摘要：在当前服务计算和社会计算背景下,针对难以获取满足用户个性化需求的可信Web服务问题,给出基于社会网络面向个性化需求的可信Web服务推荐模型;设计用户个性化功能需求分解与匹配算法,并利用语义词典提高功能需求语义匹配的准确性;基于个性化功能需求、社会网络节点信任度及服务信任度,设计了一种满足用户个性化需求的可信服务推荐算法,通过对社会网络节点之间、节点与服务之间的信任相关性进行分析,提高服务协同可信推荐性能。算法分析及实验结果表明该方法是有效和可行的。

摘要：针对社会网络中服务覆盖时存在的不可信节点和不可信服务问题,建立社会网络可信服务覆盖模型,通过对社会网络节点与服务间的关系进行建模,识别社会网络中的优势节点与普通节点,并借助优势节点加强社会网络中服务覆盖的可信性及最大化。设计并通过路径寻优算法来发现最优覆盖路径并确保节点间的连通性。以优势节点作为可信服务覆盖的源点,设计服务覆盖算法,实现对指定覆盖半径内的可信服务最大覆盖。在社会网络服务覆盖模型下对算法进行仿真实验,验证了算法的正确性和有效性。

摘要：现有近似求解影响最大化算法的时间复杂度较高,为此,提出一种扩展的线性阈值模型及其概率转移矩阵,给出该模型的传播过程及规则,设计基于概率转移矩阵的影响最大化算法,并利用贪心方法寻找到k个最具影响的节点。该算法通过矩阵乘积的方法得到T时刻节点之间的影响概率,无需在每个时刻计算所有非活跃节点的边际效益,从而在较短时间内提高运行时的效率,使得在规模较大的社会网络中被影响的节点最多且信息传播范围最广。仿真实验结果表明,在大规模社会网络中,该算法对社会网络节点的影响范围广且时间复杂度低。