检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2013年第4期35卷 982-987页

作者：吴和生王崇骏谢俊元南京大学软件学院南京210093 计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

负载均衡是云计算的基本问题之一,多核环境中多进程负载均衡会话保持问题得到广泛关注并发展成为研究热点。针对该问题,面向Linux内核,基于Hash化管理内核网络数据包传递的思想,该文提出并实现了一种无锁的多进程负载均衡会话保持方案... 详细信息

负载均衡是云计算的基本问题之一,多核环境中多进程负载均衡会话保持问题得到广泛关注并发展成为研究热点。针对该问题,面向Linux内核,基于Hash化管理内核网络数据包传递的思想,该文提出并实现了一种无锁的多进程负载均衡会话保持方案。该方案避免了锁的使用,而且不需要对原有单进程负载均衡程序进行结构上的修改,能够快速地将现有单进程负载均衡程序转变为多进程架构。理论分析和实验表明,相较于传统的共享内存式锁机制会话保持解决方案,该方案性能更好、适用性更强,提高了多核环境中负载均衡系统的效率。

关键词：云计算多核多进程负载均衡会话保持无锁

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用MapReduce平台实现高效并行的频繁子图挖掘

引用

计算机科学与探索 2014年第7期8卷 790-801页

作者：孙鹤立陈强刘玮黄健斌邹建华西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 西安电子科技大学软件学院西安710071 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

频繁子图挖掘是数据挖掘领域的一个重要问题,并且有着广泛的应用。在Hadoop平台上实现了一种基于MapReduce的高效频繁子图挖掘算法Cloud-GFSG(cloud-global frequent subgraph)。该算法基于Apriori思想,在扩展边生成新的子图时,使用已... 详细信息

频繁子图挖掘是数据挖掘领域的一个重要问题,并且有着广泛的应用。在Hadoop平台上实现了一种基于MapReduce的高效频繁子图挖掘算法Cloud-GFSG(cloud-global frequent subgraph)。该算法基于Apriori思想,在扩展边生成新的子图时,使用已经挖掘出的k-1阶的频繁子图生成k阶的频繁子图。同时,检查是否存在待扩展生成的子图,设定生成的频繁子图表示规则,保证了频繁子图信息的唯一性。较同类算法相比,该算法在挖掘频繁子图时更具通用性,并且在扩展边时避免产生大量的复制图,从而使得算法的正确性得以保证,且运行效率显著提高。

关键词：频繁子图挖掘 MapReduce Hadoop平台

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SparkR的分类算法并行化研究

基于SparkR的分类算法并行化研究

引用

第二届CCF大数据学术会议

作者：刘志强顾荣袁春风黄宜华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 江苏省软件新技术与产业化协同创新中心南京210046

近几年来,大数据机器学习和数据挖掘的并行化算法研究成为大数据领域一个较为重要的研究热点.早几年国内外研究者和业界比较关注的是在Hadoop平台上的并行化算法设计.然而, Hadoop MapReduce平台由于网络和磁盘读写开销大,难以高效地实... 详细信息

近几年来,大数据机器学习和数据挖掘的并行化算法研究成为大数据领域一个较为重要的研究热点.早几年国内外研究者和业界比较关注的是在Hadoop平台上的并行化算法设计.然而, Hadoop MapReduce平台由于网络和磁盘读写开销大,难以高效地实现需要大量迭代计算的机器学习并行化算法.随着UC Berkeley AMPLab推出的新一代大数据平台Spark系统的出现和逐步发展成熟,近年来国内外开始关注在Spark平台上如何实现各种机器学习和数据挖掘并行化算法设计.为了方便一般应用领域的数据分析人员使用所熟悉的R语言在Spark平台上完成数据分析,Spark提供了一个称为SparkR的编程接口,使得一般应用领域的数据分析人员可以在R语言的环境里方便地使用Spark的并行化编程接口和强大计算能力.本文基于SparkR设计并实现了多种常用的并行化的机器学习分类算法,包括多项式贝叶斯分类算法,SVM算法和Logistic Regression算法.进一步地,对于SVM和Logistic Regression算法,本文在常规的并行化策略的基础之上为了进一步提升训练速度,设计采用了并行化局部优化的迭代计算模式.实验结果表明,本文所设计实现的基于SparkR的并行化分类算法与Hadoop MapReduce的方案相比,速度上提升了8倍左右.

