检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（工学版） 2020年第2期54卷 311-319页

作者：张雪峰陈秀莉僧德文杭州电子科技大学复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

针对现有基于信任的推荐方法通常直接利用社交网络的二值信任关系来提高推荐质量,较少考虑用户间信任强度的差异和潜在影响的问题,提出结合用户信任和影响力的混合推荐算法进行top-N项目推荐.采用自动编码器对用户行为进行无监督的初始... 详细信息

针对现有基于信任的推荐方法通常直接利用社交网络的二值信任关系来提高推荐质量,较少考虑用户间信任强度的差异和潜在影响的问题,提出结合用户信任和影响力的混合推荐算法进行top-N项目推荐.采用自动编码器对用户行为进行无监督的初始特征优化,将高维、稀疏的用户行为压缩成低维、稠密的用户及项目特征向量;提出融合用户交互信息、偏好度和信任的新型信任度量模型,发掘社交网络中用户间的隐含信任关系,重构社会信任网络;将社会信任网络的拓扑结构和用户的交互信息融入结构洞算法,通过改进的结构洞算法来识别网络中的影响力用户,提高top-N项目推荐性能.实验在FilmTrust、Epinions、Ciao这3个标准数据集上进行对比验证,实验结果证明了所提算法的有效性.

关键词：社会化推荐用户信任影响力矩阵分解自动编码器

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基于双层机器学习的业务流程剩余时间预测

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计算机学报 2021年第11期44卷 2283-2294页

作者：孙笑笑侯文杰应钰柯俞东进杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室杭州310018

近年来,流程挖掘技术不再局限于对事件日志的线下分析以实现对流程模型的改进,而更加关注如何为业务流程的优化提供在线支持.其中业务流程剩余执行时间的预测监控是流程挖掘中的关键研究问题,它能为相关者提供及时的预测信息,进而采取... 详细信息

近年来,流程挖掘技术不再局限于对事件日志的线下分析以实现对流程模型的改进,而更加关注如何为业务流程的优化提供在线支持.其中业务流程剩余执行时间的预测监控是流程挖掘中的关键研究问题,它能为相关者提供及时的预测信息,进而采取有效措施以减少流程执行风险(例如超过时间限制).当前剩余时间预测的研究仅考虑单个流程实例的内部属性,而忽略了多个实例共同执行对剩余执行时间所产生的竞争影响.为此,本文考虑多实例间的资源竞争,并将其作为预测的主要输入属性之一.此外,本文还通过分析历史事件日志选择出一些对当前流程实例执行时间有重大影响的关键活动,并将其也作为预测的输入属性之一.同时,为提高预测模型的精度和在复杂应用场景中的适应性,本文利用堆叠技术将XGBoost模型和LightGBM模型进行融合,构建出双层混合预测模型来完成对业务流程剩余时间的预测.在四个真实数据集上的实验表明,考虑了实例间属性以及关键活动属性的混合预测模型在平均绝对误差上比LSTM和XGBoost方法分别降低了11.6%和15.8%.

关键词：流程挖掘流程剩余时间预测机器学习资源竞争融合模型

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基于贝叶斯分类的Web服务质量预测方法研究

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浙江大学学报（工学版） 2017年第6期51卷 1242-1251页

作者：任迪万健殷昱煜周丽高敏杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

针对网络环境不稳定导致Web服务质量(QoS)数据中存在噪声数据,进而降低Web服务质量预测精度的问题,提出一种基于贝叶斯分类的混合协同过滤Web服务质量值预测方法.该方法使用贝叶斯算法对Web服务质量数据进行分类并得到每个分类的概率,... 详细信息

针对网络环境不稳定导致Web服务质量(QoS)数据中存在噪声数据,进而降低Web服务质量预测精度的问题,提出一种基于贝叶斯分类的混合协同过滤Web服务质量值预测方法.该方法使用贝叶斯算法对Web服务质量数据进行分类并得到每个分类的概率,利用分类结果确定缺失值可能的取值范围,并对用户和服务的相似邻居进行过滤.通过引入分类概率,改进传统的协同过滤方法得到最终的缺失值预测结果,在一定程度上消除了噪声数据对Web服务质量预测的影响.实验结果表明:较之现有方法,该方法具有更好的预测精度.

关键词： Web服务服务质量(QoS)预测协同过滤贝叶斯分类服务推荐

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基于上下文感知的多角度业务流程在线异常检测方法

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2532-2541页

作者：孙笑笑侯文杰沈沪军应钰柯俞东进杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

针对目前大多数方法仅从单一视角检测业务流程执行异常而导致的异常检测不全面问题,本文提出了一种基于上下文感知的多角度业务流程在线异常检测方法,方法从多个视角出发对当前执行实例可能存在的三类异常情况进行在线检测,即行为异常... 详细信息

