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搜索资源列表

  1. 网络哨兵s3系列用户操作手册

  2. 　　1、网络行为审计管理（如是否工作时间聊天、玩游戏、听音乐、看电影，是否访问与工作学习无关网页或不健康网站） 　　2、网络传输内容审计（对通过网络泄漏了机密信息，是否通过网络传播了未经确认的谣言或反动言论等进行报警阻断） 　　3、掌握网络使用情况，提高单位工作效率，减少网络资源损耗 　　4、网络传输信息的实时采集、海量存储（符合公安机关日志记录保存60日以上要求） 　　5、网络传输信息的统计分析（定时发送给网络管理人员数据表格和各种图形报表） 　　6、制定预警策略、实时报警阻截、网络行为后期

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-22
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：lincunqin

  1. 数学建模 谣言的传播

  2. 本文主要是通过一般的传播机理分析并建立相应的数学模型对谣言传播情况的研究。在模型中主要沿用类似传染病模型的SI、SIS模型，使用图形分析和微分方程理论并用数学软件 MTALAB对模型进行求解，从而描述谣言传播发展变化的过程和传播规律，以维护人类的健康与社会经济的平稳发展。 关键词：微分方程、谣言传播、图形分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-28
    • 文件大小：27648
    • 提供者：yishionxin

  1. zigbee协议解析

  2. III 摘要...................................................................................................................................................I ABSTRACT......................................................................................

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-06
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：xzdong

  1. 社团结构对复杂网络稳定性的影响研究

  2. 摘要: 基于对真实世界谣言短信复杂网络传播过程的物理模拟生成算法产生网络, 对网络的 社团结构进行分析和划分, 并定义网络社团结构强度为社团之间连边数与网络总的边数的比 值; 对节点动态相继故障模型进行改进, 利用改进的节点动态相继故障模型, 对生成的网络 进行故障传播过程模拟; 研究网络在不同的社团结构强度下, 网络的稳定性和健壮性. 仿真 结果表明, 网络的稳定性和健壮性是随着社团结构之间链接的紧密程度增加, 先减弱再增 强, 存在一个与网络规模、容差系数有关的临界值.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-11-09
    • 文件大小：420864
    • 提供者：u012782151

  1. 大规模社会媒体谣言分析与辟谣技术-刘知远

  2. 清华大学自然语言处理与计算社会科学实验室的刘知远的PPT大规模社会媒体谣言分析与辟谣技术

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-25
    • 文件大小：967680
    • 提供者：shsdfhreh

  1. 公共危机伪信息及其管理特征分析

  2. 公共危机伪信息及其管理特征分析，刘拓，，经文献检索发现有关谣言、流言的管理学研究较少且非常零散，认为相关概念较多且界定不清是造成这一现象的主要原因；归纳并整合了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-17
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38719635

  1. 一类具有媒体播报效应的谣言传播模型的定性分析

  2. 为了准确刻画谣言传播机理,抑制谣言传播,文中研究了一类具有媒体播报效应的谣言传播模型。利用常微分方程稳定性理论,详细分析了系统平衡点的存在性及局部渐近稳定性;通过比较定理证明了边界平衡点E0(rumor-free equilibrium)的全局渐近稳定性,利用Lyapunov-LaSalle不变性原理给出了正平衡点E+(rumor-endemic equilibrium)全局渐近稳定的充分条件。结论表明,随着时间的推移,要么传谣者的数量趋于0,要么谣言持续,媒体报道对谣言传播的规模有一定影响。最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：445440
    • 提供者：weixin_38589314

  1. 基于在线社交网络的舆论传播模型研究

  2. 考虑了真实社交网络中的舆论传播过程中存在与舆论大方向相悖的劣势观点，在MORENO Y等人研究的谣言传播模型的基础上，提出了一种新的舆论传播模型，研究了拥有劣势观点节点的存在对舆论演化带来的影响。接着对模型建立动态方程并进行分析求解，得到舆论传播的最终规模的表达式。最后，在Facebook用户数据构成的网络上进行仿真分析，得出舆论演化过程中的状态变化情况，并分析最终规模的影响因素。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：291840
    • 提供者：weixin_38548717

  1. 基于微博用户关系演化网络的谣言免疫机制研究

  2. 在分析随机免疫、熟人免疫及目标免疫三种经典免疫机制在微博用户关系演化网络上的免疫特性的基础上，针对微博用户关系演化网络的具体特点，提出一种新的目标免疫策略。研究表明，当节点吸引度满足均匀分布时，随机免疫和熟人免疫的免疫效果基本一致。当节点吸引度满足指数分布时，熟人免疫的性能较优。研究还发现，对于节点吸引度服从均匀分布及指数分布的情况，目标免疫明显优于其他两种免疫策略，但是低于本文提出的新目标免疫机制。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：420864
    • 提供者：weixin_38736760

  1. 新冠肺炎api

  2. 2019-nCov-api 新冠肺炎api 前言 本项目通过爬取腾讯、新浪、丁香园等疫情数据，获取新冠肺炎相关数据，并整合为api数据，做法简单粗暴，类似于端口转发。数据包含口罩预约、同乘车辆、疫情小区、数据分析、国内外详细数据、实时新闻动态、确诊人员信息流动轨迹、疫情谣言等。 当前接口部署到我自己的乞丐服务器上面的，可能速度有点慢，希望且用且珍惜。 github地址：https://github.com/LiangWuCode/2019-nCov-api 文档地址：https://wulian

