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1. 基于突发话题和领域专家的微博谣言检测方法

杨文太, 梁刚, 谢凯, 杨进, 许春

计算机应用 2017, 37 (10): 2799-2805. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2799

摘要（620）

PDF （1213KB）（641）

针对现有谣言检测方法中存在的数据采集困难和谣言检测滞后的问题，提出一种基于动量模型的突发话题检测和领域专家发现的谣言检测方法。该方法借鉴物理学中的动力学理论对话题特征进行建模，使用特征的动力学物理量描述特征的突发特性和发展趋势，并在对突发特征进行特征聚合之后提取得到突发话题；然后，依据话题与用户个人信息的领域相关性在候选专家池中发现领域相关的微博用户来甄别话题信息的真实性。基于新浪微博数据的实验结果表明，相对于仅基于有监督机器学习的微博谣言识别方法，该方法谣言识别准确率提高了13个百分点；相对于主流人工识别方法，将最长谣言检测用时缩短至20h，能够较好地应用于实际的微博谣言检测环境。

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2. 基于信息熵和时效性的协同过滤推荐

刘江冬, 梁刚, 冯程, 周泓宇

计算机应用 2016, 36 (9): 2531-2534. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2531

摘要（723）

PDF （618KB）（379）

针对协同过滤推荐算法存在的噪声数据问题，提出了用户信息熵模型。用户信息熵模型结合信息论中信息熵的概念，采用信息熵的大小衡量用户信息的含量，利用用户评分数据得到用户的信息熵，过滤信息熵低的用户，从而达到过滤噪声数据的目的。同时，将用户信息熵模型和项目时效性模型相结合，项目时效性模型利用评分数据上下文信息获得项目的时效性，能有效缓解协同过滤的数据稀疏性问题。实验结果表明提出的算法能有效过滤噪声数据，提高推荐精度，与基础算法相比，推荐精度提高了1.1%左右。

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3. 基于B+树快速调优的反馈式负载平衡算法

王正霞刘晓洁梁刚

计算机应用 2011, 31 (03): 609-612. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00609

摘要（1419）

PDF （601KB）（976）

网络带宽飞速发展，应用并行处理技术可以大幅度提高网络入侵检测系统（NIDS）的性能。并行处理环境下的NIDS要求在对报文进行负载均衡分配时要保持连接的完整性，即相关的报文要分配到同一个处理节点。基于B+树的稳定和均衡特性，提出基于B+树快速调优的反馈式负载平衡算法(BLB)。该算法利用B+树搜索性能高、完全平衡的特性，当负载不均衡时，对B+树结构的流表进行快速调优，重映射流表，达到负载均衡。通过仿真实验，证明了该方案能快速使B+树结构连接密集度达到平衡，有效地均衡负载，降低系统的丢包率。

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4. 针对共享内存SPMD程序的通信流依赖分析方法

王骞刘晓洁梁刚

计算机应用 2010, 30 (3): 596-599.

摘要（1309）

PDF （647KB）（1006）

传统数据流依赖分析方法在处理共享内存单指令多数据(SPMD)程序时，不能识别共享数据访问语句所属的处理节点，也不能消除执行顺序不定的控制流对共享数据流依赖造成的影响，从而在分析共享数据依赖时产生精度较低的结果。根据共享内存SPMD程序的共享数据别名特性，提出了一种可扩展的共享数据通信流依赖分析方法，并将其应用于一个编译后端分析器原型中。实验表明，该方法较传统分析方法可发现更多精确的共享数据通信流依赖。