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1. 面向动态网络的介数中心度并行算法

刘震宇, 王朝坤, 郭高扬

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (7): 1987-1993. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022071121

摘要（392）

HTML （57）

PDF （1663KB）（393）

介数中心度是评价图中节点重要性的一项常用指标，然而在大规模动态图中介数中心度的更新效率很难满足应用需求。随着多核技术的发展，算法并行化已成为解决该问题的有效手段之一。因此，提出一种面向动态网络的介数中心度并行算法（PAB）。首先，通过社区过滤、等距剪枝和分类筛选等操作减少了冗余点对的时间开销；然后，基于对算法确定性的分析和处理实现了并行化。在真实数据集和合成数据集上进行了对比实验，结果显示在添加边更新时PAB的更新效率为并行算法中最新的batch-iCENTRAL的4倍。可见，所提算法能够有效提高动态网络中介数中心度的更新效率。

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2. 基于异构图注意力网络的微博谣言监测模型

毕蓓, 潘慧瑶, 陈峰, 隋京言, 高扬, 王耀君

《计算机应用》唯一官方网站 2021, 41 (12): 3546-3550. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021060981

摘要（612）

HTML （13）

PDF （541KB）（218）

社交媒体方便了人们的日常交流和信息传播，同时也是谣言滋生和传播的温床，因此如何在谣言传播早期自动监测极具现实意义，而现有的检测方法没有充分利用微博信息传播图的语义信息。为了解决这个问题，基于异构图注意力网络（HAN）构建了谣言监测模型MicroBlog-HAN。该模型采用含有节点级注意力和语义级注意力的分层注意力机制。首先，节点级注意力结合微博节点的邻居生成两组具有特定语义的节点嵌入；然后，语义级注意力融合不同语义，得到最终的节点嵌入，并输入到分类器中执行二分类任务；最后，给出输入微博是谣言还是非谣言的分类结果。在两个真实的微博谣言数据集上的实验结果表明，MicroBlog-HAN模型可以实现微博谣言较准确的识别，准确率超过87%。

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3. 基于并行滤波器的回波抵消技术方案

王振朝高扬薛文玲杨建坡

计算机应用 2013, 33 (07): 1839-1841. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1839

摘要（832）

PDF （469KB）（439）

为了提高数字直放站回波抵消的收敛速度，首先研究了基于自适应滤波器的回波抵消技术，然后对其中的自适应滤波器的递推算法进行改进，形成了两个自适应滤波器并行计算、联合递推更新权值的技术方案。由于调节两个自适应滤波器权值的误差信号产生方式不同，方案可分为两种：方案一将回波抵消后的信号同时作为调节两个滤波器权值的误差信号(同时)；方案二将天线接收信号与第一个滤波器输出信号的差值作为调节第一个滤波器权值的误差信号，而将该误差信号与第二个滤波器输出信号的差值作为调节第二个滤波器权值的误差信号(分别)。仿真结果表明，改进技术方案使回波抵消收敛速度提高11.11%~17.78%，从而有效改善了数字直放站回波抵消收敛速度慢的状况。

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4. NDBC 2022 P00101：面向动态网络的介数中心度并行计算方法

刘震宇王朝坤郭高扬

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5. CCML2021+82：基于异构图注意力网络的微博谣言监测模型MicroBlog-HAN

毕蓓潘慧瑶陈峰隋京言高扬王耀君

录用日期: 2021-06-23