针对目前大多数方法仅从单一视角检测业务流程执行异常而导致的异常检测不全面问题,本文提出了一种基于上下文感知的多角度业务流程在线异常检测方法,方法从多个视角出发对当前执行实例可能存在的三类异常情况进行在线检测,即行为异常、时间异常和属性异常。方法还借助重演技术从事件日志中充分捕获当前实例执行的行为上下文和数据上下文以更好地模拟其真实执行环境,并将结果与深度学习方法相结合,建立了实时异常检测模型,有效提高了异常检测的性能。在四个真实数据集上的实验结果表明,本文提出的方法在召回率上比支持向量机、K最近邻、决策树算法分别提高了18.5%、19.8%和8.4%,在F1分数上分别提高了15.9%、25.4%和8.4%。区别于以往检测方法仅对流程执行数据进行事后分析的特点,本方法提出的异常检测方法适用于实时在线检测,具有更好的时效性。

关键词：异常检测上下文感知业务流程管理重演神经网络

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基于依赖关联度的业务过程噪声日志过滤方法

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计算机集成制造系统 2019年第4期25卷 969-977页

作者：孙笑笑张蕾俞东进潘建梁侯文杰王焕强杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

日志中发生的低频次行为与挖掘的流程模型中某些不必要的结构相对应,而这些结构的出现会引起挖掘模型在适应度和精确度等指标上的下降。为解决这些结构对流程挖掘模型质量造成的影响,提出一种基于依赖关联度的噪声日志过滤方法。该方法... 详细信息

日志中发生的低频次行为与挖掘的流程模型中某些不必要的结构相对应,而这些结构的出现会引起挖掘模型在适应度和精确度等指标上的下降。为解决这些结构对流程挖掘模型质量造成的影响,提出一种基于依赖关联度的噪声日志过滤方法。该方法首先根据日志中事件及其依赖关系的统计频率,定义了依赖关系的局部关联度和整体关联度,并将两者归一化为混合关联度来筛选出噪声日志。然后通过轨迹可达性分析去除日志中的噪声,以便最大程度地保留日志轨迹中记录的其他行为。与传统噪声日志过滤算法过滤掉包含噪声日志的整条日志轨迹不同,所提算法在移除噪声日志的同时最大程度地保留了原始日志中的其他非噪声日志。

关键词：流程挖掘模型质量噪声日志过滤方法依赖关联度业务流程管理

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移动边缘计算环境下服务工作流容错调度算法

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计算机集成制造系统 2021年第6期27卷 1693-1702页

作者：袁友伟黄锡恺俞东进李忠金杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

针对移动边缘计算环境下服务工作流延时优化问题以及工作流任务执行失败的情况,提出一种适用于服务工作流的容错免疫粒子群优化调度算法(FT-IPSO)。该算法首先采用异构最早完成时间算法计算已分层任务的权重并生成就绪队列;其次,结合服... 详细信息

针对移动边缘计算环境下服务工作流延时优化问题以及工作流任务执行失败的情况,提出一种适用于服务工作流的容错免疫粒子群优化调度算法(FT-IPSO)。该算法首先采用异构最早完成时间算法计算已分层任务的权重并生成就绪队列;其次,结合服务工作流调度流程加入了混合容错策略,确保工作流在任务失败后能够继续执行;然后,采用粒子群算法快速寻找最优调度方案,编码时利用整数映射调度过程中主副版本任务调度位置,并融入免疫算法,保证粒子寻优的全局性;最后,根据算法得出的最优调度方案对任务进行调度。仿真实验结果表明,FT-IPSO算法有效降低了服务任务失败率,并且对服务工作流的延时优化效果较反应式容错算法、基于聚类启发式算法的检查点和复制算法,以及基于群集的异构最早完成时间算法分别提高了约4.1%、6.3%和9.1%。

关键词：移动边缘计算延时优化容错策略免疫算法粒子群算法服务工作流

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基于赋时编排图的区块链业务流程管理引擎

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计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3131-3145页

作者：孙笑笑沈沪军杨思青俞东进杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

针对现有基于区块链的业务流程管理引擎中普遍存在的缺少时间约束、实例化成本高、灵活性低等问题,提出一种基于赋时编排图的区块链业务流程管理引擎。该引擎在编排图的基础上引入活动单次持续时间约束、活动最大持续时间约束和活动间... 详细信息

针对现有基于区块链的业务流程管理引擎中普遍存在的缺少时间约束、实例化成本高、灵活性低等问题,提出一种基于赋时编排图的区块链业务流程管理引擎。该引擎在编排图的基础上引入活动单次持续时间约束、活动最大持续时间约束和活动间隔时间约束,实现了对链上业务流程的有效时间管理;采用基于元模型的解释型部署方式,部署后的智能合约可被不同流程实例编排复用,与其他引擎部署时实例和智能合约一对一的编译型方式相比能够大幅降低区块链Gas消耗;提供基于投票机制的元模型版本控制策略,提高了版本控制的去中心化程度,解决了版本迭代困难的问题。通过一家助听器企业真实跨组织业务流程的编排实验验证了该引擎在跨组织业务流程管理中的有效性。

