一种基于局部特性的重要邮箱用户发现方法

发布时间：2018-04-04 20:44

  本文选题：有向赋权网络　切入点：局部特征　出处：《计算机应用与软件》2013年03期

【摘要】：针对有向赋权邮件网络,提出一种基于局部特性的重要邮箱用户发现算法。该方法考虑了节点的点权对节点重要度评估的影响,紧密结合邮件网络的特性,给出了点权的新定义。同时,为了应用于大型有向赋权复杂网络,提出依据网络中节点的局部特征的节点的重要性度量算法,该算法的时间复杂度为ο(2m+n)。在安然邮件语料库上验证了该方法,并且得到了较好的实验结果。
[Abstract]:An important mailbox user discovery algorithm based on local characteristics is proposed for directed weighted mail networks.In this method, the influence of node weight on the evaluation of node importance is considered, and a new definition of point weight is given in combination with the characteristics of mail network.At the same time, in order to be applied to large directed weighted complex networks, an algorithm is proposed to measure the importance of nodes according to the local characteristics of nodes in the network.The method is verified on Enron email corpus and good experimental results are obtained.
【作者单位】： 苏州大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61070245)
【分类号】：TP393.098

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 周黎;王士林;李生红;李建华;;基于图像内容的过滤网关技术[J];信息安全与通信保密;2006年01期

2 李亚子;方安;陈薇;朱峰;;Web页面最大有意义节点发现算法研究[J];现代图书情报技术;2009年10期

3 施洋;张奇;黄萱菁;;含有语义特征的网页新闻自动抽取[J];计算机工程;2010年07期

4 淦文燕;刘常昱;李德毅;;基于拓扑势的网络热点话题发现研究[J];军事运筹与系统工程;2010年03期

5 吴淼伟;;一种针对大型局域网的节点重要性分析方法[J];微计算机信息;2011年06期

6 杜来红,陈桦,房亚东;基于特征的三维建模技术的研究[J];中国制造业信息化;2004年05期

7 熊金;刘悦;许洪波;;一种基于结构的重要邮箱用户发现方法[J];计算机工程与应用;2007年13期

8 张俊俊;诸薇娜;丁晓君;周昌乐;胡新天;马原野;;拓扑差异物体的构型处理:一项脑电研究[J];中国科学(C辑:生命科学);2009年09期

9 祝仰金;秦拯;;Zero-day多态蠕虫特征自动提取技术研究[J];微计算机信息;2011年01期

10 何伟;一种基于指纹识别和数字水印的网络身份认证技术[J];现代计算机;2004年04期

相关会议论文 前1条

1 邹迎春;王振旗;王平;;基于指纹识别的校园身份认证研究[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集（上册）[C];2008年

相关重要报纸文章 前1条

1 朱巨军 陈顺子;指纹比口令好[N];中国计算机报;2004年

相关博士学位论文 前1条

1 王建伟;网络上的相继故障模型研究[D];大连理工大学;2010年

相关硕士学位论文 前8条

1 王宁宁;计算机网络拓扑结构脆弱性的分析与评估技术研究[D];北京交通大学;2011年

2 于少然;网络拓扑结构中节点重要性评价方法的研究[D];北京交通大学;2012年

3 祝仰金;基于序列比对的Zero-day多态蠕虫特征自动提取技术[D];湖南大学;2010年

4 李婵;差分进化算法与网格资源调度研究[D];南京信息工程大学;2011年

5 吴丽萍;基于局域波分解的流量异常检测方法研究[D];电子科技大学;2011年

6 施洋;模板独立的网页信息抽取研究[D];复旦大学;2011年

7 刘闻坚;基于网络节点重要性评估的多样化生存技术研究[D];国防科学技术大学;2011年

8 张朝阳;LEGC1ust聚类算法在入侵检测中的应用研究[D];郑州大学;2012年

，

本文编号：1711613