关键词：数据库机器学习数据挖掘分类算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于《汉语大词典》的汉语当代词汇来源计量研究

基于《汉语大词典》的汉语当代词汇来源计量研究

引用

第十五届汉语词汇语义学国际研讨会

作者：刘雪扬李斌张颖杰刘浏南京师范大学语言信息科技研究中心南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

汉语词汇的演变是汉语史研究的重要组成部分,也是厘清现代汉语词汇来源的基础。由于缺乏高质量的大规模历时语料库,汉语的词汇尚难得到整体的演化概貌,也无法定量描述汉语词汇演化规律。而兼收古今词汇和义项的《汉语大词典》,能够在很... 详细信息

汉语词汇的演变是汉语史研究的重要组成部分,也是厘清现代汉语词汇来源的基础。由于缺乏高质量的大规模历时语料库,汉语的词汇尚难得到整体的演化概貌,也无法定量描述汉语词汇演化规律。而兼收古今词汇和义项的《汉语大词典》,能够在很大程度上反映汉语词汇的演变。本文在人工标注了每条书证的年代信息后,使用计量方法描绘了《汉语大词典》中当代词汇和义项的来源问题,初步挖掘了汉语词汇几千年发展演变的规律,并探讨了每个历史时期的当代词汇的词长分布,获得了汉语当代词汇产生发展的整体面貌。

关键词：汉语大词典当代词汇计量语言年代学

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于平均增益模型的连续型(1+1)进化算法计算时间复杂性分析

引用

中国科学：信息科学 2014年第6期44卷 811-824页

作者：黄翰徐威迪张宇山林智勇郝志峰华南理工大学软件学院广州510006 广东财经大学数学与统计学院广州510320 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 广东技术师范学院计算机科学学院广州510665 广东工业大学计算机学院广州510006

连续型进化算法的计算时间复杂性分析是进化计算理论研究的一项公开难题,目前相关研究成果较少.针对连续型(1+1)EA,基于适应值差函数提出了平均增益模型及其分析方法,给出了平均计算时间的计算理论,为算法的计算时间复杂性分析提供了依... 详细信息

连续型进化算法的计算时间复杂性分析是进化计算理论研究的一项公开难题,目前相关研究成果较少.针对连续型(1+1)EA,基于适应值差函数提出了平均增益模型及其分析方法,给出了平均计算时间的计算理论,为算法的计算时间复杂性分析提供了依据.在此基础上,研究还选取了学术界关注的球形函数作为研究对象,分别推导了变异步长满足标准正态分布和均匀分布的连续型(1+1)EA在优化球形函数时的平均增益,并估算出了它们的平均计算时间.理论分析说明:1)两种算法的计算时间复杂性都是指数级的;2)在给定相同精度和初始适应值差的前提下,采用均匀分布变异算子的算法其寻优速度优于采用标准正态分布变异算子的算法.进一步地,通过数值实验对理论分析结果进行了验证,结果表明平均增益模型分析是有效的.

关键词：进化算法进化计算理论基础计算时间复杂性平均增益模型 Sphere函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法

高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法

引用

第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议

作者：杜振龙金雨霏李晓雨郭延文杨小健南京工业大学电子与信息工程学院南京 210009 南京大学软件新技术国家重点实验室南京 210000

为了从模糊润饰图像恢复模糊核，基于对数傅里叶空间图像高斯型模糊润饰前、后的指数黎曼度量具有等距性特点，提出一种高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法。首先将模糊润饰前、后的图像转换至对数傅里叶空间;然后利用黎曼测地距离度... 详细信息

为了从模糊润饰图像恢复模糊核，基于对数傅里叶空间图像高斯型模糊润饰前、后的指数黎曼度量具有等距性特点，提出一种高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法。首先将模糊润饰前、后的图像转换至对数傅里叶空间;然后利用黎曼测地距离度量图像高斯型模糊润饰前、后的模糊不变量，从模糊不变量携带的信息反演恢复出高斯型模糊核。在高斯模糊、中值模糊、盒式模糊和多步高斯模糊润饰图像进行的实验结果表明，文中算法能够鲁棒地恢复出模糊核。

