检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2013年第4期34卷 99-105页

作者：张云鹤朱艳琴纪其进苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

为了解决P2P内容分发网络中带宽资源稀缺且分配不合理这一突出问题,抑制节点的自私性行为,设计了一种基于拍卖的带宽分配机制。该机制通过上载带宽支付方式,迫使自私请求节点选择合适的带宽需求,使得整个P2P网络中的节点良性竞争带宽资... 详细信息

为了解决P2P内容分发网络中带宽资源稀缺且分配不合理这一突出问题,抑制节点的自私性行为,设计了一种基于拍卖的带宽分配机制。该机制通过上载带宽支付方式,迫使自私请求节点选择合适的带宽需求,使得整个P2P网络中的节点良性竞争带宽资源,避免了"公共地悲剧"的发生;且带宽分配算法在资源节点和请求节点并行执行,能很好适应P2P网络的分布式特性。仿真结果表明,该机制能够有效遏制搭便车行为,从而缩短P2P内容分发的平均完成时间,降低内容源服务器的上传数据比例。

关键词： P2P内容分发网络带宽分配拍卖分布式优化

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基于相似树的MPLS多播标记聚合算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2009年第10期37卷 89-94页

作者：李领治朱艳琴杨哲苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

为了减少多协议标记交换(MPLS)网络多播标记的占用空间,文中提出了一种基于相似树的求解算法,将与同一共用树相似的多播组进行标记聚合.首先运用模糊聚类的方法生成共用树,然后以共用树为基础进行多播树的构建和组成员的更新.动态多播... 详细信息

为了减少多协议标记交换(MPLS)网络多播标记的占用空间,文中提出了一种基于相似树的求解算法,将与同一共用树相似的多播组进行标记聚合.首先运用模糊聚类的方法生成共用树,然后以共用树为基础进行多播树的构建和组成员的更新.动态多播组成员的变化大多只会造成标记边缘路由器(LER)节点类型的转换,不需要重新分配标记.实验结果表明,此算法可以大大缩小MPLS标记的占用,在λ元素数量大于最大数量的1/2、相似度阈值为0.75时,能够将大于50%的多播组进行标记聚合,而平均每组多用的节点数小于0.50.

关键词：多播多协议标记交换标记聚合相似树

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传感器网络病毒感染传播局域控制研究

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电子学报 2009年第4期37卷 877-883页

作者：张书奎崔志明龚声蓉孙涌苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

从传感器网络节点重要性的角度来研究病毒传播的局域控制,研究表明,通过对少量的重要节点进行免疫,可以抑制病毒的大范围扩散,提高网络的抗蓄意攻击能力.随着免疫效率的提高,使感染传播率临界值增加,同时使病毒感染局域范围控制的效果... 详细信息

从传感器网络节点重要性的角度来研究病毒传播的局域控制,研究表明,通过对少量的重要节点进行免疫,可以抑制病毒的大范围扩散,提高网络的抗蓄意攻击能力.随着免疫效率的提高,使感染传播率临界值增加,同时使病毒感染局域范围控制的效果得到加强.

关键词：复杂网络传感器网络感染传播局域控制

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基于双向共享树的MPLS多播流聚合算法

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通信学报 2010年第4期31卷 64-71页

作者：李领治朱艳琴杨哲苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

可扩展性是影响多播在MPLS网络大规模使用的主要问题,为解决该问题提出了一种基于双向共享树的多播流聚合算法。它根据节点之间的关系计算多播流的可聚合度,然后将标记边缘路由器聚类生成共享树的叶子节点集,并由树管理服务器计算双向... 详细信息

可扩展性是影响多播在MPLS网络大规模使用的主要问题,为解决该问题提出了一种基于双向共享树的多播流聚合算法。它根据节点之间的关系计算多播流的可聚合度,然后将标记边缘路由器聚类生成共享树的叶子节点集,并由树管理服务器计算双向共享树的拓扑结构,最后将可聚合度大于指定阈值的多播流汇聚到树中。实验结果表明,该算法可以大幅缩小MPLS标记的占用,简化中间节点的处理过程,减少路由器的转发状态,大大提高了MPLS多播的可扩展性。

