摘要：提出一种采用HOOK机制实现以即时通信语音流为隐藏载体的隐写模型，在通信软件的发送端挂接两个“钩子”，采集即时通信语音流作为载体进行实时机密信息嵌入与提取，实现交互式的隐蔽通信过程。选择目前普遍使用的Google talk软件作为研究对象，重点研究Gtalk的iSAC语音编码的隐写方法，建立一种基于LPC参数量化的隐写算法，实现iSAC语音编码下的隐写方法。实验结果表明，该隐写模型适用于目前的即时通信软件的隐蔽通信，拓展了基于VoIP的信息隐写的应用范围；该隐写算法具有良好的隐写容量和隐写速率。

摘要：传统的聚焦爬虫在主题未知或者缺少相应训练集的情况下无法完成主题爬行。为让聚焦爬虫具有更好的主题适应性,提出基于聚类算法的自适应主题模型,指导聚焦爬虫在只有少量相同主题(主题未知)初始url的情况下完成主题爬行。通过对初始页面聚类得到主题中心向量,寻找相关网页更新主题中心位置;基于best-first策略实现url排序;基于该模型实现用户定制主题聚焦爬虫。通过对比实验验证了使用该模型的爬虫具有较高的收获比(havest rate)。

摘要：针对现有情感词典没有区分相同极性情感词的情感强度,没有考虑情感强度的模糊性,导致情感分类效果较差的问题,基于自学习的无监督情感分类方法因采用单一分类器导致在生成伪标注数据集时,会引入较多错误的问题,提出一种基于集成学习的情感模糊计算分类方法。通过基于量化情感字典的模糊计算提高情感预分类精度,通过多分类器集成减少伪标注数据的错误率。在现有公开数据集的基础上,与其它算法进行实验结果比较,表明了该方法的准确性和有效性。

摘要：近年来,以微博为代表的在线社交网络得到迅速普及和发展。这些规模庞大,内部关联复杂的图结构数据给传统数据库的存储管理带来了挑战。论文详细分析微博社交网络数据结构特点,结合上层应用需求对数据存储模型进行设计,实现了一套基于NoSQL的微博数据管理存储平台。该平台设计为RAW数据存储、图模型映射、NewSQL转换三层,较好地解决海量微博图数据存储的可扩展性和实时、易用性问题。通过实验对平台入库、查询性能进行了评估,验证了其在实际中的有效可行性。