在大规模数据中心网络中,链路故障检测是保障网络连通性,确保线上业务正常运转的重要手段.当前链路故障检测功能一般由中间盒设备来提供或被直接整合到交换设备中.随着软件定义网络和网络功能虚拟化(network function virtualization,N...
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在大规模数据中心网络中,链路故障检测是保障网络连通性,确保线上业务正常运转的重要手段.当前链路故障检测功能一般由中间盒设备来提供或被直接整合到交换设备中.随着软件定义网络和网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)技术的发展,各项网络功能正逐渐从专用设备中分离出来,以服务的形式部署在云端为用户提供解决方案.然而,当前链路故障检测方法面临着单次探测用时过长、网络带宽占用率过高以及服务器负载过重等严峻挑战,并不适用于构建实时性需求较高的云服务.为此,需要对已有链路故障检测工作中存在的问题进行分析,提出探测矩阵的概念,以及基于探测矩阵优化的链路故障检测方法,并设计一个链路故障检测控制器与SDN控制器协同的服务架构,以此实现云端的链路故障实时检测即服务.最后,通过仿真实验的方式验证了该实时检测方法在单次探测用时、网络带宽占用以及端点负载3方面同之前工作相比具有显著优势,且优化探测矩阵所带来的开销是可容忍的.
为基于真实语料进行句法分析,构建了大规模的短语结构树库和依存结构树库,并尝试在两种结构的树库之间进行转换.讨论了宾州中文树库(Penn Chinese Treebank,CTB)中短语结构树库和依存结构树库的关系,并基于现代中文依存文法制定了中心...
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为基于真实语料进行句法分析,构建了大规模的短语结构树库和依存结构树库,并尝试在两种结构的树库之间进行转换.讨论了宾州中文树库(Penn Chinese Treebank,CTB)中短语结构树库和依存结构树库的关系,并基于现代中文依存文法制定了中心子节点过滤表,依据该表将短语结构的CTB转换为依存结构树库.在CTB中随机抽取200句语料,转换正确率达到了99.50%.基于该转换得到的依存结构树库可以进一步进行中文依存关系解析的研究.
提出了一种基于非负稀疏表示(nonnegative sparse representation,NSR)的半监督学习标签传播算法.该算法首先构造一个稀疏概率图(sparse probability graph,SPG),其权重由非负稀疏表示算法计算的非负系数组成,自然地反映了各样本之间的...
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提出了一种基于非负稀疏表示(nonnegative sparse representation,NSR)的半监督学习标签传播算法.该算法首先构造一个稀疏概率图(sparse probability graph,SPG),其权重由非负稀疏表示算法计算的非负系数组成,自然地反映了各样本之间的聚类关系,避免了传统半监督学习算法中的邻居选择和参数设置过程;然后通过对未标记样本的标签进行迭代繁殖至收敛而获得所有样本的标签.在人脸识别、物体识别、UCI机器学习和TDT文本数据集上的实验结果表明采用非负稀疏表示的标签传播算法比典型的标签繁殖算法具有更好的分类准确率.
近年来,Skyline计算在决策应用中起着越来越重要的作用.针对单机处理的研究已较为成熟.现今大数据爆炸,Skyline计算面临着大数据处理的问题.MapReduce是一个并行模型,广泛应用于数据密集型应用处理中.众所周知,MapReduce处理要求任务是可分解的.Skyline计算在MapReduce上执行时,分解任务的方法有网格划分、基于角度的划分等.网格划分仅在数据维度较低时表现良好;基于角度的划分适用于低维和高维数据,但在划分前需要一个复杂并且费时的坐标转换过程.现采用一种与基于角度的划分类似的基于超平面投影的划分来分解数据集,这种划分适用于低维和高维数据,而且其在划分前的坐标转换较为简单.根据超平面投影的划分提出了一种在MapReduce上处理Skyline计算的算法MR-HPP(MapReduce with hyperplane-projections-based partition),并在该算法的过滤阶段提出了一种有效的过滤算法PSF(presorting filter).大量基于Hadoop平台的对比实验表明该算法的准确性、高效性和稳定性.
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