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摘要:
针对恶意信息源覆盖范围重叠导致基于全网拓扑的定位算法复杂度高的情况,提出基于社区结构的子图划分算法,将恶意信息多源定位问题分解为多个单源定位问题.在此基础上,利用基于Jordan中心的在线社交网络多源定位算法,实现多个子图内的恶意信息单源定位.在随机数网络和UCIonline网络上的仿真结果表明,该算法能够有效识别恶意信息源,定位准确率相比基于距离中心、紧密度中心和介数中心的算法提高11%~30%.
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文献信息
篇名 在线社交网络恶意信息多源定位算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 在线社交网络 恶意信息 子图划分 Jordan中心 多源定位
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 119-123
页数 5页 分类号 TP399
字数 3960字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0051787
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄淑华 中国人民公安大学信息技术与网络安全学院 24 93 6.0 9.0
3 袁得嵛 中国人民公安大学信息技术与网络安全学院 10 33 3.0 5.0
5 王小娟 北京邮电大学电子工程学院 8 27 4.0 5.0
10 叶萌熙 中国人民公安大学信息技术与网络安全学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (55)
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研究主题发展历程
节点文献
在线社交网络
恶意信息
子图划分
Jordan中心
多源定位
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
论文1v1指导