关键词：业务流程管理区块链时间约束赋时编排图智能合约版本控制

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面向边缘侧卸载优化的工作流动态关键路径调度算法

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计算机集成制造系统 2019年第4期25卷 798-808页

作者：袁友伟刘恒初俞东进李忠金杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

移动边缘计算有助于减少工作流调动中用户终端的能耗和计算负担,但不合理的任务卸载会导致设备产生大量时间和能源的消耗。针对该问题,提出一种面向边缘侧卸载优化的工作流动态关键路径调度的两阶段算法,包括边缘侧卸载优化算法和基于... 详细信息

移动边缘计算有助于减少工作流调动中用户终端的能耗和计算负担,但不合理的任务卸载会导致设备产生大量时间和能源的消耗。针对该问题,提出一种面向边缘侧卸载优化的工作流动态关键路径调度的两阶段算法,包括边缘侧卸载优化算法和基于本地计算量的动态关键路径调度算法。制定了边缘侧卸载优化的策略,该策略通过隐性马尔科夫预测得到可卸载eNB集并结合速度与偏移量预测筛选最优可调度eNB,以确保卸载成功率;同时在调度过程中通过动态更新关键路径,避免了关键路径变化对调度结果的影响。通过仿真实验证明了所提算法的有效性。相比传统优化算法,该算法能优化移动边缘环境下工作流12%的完工时间,并减少6%的能耗。

关键词：移动边缘卸载优化最优可调度eNB 动态关键路径能耗工作流

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基于新颖性排名和多服务质量的云工作流调度算法

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浙江大学学报（工学版） 2017年第6期51卷 1190-1196页

作者：袁友伟余佳郑宏升王娇娇杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 教育部复杂系统建模与仿真重点实验室浙江杭州310018

针对现有研究未能综合考虑以用户成本和系统利用率为目标进行优化调度的问题,提出基于新颖性排名和多服务质量(QoS)目标的云工作流调度算法.将资源节点执行任务的频度、任务的等待时间和执行时间作为因子加入推荐模型;使用模拟退火算法... 详细信息

针对现有研究未能综合考虑以用户成本和系统利用率为目标进行优化调度的问题,提出基于新颖性排名和多服务质量(QoS)目标的云工作流调度算法.将资源节点执行任务的频度、任务的等待时间和执行时间作为因子加入推荐模型;使用模拟退火算法训练得到推荐模型,计算出优先级因子;调度器根据优先级因子表进行调度并对其进行更新.在CloudSim平台上进行模拟调度仿真实验,结果证明:所提出算法的任务执行时间优于Q值学习(Qlearning)算法,且用户成本和系统使用率的综合指标更好.

关键词：云工作流调度推荐系统新颖性排名多服务质量(QoS) 模拟退火算法

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融合知识表征的多模态Transformer场景文本视觉问答

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中国图象图形学报 2022年第9期27卷 2761-2774页

作者：余宙俞俊朱俊杰匡振中杭州电子科技大学计算机学院复杂系统建模与仿真教育部重点实验室杭州310018

目的现有视觉问答方法通常只关注图像中的视觉物体,忽略了对图像中关键文本内容的理解,从而限制了图像内容理解的深度和精度。鉴于图像中隐含的文本信息对理解图像的重要性,学者提出了针对图像中场景文本理解的“场景文本视觉问答”任... 详细信息

目的现有视觉问答方法通常只关注图像中的视觉物体,忽略了对图像中关键文本内容的理解,从而限制了图像内容理解的深度和精度。鉴于图像中隐含的文本信息对理解图像的重要性,学者提出了针对图像中场景文本理解的“场景文本视觉问答”任务以量化模型对场景文字的理解能力,并构建相应的基准评测数据集TextVQA(text visual question answering)和ST-VQA(scene text visual question answering)。本文聚焦场景文本视觉问答任务,针对现有基于自注意力模型的方法存在过拟合风险导致的性能瓶颈问题,提出一种融合知识表征的多模态Transformer的场景文本视觉问答方法,有效提升了模型的稳健性和准确性。方法对现有基线模型M4C(multimodal multi-copy mesh)进行改进,针对视觉对象间的“空间关联”和文本单词间的“语义关联”这两种互补的先验知识进行建模,并在此基础上设计了一种通用的知识表征增强注意力模块以实现对两种关系的统一编码表达,得到知识表征增强的KR-M4C(knowledge-representation-enhanced M4C)方法。结果在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上,将本文KR-M4C方法与最新方法进行比较。本文方法在TextVQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,在不增加额外训练数据的情况下,测试集准确率提升2.4%,在增加ST-VQA数据集作为训练数据的情况下,测试集准确率提升1.1%;在ST-VQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,测试集的平均归一化Levenshtein相似度提升5%。同时,在TextVQA数据集中进行对比实验以验证两种先验知识的有效性,结果表明提出的KR-M4C模型提高了预测答案的准确率。结论本文提出的KR-M4C方法的性能在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上均有显著提升,获得了在该任务上的最好结果。

关键词：场景文本视觉问答知识表征注意力机制 Transformer 多模态融合

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