目前基于相似度的移动目标轨迹预测算法一般根据数据的时空特性进行分类，无法体现算法自身的特点，为此提出一种基于算法特征的分类方法。轨迹相似度算法通常需要先计算两点之间的距离，再开展后续计算，而常用的欧氏距离（ED）只适用于目标在小区域范围内移动的问题。针对现有基于相似度的轨迹预测算法无法适用于移动范围比较大的海上目标轨迹预测的问题，提出使用大地距离代替ED进行相似度计算。首先，对轨迹数据进行预处理和分段；其次采用离散弗雷歇距离（FD）作为相似性度量；最后，利用模拟数据和实际数据进行测试。实验结果表明，当海上目标移动范围较大时，采用ED算法可能会得到不正确的预测结果，而所提算法可输出正确的目标轨迹预测结果。

针对社交网络中的好友推荐问题,提出了一种基于三度影响力理论的好友推荐算法。社交网络用户节点间的联系除了共同好友外,还存在其他不同长度的连通关系。该算法不再局限于仅以用户间共同好友的数量作为好友推荐的主要依据,而是在此基础上引入三度影响力理论进一步拓展关系连接,即把用户间距离三度以内的强连接用户都考虑进来,并通过为不同距离长度的连通关系分配相应的权重,实现好友关系强度的计算,来进行推荐。通过在新浪微博和Facebook社交网站上的实验结果表明,该算法比仅依据用户间共同好友数量的推荐算法在查准率和查全率上分别提高了约5%和0.8%,显著提升了社交平台好友推荐的效果,从而为社交平台改进推荐机制,以进一步增强用户体验提供了理论支撑。

在NS -2中模拟了基于UDP协议的分布式拒绝服务攻击,实验结果表明,针对不同的攻击模型和不同的网络负荷,当网络中发生基于UDP协议的分布式拒绝服务攻击的时候,网络流量仍具有较好的自相似性。这个对DDoS攻击流量的特性和DDoS防御的研究都具有十分重要的意义。