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题名基于多模式匹配的网络视频流识别与分类算法
被引量：5
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作者
孙钦东
郭晓军
黄新波
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机构
西安理工大学网络计算与安全技术陕西省重点实验室
西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
西安工程大学电子信息学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期759-762,共4页
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基金
陕西省自然科学基金(2007F13)
陕西省教育厅产业化中试项目(08JC09)资助课题
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文摘
快速发现网络中的视频流是进行网络视频监督及管理的前提与基础。本文通过分析网络视频流数据包的特征,提出了一种基于多模式匹配思想的网络视频流快速发现与分类算法,该算法利用不同视频流的特征建立匹配机,只需对网络数据包进行一次不完全扫描,就可以判断出数据包中是否含有视频流及类型。实验结果表明,与普通的协议解析方法相比,在满足准确性的前提下,所提算法具有更好的时间性能。
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关键词
网络视频流
协议识别
多模式匹配
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Keywords
Network video stream
Protocol identification
Multi-pattern matching
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于区域交互模型的SNS网络用户影响力评估
被引量：7
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作者
王楠
孙钦东
周亚东
王汉秦
隋连升
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机构
西安理工大学网络计算与安全技术陕西省重点实验室
西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期160-169,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61172124
No.61571360
No.61202392)~~
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文摘
针对现有方法与模型未能准确体现不同距离用户之间真实交互行为的问题,提出了一种基于用户区域交互模型的用户影响力评估方法。区域交互模型利用影响力传递的不同方式,刻画不同距离之间用户的交互行为模式,能更为真实准确地反映在线社会网络用户之间的交互行为。通过计算用户对相邻用户的显性影响力与非相邻用户的隐性影响力,可有效识别在线社会网络中大影响力用户、僵尸粉用户等不同类型用户。基于新浪微博与人人网真实数据开展用户影响力评估以及相应的用户角色识别实验,结果显示,与现有方法相比,基于区域交互模型的识别方法可以准确有效地识别出在线社会网络中的大影响力用户、僵尸粉用户等各类型用户。
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关键词
用户影响力评估
区域交互模型
在线社会网络
大影响力用户
僵尸粉
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Keywords
user influence evaluation
regional interaction model
online social network
influential user
zombie user
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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