数据挖掘的光纤网络信息扩散方向挖掘模型  

Research on information diffusion direction data mining model of optical fiber network

作　　者：马永斌[1] 徐忠根[1] 

机构地区：[1]商丘工学院信息与电子工程学院,河南商丘476000

出　　处：《激光杂志》2017年第11期113-116,共4页Laser Journal

基　　金：基金项目:河南省科技厅(62102210361)

摘　　要：经典的扩散方向挖掘模型及其扩展模型多数从光纤网络结构出发研究信息扩散方向,较大程度上忽略了节点属性和信息内容的影响,存在信息扩散延迟问题。为此,提出数据挖掘的光纤网络信息扩散方向挖掘模型。深入挖掘光纤网络中作为扩散主体和客体的节点属性特征以及信息内容特征,对光纤网络节点间扩散概率和扩散延迟进行建模,建立光纤网络端至端信息扩散方向挖掘模型,利用随机梯度下降算法学习信息扩散方向挖掘模型中的各个特征的权重,结合光纤网络的网络拓扑特点,考虑了光纤网络中的不同感染状态,引入感染用户的衰减函数,从而达到对信息扩散过程进行预测的目的。实验结果表明,所提模型反映出的扩散方向规律更符合信息在光纤网络中的扩散过程,具有较高的预测准确率。Most diffusion direction of classic mining models and its extended models research on information diffusion direction from the optical fiber network structure,which largely ignores the impacts of node attribute and information content. So,there is information diffusion delay problem. Therefore,this paper proposes an information diffusion direction data mining model of optical network. This paper deeply excavated the nodes attributes feature and information content feature of the diffusion subjects and objects in fiber network. Set the models of diffusion probability and diffusion delay of fiber network. Establish mining model of optical fiber network end-to-end information diffusion direction.Learn the weights of each feature of information diffusion direction mining model by using stochastic gradient descent algorithm. Consider the different infection status according to the characteristics of optical network topology. And bring in the attenuation function of infected users to predict the information diffusion process. The experimental results show that the proposed model can better reflect diffusion direction regulation and has high prediction accuracy.

关 键 词：数据挖掘 光纤网络 信息扩散方向 挖掘模型 

分 类 号：TN929.1[电子电信—通信与信息系统]