检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2017年第4期44卷 96-99,130页

作者：赵卓峰杨宗润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

车流量预测是城市智能交通系统研究中的热难点问题之一,精确的车流量预测能有效地支持智能交通系统的发展,减少拥堵。同时车流量预测的精确度密切关系着居民的出行质量。然而车流量受诸多因素的不同程度的影响,具有一定程度的随机性、... 详细信息

车流量预测是城市智能交通系统研究中的热难点问题之一,精确的车流量预测能有效地支持智能交通系统的发展,减少拥堵。同时车流量预测的精确度密切关系着居民的出行质量。然而车流量受诸多因素的不同程度的影响,具有一定程度的随机性、灰色性和不确定性,从城市交叉路口得到的车流量监控数据也具有一定程度的缺失和偏差,简单、准确且高效地预测车流量成为一个挑战。基于交叉路口采集到的车牌识别数据,通过对比经典GM(1,1)得到的预测值与真实值计算出残差,用残差去修正计算模型进而得到修正GM(1,1)模型,再用得到的修正模型迭代处理同一数据集,最后,数值稳定收敛且精度高于未修正模型的结果。

关键词：车流量预测 GM(1,1)灰度模型残差

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一种基于层次超图注意力神经网络的服务推荐算法

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计算机科学 2024年第11期51卷 103-111页

作者：杨东昇王桂玲郑鑫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

随着Internet和Web上各种服务和API数量的迅速增加,开发人员要快速准确地找到满足其需求的API变得越来越具有挑战性,因此亟需一个高效的推荐系统。目前,将图神经网络应用于服务推荐领域取得了巨大成功,但大多数方法仍然局限于简单的交互... 详细信息

随着Internet和Web上各种服务和API数量的迅速增加,开发人员要快速准确地找到满足其需求的API变得越来越具有挑战性,因此亟需一个高效的推荐系统。目前,将图神经网络应用于服务推荐领域取得了巨大成功,但大多数方法仍然局限于简单的交互,忽略了mashup和API调用之间的内在关系;为了解决这个问题,提出了一种基于层次超图注意力的服务推荐方法(H-HGSR)来进行API推荐。首先定义了8种类型的超边,并探究了对应类型超边的超图邻接矩阵生成方法,然后提出了节点级和超边级的注意力机制。节点级注意力机制用于聚合特定类型超图邻接矩阵下的不同邻居的重要信息,以捕获mashup和API之间的高阶关系;超边级注意力机制用于对从不同类型超图邻接矩阵生成的节点嵌入进行加权组合。通过学习节点级和超边级注意力的重要性,可以获得更准确的嵌入表示。最后使用一个多层感知器神经网络(MLP)进行服务推荐。在Programmable Web真实数据集上进行了大量实验,结果表明,所提H-HGSR框架优于目前最先进的服务推荐方法。

关键词：服务推荐超图图神经网络注意力机制

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面向多源传感事件序列的时序依赖关联挖掘方法

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小型微型计算机系统 2021年第11期42卷 2307-2312页

作者：何逸茹刘晨杨中国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 北方工业大学信息学院北京100144

随着物联网的发展,工业设备上安装了大量的传感器,用来监控工业设备的状态.为了提高设备的可靠性,需要通过对多源传感数据的分析,来预测设备的故障,以便安排预测性维护.工业设备之间的相互作用往往具有传递性,存在复杂的时序依赖关系.... 详细信息

随着物联网的发展,工业设备上安装了大量的传感器,用来监控工业设备的状态.为了提高设备的可靠性,需要通过对多源传感数据的分析,来预测设备的故障,以便安排预测性维护.工业设备之间的相互作用往往具有传递性,存在复杂的时序依赖关系.因此本文旨在挖掘传感器异常事件之间复杂的时序依赖关系,找到设备故障的根本原因,从而避免故障再次发生.本文通过识别多源传感器事件的频繁共现模式,提出一种新的时序依赖关联挖掘算法“GFE-mining”,挖掘事件之间复杂的时序依赖关系,形成异常预测模型.并通过实验来证明该方法的有效性.

关键词：预测性维护问题溯源频繁共现模式时序依赖关系

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事件驱动的微服务调用链路数据动态采集方法

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计算机应用 2022年第11期42卷 3493-3499页

作者：李鹏赵卓峰李寒北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144

微服务调用链路数据是微服务应用系统日常运行中产生的一类重要数据,它以链路形式记录了微服务应用中一次用户请求对应的一系列服务调用信息。由于系统的分布性,微服务调用链路数据产生在不同的微服务部署节点,当前对这些分布数据的采... 详细信息

