信息传播模型,提出了一种支持隐私保护的社交网络信息推荐方法。通过个性化偏好设置允许用户设置受限访问用户列表,利用受限访问用户列表计算信息传播至黑名单用户的概率;设置隐私泄露阈值描述限制黑名单用户访问隐私博文概率边界值,达到信息推荐中保护用户隐私的目的。实验结果表明,所提方法可以在保证推荐效果的同时更好地保护用户隐私。3.实现支持隐私保护的信息推荐系统原型针对推荐系统被推荐信息存在泄露用户隐私风险问题,研发一个支持隐私保护的信息推荐系统原型,实现了用户兴趣推测功能、隐私保护功能、信息推荐功能和数据可视化功能。通过数据可视化功能展示用户兴趣、用户影响力,其中用户兴趣字体展示用户兴趣度大小,用户气泡展现用户影响力大小,使用可视化的方式直观展示数据,有利于数据的进一步分析。
山西审计业务指导中心党务管理系统的设计与实现
这是一篇关于党务管理,公告管理,信息传播,业务管理的论文, 主要内容为随着信息化时代的到来,智能化信息管理已经悄然的渗透到了生活中的方方面面,已成为衡量各个国家先进程度的重要标志。党务管理是国家发展的重要环节,党务工作实现信息化管理有利于党务公开,党务信息传播,更有利于群众对党务工作的知情权。在处理带有风险的事件时,可以通过网络的快速传播功能,广泛收集民众意见和建议,作为党决策的重要依据。网络的出现可以给群众提供一个民意反映平台,有助于消除人民和政府之间的矛盾,更利于党的地位巩固和危机处理。本文使用J2EE架构,并利用其多种接口实现无缝连接,通用标准的使用提高了程序移植性,有利于平台间的有效转换;My SQL数据库和MVC的选择都是实现系统成功开发的重要因素。本文将用户分为普通用户和管理员两种。管理员登录系统后可以对系统的党组织信息、党员发展、党员信息、系统信息、公告信息、留言信息等进行管理,在系统中拥有的权限是最高的。而普通用户可以查询个人信息、党员信息、留言信息、公告信息等。根据调研将本系统共分为六大模块:党组织管理模块、党员发展模块、党员管理模块、公告信息管理、留言管理以及系统管理模块。党组织管理模块是对党组织的信息、举办过的会议、委员会等信息进行管理,包括:基本信息管理、业务管理(党组织生活记录、民主评议记录、党内表彰记录)、委员会管理(成员管理、换届管理)三个子模块。党员发展模块是对指导中心内的员工的入党进度信息进行管理,主要包括入党申请人员管理、入党积极分子管理、发展对象管理、预备党员管理等子模块。党员管理模块是对指导中心内的党员信息进行基本管理,包括基本信息、党费缴纳管理、奖惩情况管理、历史党员管理四个子模块。公告信息管理模块对指导中心党务公开一些重大信息的专栏,包括党务新闻、表彰信息、重要讲话、大事要事等子模块。留言信息管理模块是党内人员向上级提供意见的有力平台,包括党内人员留言模块和领导回复模块。系统管理模块包括用户管理、数据字典维护、数据库回复、安全日志等子模块。用户管理子模块负责对党务管理系统内的用户进行管理;数据字典维护子模块是对党务管理系统中涉及到的常用数据字段进行维护;安全日志管理子模块是记录系统正常运行下的运行信息,供系统因发生故障需进行修复时所用到的信息。本文在对数据库概念结构和物理结构设计进行阐述后,对系统各个模块进行了详细设计分析。对主要模块的测试结果表明,该系统基本实现了用户要求,获得了较高的可靠性和安全性。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设工坊 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/48515.html
