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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

2 篇 学位论文

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2 篇 电子文献
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2 篇 工学
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- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 交通运输工程
1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

2 篇 流模式挖掘
1 篇 人群出行模式挖掘
1 篇 存储模式
1 篇 出行流代表性分析
1 篇 巡游车
1 篇 数据预取
1 篇 协同发展
1 篇 出行流相似性
1 篇 网约车
1 篇 频繁序列模式
1 篇 应用层访问

机构

1 篇 中国科学院研究生...
1 篇 福州大学

作者

1 篇 张敬亮
1 篇 王鹏洲

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=流模式挖掘"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于应用层访问模式的存储系统性能优化技术研究

基于应用层访问模式的存储系统性能优化技术研究

引用

作者：张敬亮中国科学院研究生院

学位级别：博士

基于应用行为分析的优化方法是计算机系统性能优化研究的重要内容。存储系统对访问模式的敏感性，使得基于存储模式进行性能优化的方法尤为重要。但随着存储规模的扩大，高密度IO产生的海量访问信息对模式挖掘的高效性提出了挑战，同时... 详细信息

基于应用行为分析的优化方法是计算机系统性能优化研究的重要内容。存储系统对访问模式的敏感性，使得基于存储模式进行性能优化的方法尤为重要。但随着存储规模的扩大，高密度IO产生的海量访问信息对模式挖掘的高效性提出了挑战，同时集中式存储系统中高度IO并发造成的应用语义干扰，以及存储系统的层次复杂性造成的语义损失对存储模式的准确分析构成极大挑战。现有基于存储模式的研究中对存储模式的表达并未考虑存储系统特性，无法有效对应用IO行为进行描述。同时现有模式挖掘算法的开销过大，难以在大规模存储系统中实用。此外现有基于模式的优化研究中，其模式挖掘数据结构基于离线挖掘设计，无法满足系统实时在线优化的要求。\n 本文结合上层应用语义及底层存储系统特性，提出了一种新的应用层存储模式定义，以及基于此的高效模式挖掘算法。然后提出了基于此模式的针对性优化技术及一种高效可行的存储系统流式优化框架。本文的主要贡献和创新点如下：\n 1．一种新的应用层存储模式定义。本文针对存储系统特性提出了一种反映应用层语义新的存储模式定义SPA。同之前研究中设备层模式相比，SPA在更准确获取应用语义的同时基于存储特性对模式表达进行了简化。其使挖掘算法的理论复杂度由NP降为O(n2)。测试结果表明SPA对应用访问的相对覆盖达到92%，并有效避免了设备层模式由序列分割及并发干扰引入的模式损失。\n 2．应用层模式的高效挖掘算法FPG-Grow。本文提出了一种基于SPA的高效挖掘算法FPG-Grow。其创新性地采用图结构对存储模式进行挖掘，避免了对序列的多次扫描。同时利用模糊频度模式来简化挖掘目标，避免了频度检验带来的性能损失；测试结果表明，FPG-Grow相比C-Miner在挖掘性能上有2～3个数量级的提升。挖掘开销的显著降低使FPG-Grow具备了对大规模存储系统中存储模式挖掘的可行性。\n 3．基于应用层模式的优化技术。本文提出了一种基于SPA的数据分布技术，其通过顺排和聚集将模式数据集按访问顺序重分布到磁盘上。使应用的IO响应时间平均减少20%。同时通过与预取技术的结合实现了系统过载情况下的预取技术PAO。其有效避免了传统预取在过载情况下的副作用，同时使系统响应时间相比传统预取降低了27%。\n 4．基于应用层模式的存储系统流式优化框架。基于FPG-Grow特性对流式优化的支持。本文利用FPG的增量更新特性及模式生长与使用可并发的特点，提出了基于应用层模式的存储系统流式优化框架。与静态优化相比，基于FPG的流式预取可使系统响应时间降低27%，同时其引入的时间开销很小，基本对当前IO无影响。

关键词：存储模式应用层访问频繁序列模式数据预取流模式挖掘

来源：评论

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城市巡游车和网约车运营时空特征分析及协同发展区域识别

城市巡游车和网约车运营时空特征分析及协同发展区域识别

引用

作者：王鹏洲福州大学

学位级别：硕士

城市出租汽车是居民出行的重要方式之一,利用出租汽车出行数据分析人群出行时空特征成为优化城市运行效率的重要方向。然而现有对城市居民出行特征分析较为单一,且所用数据时间跨度参差不齐,少有研究进一步分析相关结果能否全面、科学... 详细信息

城市出租汽车是居民出行的重要方式之一,利用出租汽车出行数据分析人群出行时空特征成为优化城市运行效率的重要方向。然而现有对城市居民出行特征分析较为单一,且所用数据时间跨度参差不齐,少有研究进一步分析相关结果能否全面、科学反映人群出行特征,且缺乏面向实际应用需求的研究。地理流空间理论为发掘人群出行特征,优化车辆运营效率提供了新视角,为此,本文利用地理流模式挖掘方法分析并比较巡游车与网约车人群出行时空特征差异及日间的稳定性,探索了部分数据对总体数据的代表性问题,并在此基础之上,面向车辆协同调度需要,提出一种多类型运营车辆协同发展区域的识别方法。本文主要内容如下: (1)地理流空间理论框架下的人群出行模式差异研究。采用地理流空间理论,对人群出行的整体随机性质进行了分析,基于流相似性度量方法和逐级合并的层次聚类算法识别丛集、汇聚、发散模式,基于模块度和社区挖掘算法识别社区模式,并分析了4种典型模式及混合模式的时空分布特征。结果表明基于两类车辆的人群出行流在空间中呈现出显著的非随机特征;巡游车和网约车的典型模式在空间分布上有明显差别,网约车的相关模式分布范围更广;同一区域内巡游车和网约车出行流混合模式普遍存在,约占典型模式的四分之一左右,而且其主要混合模式存在差异。 (2)出行结构稳定性研究。以探究人群出行空间结构在日间的稳定性为目标,基于改进的Levenshtein算法来衡量日间以及不同类型日期人群出行结构的相似性,分析人群出行模式在不同时空状态下的差异;其次构建了OD流稳定性度量方法,分析稳定出行流的时空分布。结果表明:基于巡游车与网约车的城市人群出行结构和出行流在日间存在明显差异,网约车在日间的出行差异高于巡游车;高流量的区域间交互在日间的稳定性更高;巡游车与网约车在数据代表性方面差异较大,巡游车一天的数据可以代表整体数据出行结构的92%和出行流的87%,而网约车分别为67%和40%。 (3)巡游车与网约车协同发展区域识别。提出一种多类型运营车辆协同发展区域识别方法,基于此方法来研究巡游车与网约车在早高峰时段的协同调度方案。结果表明:巡游车早高峰载客热点大都分布在岛内,而网约车在岛外各区都呈现社区特性;巡游车在岛内空驶率高的区域主要位于岛边缘,而网约车空则位于其运营区域的边缘,其运营范围相比于巡游车更广;巡游车可以协调调度的区域都在岛内,可以补充的邻域较多为网约车,占70%,网约车其可以补充的邻域较多为网约车,占61%。本文基于流空间理论所提取的四种典型出行模式及其混合模式能够为全面分析巡游车与网约车运营特征差异,基于出行结构相似性算法分析得出日间人群出行模式具有较高的相似性,提出的协同调度方案能够为城市出租汽车协同发展提供支撑。

关键词：巡游车网约车流模式挖掘出行流相似性协同发展人群出行模式挖掘出行流代表性分析

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