检索结果-内蒙古大学图书馆

郑州大学学报（理学版） 2021年第3期53卷 93-99页

作者：武守晓房俊北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学数据工程研究院北京100144

提出一种面向高速乱序流的top-k连续查询方法。使用基于缓存的方法等待迟到元组,但不对缓冲区内数据进行排序,通过统计运行信息实现缓存时长自适应,然后使用改造的MinTopk算法计算当前窗口的top-k结果集。实验结果表明,该方法在高速乱... 详细信息

提出一种面向高速乱序流的top-k连续查询方法。使用基于缓存的方法等待迟到元组,但不对缓冲区内数据进行排序,通过统计运行信息实现缓存时长自适应,然后使用改造的MinTopk算法计算当前窗口的top-k结果集。实验结果表明,该方法在高速乱序流上实现了高效的top-k查询,在保证用户允许的最小正确率的情况下计算出最小缓存时长,减少了查询时延。

关键词：高速乱序流 top-k连续查询缓存时长自适应查询时延

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基于活动理论的社会-信息服务协同建模方法与工具

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山东大学学报（工学版） 2024年第2期54卷 103-113页

作者：齐明皓赵卓峰丁维龙北方工业大学信息学院北京100144 北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

以第四方平台模式下的科技服务协同为研究案例,通过活动理论对社会-信息服务协同要素进行分析,提出社会-信息服务协同核心建模元素及模型定义,给出基于BPMN2.0扩展的定义语言,设计并实现可视化的社会-信息服务协同建模工具及相关支撑系... 详细信息

以第四方平台模式下的科技服务协同为研究案例,通过活动理论对社会-信息服务协同要素进行分析,提出社会-信息服务协同核心建模元素及模型定义,给出基于BPMN2.0扩展的定义语言,设计并实现可视化的社会-信息服务协同建模工具及相关支撑系统。通过具体的科技服务协同案例验证了本研究方法可以有效支持社会-信息服务协同的建模及管理需求。

关键词：社会信息服务业务过程建模活动理论服务协同科技服务

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基于车牌识别流数据的伴随车辆发现算法

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计算机工程 2017年第8期34卷 193-199页

作者：王路辉王桂玲北方工业大学计算机学院大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

针对伴随车辆发现及其实时性问题,基于随时间变化的车牌识别流数据,提出一种采用并行频繁项集发现(PFID)技术的伴随车辆组实时发现算法。该算法根据频繁项挖掘Eclat算法的思想,并利用分布式流数据处理框架Spark Streaming生成最大伴随... 详细信息

针对伴随车辆发现及其实时性问题,基于随时间变化的车牌识别流数据,提出一种采用并行频繁项集发现(PFID)技术的伴随车辆组实时发现算法。该算法根据频繁项挖掘Eclat算法的思想,并利用分布式流数据处理框架Spark Streaming生成最大伴随车辆组。实验结果表明,与排列组合算法及FP-Growth算法相比,PFID算法消耗内存更少,响应时间更短,在秒级响应时间内能找到伴随车辆组,达到及时预警目的。

关键词：智能交通系统车牌自动识别流数据伴随车辆组 Spark Streaming并行框架 DStream模型 Eclat算法

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基于频繁项集与协同过滤的混合推荐方法

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山西大学学报(自然科学版) 2017年第1期40卷 35-43页

作者：宋威刘朋北方工业大学计算机学院大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室

为解决协同过滤方法存在的评分稀疏及用户喜好程度区分能力不足的问题,提出一种基于频繁项集与协同过滤的混合推荐方法RFICF(Recommendation based on Frequent Itemset and Collaborative Filtering)。在频繁项集的基础上,分别给出了... 详细信息

为解决协同过滤方法存在的评分稀疏及用户喜好程度区分能力不足的问题,提出一种基于频繁项集与协同过滤的混合推荐方法RFICF(Recommendation based on Frequent Itemset and Collaborative Filtering)。在频繁项集的基础上,分别给出了补充评分和增强评分的定义,扩充了评分的数量,细化了评分的数值。在此基础上,分别使用基于频繁项集的推荐方法和协同过滤方法,并按一定比例展现结果。将提出的方法分别与协同过滤、基于频繁项集的推荐方法及相关的混合推荐方法进行了实验比较,结果表明,RFICF方法在覆盖率、准确率以及综合测度3个参数上的整体效果良好。

关键词：推荐系统频繁项集协同过滤评分修订

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基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法

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计算机工程与科学 2018年第10期40卷 1731-1736页

作者：宋威李雪松北方工业大学计算机学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

将标签融入矩阵分解方法是当前推荐系统研究的热点。提出了一种基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法。首先,提出了标签-评分稀疏系数,较好地平衡了推荐过程中潜在特征与标签的使用问题。其次,利用标签的次数来计算标签向量,体现了标... 详细信息

将标签融入矩阵分解方法是当前推荐系统研究的热点。提出了一种基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法。首先,提出了标签-评分稀疏系数,较好地平衡了推荐过程中潜在特征与标签的使用问题。其次,利用标签的次数来计算标签向量,体现了标签的不同频率对不同物品的影响。最后,给出了算法的总体描述。实验结果表明,算法具有较高的推荐精度和较快的收敛速度。

关键词：推荐系统矩阵分解隐语义模型标签自适应选择标签-评分稀疏系数

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面向高校教学云服务的虚拟机动态调度方法

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计算机工程与科学 2015年第11期37卷 2018-2024页

作者：王菁王岗高晶李寒马倩北方工业大学云计算研究中心北京100144 北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