微服务调用链路数据是微服务应用系统日常运行中产生的一类重要数据,它以链路形式记录了微服务应用中一次用户请求对应的一系列服务调用信息。由于系统的分布性,微服务调用链路数据产生在不同的微服务部署节点,当前对这些分布数据的采集一般采用全量采集和采样采集两种方法。全量采集会产生较大数据传输和数据存储等成本,而采样采集则可能会漏掉关键的链路数据。因此,提出一种基于事件驱动和流水线采样的微服务调用链路数据动态采集方法,并基于开源软件Zipkin设计实现了一个微服务调用链路数据动态采集系统。该系统首先对不同节点符合预定义事件特征的链路数据进行流水线采样,即数据采集服务端只在某节点产生事件定义的数据时对所有节点采集同一链路数据;同时,针对不同节点的数据产生速率不一致问题,采用基于时间窗口的多线程流式数据处理和数据同步技术实现不同节点的数据采集和传递;最后,针对各节点链路数据到达服务端先后顺序不一的问题,通过时序对齐方式进行全链路数据的同步和汇总。在公开的微服务调用链路数据集上的实验结果表明,相较于全量采集和采样采集方法,所提方法对于包含异常、慢响应等特定事件的链路数据具有采集准确性高、效率好的效果。

关键词：微服务调用链路数据动态采样事件匹配缓存机制服务链路追踪

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一种大数据估价算法

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计算机科学 2020年第9期47卷 110-116页

作者：赵会群吴凯锋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

“大数据”已经成为计算机领域使用频率最高的专业词汇之一,而且已经逐渐变成了一个商品名称。无论是从学术研究角度,还是从数据交易需求角度,对大数据集的可用性进行评价都是一个新的问题。文中提出了一个大数据可用性评价模型,为学术... 详细信息

“大数据”已经成为计算机领域使用频率最高的专业词汇之一,而且已经逐渐变成了一个商品名称。无论是从学术研究角度,还是从数据交易需求角度,对大数据集的可用性进行评价都是一个新的问题。文中提出了一个大数据可用性评价模型,为学术和流通领域提供参考。结合大数据的4V(Volume,Variety,Velocity,Value)特性,分段统计样本数据的4V特性分布,从而给出基于分段分布的大数据特性概率模型,以及大数据可用性加权评价模型。文中还提出了实现大数据分块抽样的算法,以及大数据评价模型的各个特性加权系数的估计算法。结合视频大数据的可用性评价需求,展示所提模型和算法的具体应用。大数据可用性评价模型可以用于数据科学实验的数据评价,也可以用于大数据交易市场的数据集定价。给出了实际评价工作中,标准化(商品化)数据集以及确定数据评价基准等具体操作方面的解决方案。应用案例对所提模型有支持作用,进一步检验了模型的可行性。

关键词：大数据可用性评价概率模型大数据分块算法视频大数据

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基于1DCNN-LSTM的船舶轨迹分类方法

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计算机科学 2020年第9期47卷 175-184页

作者：崔彤彤王桂玲高晶大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144 北方工业大学信息学院北京100144

由于监控设备视野有限、代价昂贵等问题,导致基于船舶图像或视频的船舶分类效果欠佳,改进船舶分类方法、提高船舶分类的准确率迫在眉睫。近几年,随着各类轨迹数据采集系统的兴起,通过船舶航行轨迹数据实现船舶类型的分类逐渐成为可能。... 详细信息

由于监控设备视野有限、代价昂贵等问题,导致基于船舶图像或视频的船舶分类效果欠佳,改进船舶分类方法、提高船舶分类的准确率迫在眉睫。近几年,随着各类轨迹数据采集系统的兴起,通过船舶航行轨迹数据实现船舶类型的分类逐渐成为可能。针对使用传统二维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对船舶轨迹分类存在特征压缩和时序特征表达能力匮乏的问题,文中提出了一种一维CNN(One-Dimensional CNN,1DCNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的混合分类模型,对采集到的船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据进行船舶类型识别。首先,针对AIS采集到的船舶轨迹数据进行预处理,过滤噪声数据;然后,针对隐含在船舶轨迹信息中的特征对于1DCNN而言过于隐晦的问题,提出了一种针对大规模航舶轨迹数据的,且1DCNN能够识别的轨迹分布特征向量的构建算法,同时在此基础上提取了LSTM能够识别的时序特征向量;最后,将训练后的1DCNN模型与LSTM模型进行数据融合得到混合船舶分类模型。以渤海区域2016年6月的船舶AIS数据为基础,使用1DCNN与LSTM相结合的混合模型对渔船、客船、油船、集装箱船和散货船5类典型船舶的轨迹数据进行分类,并将其与使用一种神经网络如LSTM作为分类器的方法进行对比,结果表明所提方法具有明显的有效性,是一种有效的船舶轨迹分类方法。

关键词：船舶轨迹分类一维卷积神经网络长短期记忆网络分布特征向量时序特征向量

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基于改进TextRank的科技文本关键词抽取方法

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计算机应用 2024年第6期44卷 1720-1726页