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：101376
    • 提供者：weixin_38697579

  1. 为「木兰」编程语言添加对中文命名标识符的支持

  2. 基于 肖剑 的逆向工程(如很多人已经知道的, 当然是 Python 代码, 很不错, 嗯). 开始对「木兰」编程语言进行分析。首先打算摸索它的基本功能。前文戳破针对「木兰」编程语言的拙劣谣言已经进行了少量代码测试. 但, 可惜木兰尚未支持中文命名标识符, 打算先改进一下, 以便编写更易维护的测试代码. 测试代码打算先在逆向工程中运行（主力机器是 Mac），待基本确定范围后，再在 exe 中确认一遍。 运行 ulang-0.2.2.exe 后, 如果输入下面代码: 年 = year() 会报错L

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38661087

  1. 微博网络中垃圾邮件检测的信息扩散建模与评估

  2. 垃圾邮件的威胁已成为谣言传播，广告滥用和恶意软件分发的代表，已成为微博网络的主要威胁之一。 随着微博客的日益普及，该问题可能会加剧。 尽管出现了检测工具，但大多数检测工具还是针对特定类型的垃圾邮件而设计的，还是不够健壮。 通过调整垃圾邮件发送者的行为，可以使其不容易被检测到。 在本文中，我们从信息传播的角度分析了垃圾邮件。 与以前的作品不同，这些特征是从配置文件或内容中提取的，而扩散特征不是由单个用户而是由人群来确定的。 因此，我们的方法更加健壮，因为任何单个用户的行为更改都不会影响有效性。 提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：793600
    • 提供者：weixin_38677808

  1. 混合谣言遏制策略的有效性分析

  2. 混合谣言遏制策略的有效性分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38553478

  1. 谣言：Rumale是Ruby中的机器学习库-源码

  2. 鲁马累 Rumale（ Ru by ma chine le arning）是Ruby中的机器学习库。 Rumale为机器学习算法提供的接口类似于Python中的Scikit-Learn。 Rumale支持支持向量机，逻辑回归，岭，套索，多层感知器，朴素贝叶斯，决策树，梯度树增强，随机森林，K均值，高斯混合模型，DBSCAN，谱聚类，多维标度，t-SNE ，Fisher判别分析，邻域分量分析，主分量分析，非负矩阵分解和许多其他算法。 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：349184
    • 提供者：weixin_42097450

  1. fyp_py：在线社交网络上的谣言检测研究最后一年研究项目的源代码-源码

  2. 在线社交网络上的谣言检测研究最后一年研究项目的源代码。 抽象 这项研究旨在确定诸如Twitter和Facebook之类的在线社交网络上谣言的关键特征。 鉴于互联网作为新闻来源的普及性以及互联网上信息的不断增长，自动识别谣言的重要性正变得越来越重要。 开发了一组定性和定量指标，以更好地了解每个搜索查询的特征及其生成的结果数据集。 定量指标表明数据集的大小，而定性指标则评估数据集的新闻/谣言纯度和上下文纯度。 指标将指示数据集从数据集中剖析不同上下文所需的预处理工作量，并使其对进一步分析更加有用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42102272

  1. 网络谣言文本句式特征分析与监测系统

  2. 基于实现网络谣言自动识别的目的，从地域、时间和传播形式3个维度分析了收集到的网络谣言基本情况。网络谣言以文本传播形式为主，而且在文本句式上有一定的共通点和相似之处。本文采用了五类网络谣言文本句式特征分析方法，结合LanguageTool构建了一系列基于XML的网络谣言句式匹配规则。通过对收集到的网络谣言实验测试，得出此方法能够实现网络谣言的自动识别和监测，可以减少50%以上的人工识别工作量的结论。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38666527

  1. Python爬取新型冠状病毒“谣言”新闻进行数据分析

  2. 一、爬取数据 话不多说了，直接上代码（ copy即可用 ） import requests import pandas as pd class SpiderRumor(object): def __init__(self): self.url = https://vp.fact.qq.com/loadmore?artnum=0&page=%s self.header = { User-Agent: Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 lik

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：570368
    • 提供者：weixin_38713203

  1. 基于节点亲密度挖掘的谣言抑制算法

  2. 通过对谣言等易误导大众舆论的信息传播进行抑制，从而实现对谣言、错误舆论等负面信息的控制。首先，通过对社交网络的结构拓扑以及节点行为特点的分析，提出了基于节点亲密度的社交网络舆论领袖节点识别方法；然后，利用谣言传播特性及节点的亲密度，建立谣言传播模型，并分析谣言在社交网络中传播时节点的状态转化过程；最后，提出了一种利用节点亲密度实现谣言抑制的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38736018

  1. 基于机器学习的推特谣言立场分析研究

  2. 文本的目标是预测用户对Twitter上新出现的谣言的态度，即支持、否认、询问或评论最初的谣言。针对现有文本立场分析方法的不足，本文设计了一种基于机器学习和特征方法融合的分类模型，使用了基于对话和基于情感的特性，涵盖了情感的不同方面，并集成了3种经典机器学习算法，实验结果表明，该方法取得了较好的立场分类效果，能够有效地提高分类的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38703626