随着教学信息化的不断深化,高校云平台越来越普及,但是实际应用中资源利用率仍然较低,核心问题在于当前的虚拟机调度机制未考虑高校教学应用的特征,从而导致负载不均和资源浪费。为了解决这一问题,从高校教学应用需求出发,提出了一种虚... 详细信息

随着教学信息化的不断深化,高校云平台越来越普及,但是实际应用中资源利用率仍然较低,核心问题在于当前的虚拟机调度机制未考虑高校教学应用的特征,从而导致负载不均和资源浪费。为了解决这一问题,从高校教学应用需求出发,提出了一种虚拟机动态调度算法(CRS),定义了课程虚拟机模型和物理机负载模型,并实现了基于OpenStack开源云平台的可对虚拟机进行动态调度的校园云平台。实验表明,提出的虚拟机动态调度方法达到了降低能耗及实现负载均衡的目标。

关键词：校园云动态调度节能负载均衡

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电能质量异常数据在线检测方法

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计算机工程与应用 2020年第9期56卷 240-247页

作者：刘杰房俊雷峰津北方工业大学计算机学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

电网电能质量监测数据大多数监测指标具有周期性变化规律、波动性大等特征,现有的异常数据检测方法在针对此类数据做异常值检测时具有适应性差等问题。针对上述问题,将控制图和时间序列数据预测方法有机结合,提出了基于控制图的动态阈... 详细信息

电网电能质量监测数据大多数监测指标具有周期性变化规律、波动性大等特征,现有的异常数据检测方法在针对此类数据做异常值检测时具有适应性差等问题。针对上述问题,将控制图和时间序列数据预测方法有机结合,提出了基于控制图的动态阈值电能质量异常数据在线检测方法。利用电能质量数据的变化趋势数据替代控制图中心线,将控制图的控制线化直为曲,结合ARIMA模型动态计算控制图的控制线,实现了电能质量异常数据的在线检测。实验结果表明提出的方法是有效的。

关键词：异常检测动态阈值控制图电能质量

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基于日志挖掘的电商查询建议方法

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计算机工程与科学 2018年第2期40卷 231-237页

作者：王菁王若飞大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学数据工程研究院北京100144

查询建议可以有效减少用户输入、消除查询歧义,提高信息检索的便捷性和准确率。随着电子商务的发展,查询建议也越来越多地应用于电子商务网站的商品搜索中。然而,传统的基于Web搜索的查询建议方法在电商领域并不能完全适用。针对电商这... 详细信息

查询建议可以有效减少用户输入、消除查询歧义,提高信息检索的便捷性和准确率。随着电子商务的发展,查询建议也越来越多地应用于电子商务网站的商品搜索中。然而,传统的基于Web搜索的查询建议方法在电商领域并不能完全适用。针对电商这一特定领域,对不同的查询建议技术进行比较,提出了一种综合考虑用户的搜索以及购物行为的查询建议方法,运用MapReduce技术对用户日志进行挖掘,以此生成检索词词库;并通过在线计算与离线计算结合的方法,为用户提供实时查询建议。实验结果表明,本文提出的基于日志挖掘的电商查询建议方法能有效提高查询建议的准确率,并且具有良好的处理性能。

关键词：查询建议日志挖掘电子商务准确率 MapReduce

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基于负载均衡的多源流数据实时存储系统

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计算机工程与科学 2017年第4期39卷 641-647页

作者：郭会云房俊李冬大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学数据工程研究院北京100144

物联网感知流数据多以时序数据为主,具有数据量大、连续到达、多来源等特点。现有的基于HBase的交通流数据存储系统在数据写入并发量大时,仍然存在存储效率低与系统可用性不高的问题。针对该问题,设计并实现了基于负载均衡的多源流数据... 详细信息

物联网感知流数据多以时序数据为主,具有数据量大、连续到达、多来源等特点。现有的基于HBase的交通流数据存储系统在数据写入并发量大时,仍然存在存储效率低与系统可用性不高的问题。针对该问题,设计并实现了基于负载均衡的多源流数据实时存储系统。该系统将数据代理扩展为集群架构,提出了一种基于负载均衡的任务调度算法,实现了任务与数据代理之间的按序匹配,使数据代理集群负载均衡地处理任务,实现数据并行存储到HBase数据库中。实验对比结果表明:该系统使各数据代理的数据分配比例维持在0.3~0.4,同时以约1.5倍于单数据代理的速度将数据写入HBase数据库。

关键词：多源流数据 HBase 实时存储系统数据代理负载均衡任务调度

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一种面向异构大数据计算框架的监控及调度服务

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计算机科学 2018年第6期45卷 67-71,95页

作者：胡雅鹏丁维龙王桂玲北方工业大学数据工程研究院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

各种类型的大数据计算框架存在各自专用的管理方法。传统的监控和调度服务在异构环境下的操作由于无法获取集群整体的运行状态而受到限制,且无法综合多粒度的运行时资源状态来调度不同的计算作业。这不仅浪费了集群的可用资源,而且增加... 详细信息

各种类型的大数据计算框架存在各自专用的管理方法。传统的监控和调度服务在异构环境下的操作由于无法获取集群整体的运行状态而受到限制,且无法综合多粒度的运行时资源状态来调度不同的计算作业。这不仅浪费了集群的可用资源,而且增加了计算作业的等待时间。针对上述两个问题,提出了一种面向异构大数据计算框架的一体化监控及动态调度管理服务。该服务可以自动适应并监控多种类型的大数据计算框架及计算作业,并对多类型作业提供一体化调度。针对Hadoop和Storm两种计算框架,实现了原型系统并进行了实验。实验结果表明,所提服务在异构环境下的大数据计算框架中能降低人工操作的复杂度,并且能提高作业的调度效率。

关键词：作业调度集群监控管理服务作业提交

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