复杂网络性质探讨及在垃圾邮件过滤中的运用

发布时间：2018-04-21 23:30

  本文选题：社会网络 + 幂律分布　； 参考：《计算机科学》2013年S1期

【摘要】：基于描述社会网络中幂律分布和小世界效应的网络理论,社会计算能够定量分析社会行为的规律。首先通过幂律分布特征从统计意义上区分了网络中两类度数有差异的节点,这样的方法可以用于垃圾邮件过滤。考虑小世界效应后得到网络平均距离变化缓慢的动态性质,该性质指出了一种平均距离相对固定的网络模型构造思路。最后以邮件数据为实验对象,验证了节点分类的方法对垃圾邮件过滤的有效性。
[Abstract]:Based on the network theory which describes the distribution of power law and small-world effect in social network, social computing can quantitatively analyze the law of social behavior. Firstly, the power law distribution features are used to distinguish the nodes with different degrees in the network statistically, and this method can be used in spam filtering. Considering the small-world effect, the dynamic property of the slow change of the average distance of the network is obtained, which points out the idea of constructing a network model with relatively fixed average distance. Finally, the validity of the node classification method for spam filtering is verified by taking email data as the experimental object.
【作者单位】： 武汉邮电科学研究院;烽火通信科技有限公司;东南大学江苏省网络重点实验室;
【基金】：国家973计划(2009CB320505) 江苏省科技支撑计划(BE2011173)资助
【分类号】：TP393.098

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1784615