作者：杨冬菊胡成富北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144

针对科技文本关键词抽取任务中抽取出现次数少但能较好表达文本主旨的词语效果差的问题,提出一种基于改进TextRank的关键词抽取方法。首先,利用词语的词频-逆文档频率(TF-IDF)统计特征和位置特征优化共现图中词语间的概率转移矩阵,通过... 详细信息

针对科技文本关键词抽取任务中抽取出现次数少但能较好表达文本主旨的词语效果差的问题,提出一种基于改进TextRank的关键词抽取方法。首先,利用词语的词频-逆文档频率(TF-IDF)统计特征和位置特征优化共现图中词语间的概率转移矩阵,通过迭代计算得到词语的初始得分;然后,利用K-Core(K-Core decomposition)算法挖掘KCore子图得到词语的层级特征,利用平均信息熵特征衡量词语的主题表征能力;最后,在词语初始得分的基础上融合层级特征和平均信息熵特征,从而确定关键词。实验结果表明,在公开数据集上,与TextRank方法和OTextRank(Optimized TextRank)方法相比,所提方法在抽取不同关键词数量的实验中,F1均值分别提高了6.5和3.3个百分点;在科技服务项目数据集上,与TextRank方法和OTextRank方法相比,所提方法在抽取不同关键词数量的实验中,F1均值分别提高了7.4和3.2个百分点。实验结果验证了所提方法抽取出现频率低但较好表达文本主旨关键词的有效性。

关键词：科技文本关键词抽取 TextRank K-Core图平均信息熵

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区块链容错机制与算法研究

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计算机应用与软件 2021年第12期38卷 30-35,66页

作者：赵会群任杰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

针对Fabric区块链中orderer节点一旦故障,造成正在打包的消息序列和未及时发送出去的区块的丢失问题,提出为orderer节点增加一个容错机制。设计此容错机制的实现算法,主要包括两部分,其一是安全可靠性测试,其二是可靠性保障。安全可靠... 详细信息

针对Fabric区块链中orderer节点一旦故障,造成正在打包的消息序列和未及时发送出去的区块的丢失问题,提出为orderer节点增加一个容错机制。设计此容错机制的实现算法,主要包括两部分,其一是安全可靠性测试,其二是可靠性保障。安全可靠性测试是通过备用orderer实时检测主orderer的运行状态,一旦检测出故障,就立刻启动可靠性保障机制,即备用orderer恢复主orderer丢失的数据,并接管其业务,从而保障系统的正常运转,并通过模拟实验进行验证。

关键词：区块链容错机制可靠性测试

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基于PSO优化博弈的区块链共识算法

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计算机应用与软件 2021年第12期38卷 251-261,340页

作者：孙晶徐晓雅赵会群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

针对现有的区块链共识算法存在决策不均衡、适用性过小和产生共识困难等问题,根据纳什均衡理论,将区块链节点视为博弈的参与者,在共识过程中将节点策略选择的纳什均衡作为共识目标,提出基于纳什均衡的共识算法。在纳什均衡求解中利用聚... 详细信息

针对现有的区块链共识算法存在决策不均衡、适用性过小和产生共识困难等问题,根据纳什均衡理论,将区块链节点视为博弈的参与者,在共识过程中将节点策略选择的纳什均衡作为共识目标,提出基于纳什均衡的共识算法。在纳什均衡求解中利用聚类算法对同类型节点聚类,用基于拥挤距离和引力搜索算法改进的粒子群优化算法求解以类为基本种群的纳什均衡近似解,将均衡解下所对应的结果作为主节点。设计面向组合投资区块链系统求解共识机制的实验,分别从算法的安全性和扩展性验证该算法的有效性。

关键词：共识算法博弈纳什均衡聚类粒子群算法

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存储中的副本分级存储调度策略

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计算机科学 2017年第4期44卷 85-89页

作者：杨冬菊李青北方工业大学云计算研究中心北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

当集群中的部分节点是廉价主机时,采用HDFS的随机存储策略可能使访问频率高的数据存储在廉价节点上,受到廉价节点的性能影响,访问时间过长,降低了集群效率。为改善以上问题,提出一种改进的副本分级存储调度策略。为减少副本调度的次数,... 详细信息

当集群中的部分节点是廉价主机时,采用HDFS的随机存储策略可能使访问频率高的数据存储在廉价节点上,受到廉价节点的性能影响,访问时间过长,降低了集群效率。为改善以上问题,提出一种改进的副本分级存储调度策略。为减少副本调度的次数,先根据节点的CPU、内存、网络、存储负载以及网络距离来评价节点的性能,再从中选取高性能节点进行存储。副本调度以节点中副本的访问频率为依据,结合硬件配置,把访问频率高的副本尽可能存储在高性能、高配置的节点中,以加快集群响应速度。实验结果表明,改进后的策略可以在异构集群中提高副本的访问效率,优化负载均衡。

关键词：云存储 HDFS 分级存储副本调度

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