关键词：高斯模糊润饰对数傅里叶空间模糊核恢复

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

专家寄语

引用

计算机科学 2014年第2期41卷 F0002-F0002页

作者：于剑高阳北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

机器学习通过分析和处理数据，使计算机具有自动“学习”的能力，并通过积累经验提升系统的性能。机器学习是人工智能的核心研究领域之一，近年来受到越来越多研究学者的关注，不但取得了众多理论成果，而且成功应用于数据挖掘、计算机... 详细信息

机器学习通过分析和处理数据，使计算机具有自动“学习”的能力，并通过积累经验提升系统的性能。机器学习是人工智能的核心研究领域之一，近年来受到越来越多研究学者的关注，不但取得了众多理论成果，而且成功应用于数据挖掘、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、生物特征识别与处理、网络信息服务等领域，并且正在不断改变我们生活的方方面面。

关键词：计算机视觉专家机器学习自然语言处理生物特征识别网络信息服务提升系统人工智能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GroupLasso的多源电信数据离网用户分析

基于GroupLasso的多源电信数据离网用户分析

引用

第六届江苏省计算机大会

作者：孙良君范剑锋杨琬琪史颖欢高阳中博信息技术研究院有限公司江苏南京 210012 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京 210046

随着行业竞争愈演愈烈，电信企业的客户流失情况越来越严重，给电信企业造成了巨大损失。通过电信企业的数据来做离网用户的预测从而进一步作出挽留客户的正确决策，成为人们日益关注的问题。面对电信后台汇总的多源数据，经分析发现其...

随着行业竞争愈演愈烈，电信企业的客户流失情况越来越严重，给电信企业造成了巨大损失。通过电信企业的数据来做离网用户的预测从而进一步作出挽留客户的正确决策，成为人们日益关注的问题。面对电信后台汇总的多源数据，经分析发现其呈现天然的组结构。为了选择对于离网类别最具判别性的特征，本文使用了一种基于Group Lasso 的组特征选择方法，在此基础上用交叉验证的方法选择适当的特征组。最终将选择出的少量组特征用于预测离网和停机的宽带用户。实验表明，在江苏某地级市电信离网用户分析数据中取得了比其他特征选择方法的精度(precision)平均高至少10％的预测性能。

关键词：

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

计量管理信息系统中的数据库安全

引用

计算机与现代化 2014年第1期 182-185,191页

作者：倪庆毛宇光南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

当前信息安全越来越引起人们的重视,本文在介绍计量信息管理系统的架构设计、开发环境和功能模块设计的基础上,重点讨论数据库的安全问题。系统采用ASP+IIS+SQL Server 2005平台架构,结合数据库技术和Web技术,从网络系统层次、操作系统... 详细信息

当前信息安全越来越引起人们的重视,本文在介绍计量信息管理系统的架构设计、开发环境和功能模块设计的基础上,重点讨论数据库的安全问题。系统采用ASP+IIS+SQL Server 2005平台架构,结合数据库技术和Web技术,从网络系统层次、操作系统层次和数据库管理系统层次等多方面进行安全性分析,采用用户身份认证、防火墙技术、基于角色的访问控制、数据加密、审计追踪与入侵检测、防数据库下载和防SQL注入攻击等技术对数据库进行保护。

关键词：计量信息管理系统数据库数据库安全

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据流的测试用例自动生成研究

引用

计算机技术与发展 2014年第9期24卷 1-5页

作者：戴翔毛宇光吴非薛一帆南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

目前的数据流测试技术存在缺乏具体的数据驱动方法,测试用例的生成过程没有与测试需求结合起来等问题。基于此,文中提出一种自动生成测试用例的模型(TRGA),利用控制流图(CFG)计算生成测试用例所需的变量的定义使用对,使用数据类型结构图... 详细信息

目前的数据流测试技术存在缺乏具体的数据驱动方法,测试用例的生成过程没有与测试需求结合起来等问题。基于此,文中提出一种自动生成测试用例的模型(TRGA),利用控制流图(CFG)计算生成测试用例所需的变量的定义使用对,使用数据类型结构图(DTG)来作为创建测试对象的数据驱动,利用遗传算法的搜索能力来生成数据,并提出了一种新的适应度计算方法。实验结果表明,该模型能够在减少搜索时间,降低生成测试用例规模的同时达到较高的测试覆盖率。

关键词：数据流控制流图数据类型结构图适应度测试用例

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：