关键词：多播 MPLS 流聚合双向共享树

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中英文指代消解中待消解项识别的研究

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计算机研究与发展 2012年第5期49卷 1072-1085页

作者：孔芳朱巧明周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

深入研究了中英文指代消解中的待消解项识别问题.在前人工作的基础上,首先使用规则方法识别与上下文无关或具有显著固定模式的非待消解项;针对与上下文相关的非待消解项识别,从平面特征方法和结构化树核函数方法两方面入手进行了探索;... 详细信息

深入研究了中英文指代消解中的待消解项识别问题.在前人工作的基础上,首先使用规则方法识别与上下文无关或具有显著固定模式的非待消解项;针对与上下文相关的非待消解项识别,从平面特征方法和结构化树核函数方法两方面入手进行了探索;利用复合核函数将平面特征和结构化特征有效结合,对待消解识别问题进行了进一步研究.在ACE2003英文语料和ACE2005中文语料上的实验结果表明,提出的多种待消解项识别方案各具特色,都取得了不错的性能.最后将得到的待消解项识别模块应用于中英文的指代消解任务.实验结果表明,合适的待消解项识别能够大大提高中英文指代消解的性能.

关键词：待消解项识别规则方法平面特征方法结构化树核函数方法复合核函数

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基于最短划分距离的网络流量决策树分类方法

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通信学报 2012年第3期33卷 90-102页

作者：杨哲李领治纪其进朱艳琴苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

对不同类别的应用数据流,根据其在最初若干分组中进行握手和参数协商的差异性,通过通信模式、载荷长度以及信息熵等特征,采用基于最短划分距离的方法构建决策树模型,对其进行流量分类。经过在4个不同类型的真实网络数据集上的离线分类实... 详细信息

对不同类别的应用数据流,根据其在最初若干分组中进行握手和参数协商的差异性,通过通信模式、载荷长度以及信息熵等特征,采用基于最短划分距离的方法构建决策树模型,对其进行流量分类。经过在4个不同类型的真实网络数据集上的离线分类实验,以及在校园网环境中的在线流量分类实验。结果表明该模型对8种常见协议的网络流量,分析其前4到6个分组的特征,能够在分类准确性和系统开销上取得较好的效果。与其他机器学习算法相比,该模型构建的决策树规模较小,分类时间较短,适合于实时流量分类问题。

关键词：流量分类双向流最短划分距离决策树

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中文名词性谓词语义角色标注

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软件学报 2011年第8期22卷 1725-1737页

作者：李军辉周国栋朱巧明钱培德苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

研究了中文名词性谓词的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL).在使用传统动词性谓词SRL相关特征的基础上,进一步提出了名词性谓词SRL相关的特征集.此外,探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓词SRL的影响,并且联合谓词自动... 详细信息

研究了中文名词性谓词的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL).在使用传统动词性谓词SRL相关特征的基础上,进一步提出了名词性谓词SRL相关的特征集.此外,探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓词SRL的影响,并且联合谓词自动识别实现了全自动的中文名词性谓词SRL.在中文NomBank上的实验结果表明,中文动词性谓词的SRL合理使用能够大幅度提高中文名词性谓词的SRL性能;基于正确句法树和正确谓词识别,中文名词性谓词的SRL性能F1值达到了72.67,大大优于目前国内外的同类系统;基于自动句法树和自动谓词识别,性能F1值为55.14.

关键词：语义角色标注名词性谓词相关特征动词性语义角色标注特征名词性谓词识别

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基于树核的隐式篇章关系识别

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软件学报 2013年第5期24卷 1022-1035页

作者：徐凡朱巧明周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

隐式篇章关系识别是篇章结构分析中最具有挑战性的任务之一.传统的方法注重篇章中的概念和意义特征,导致系统的性能不高.系统地探索了篇章中的浅层语义信息和以态度韵为导向的句子级情感等平面特征的有效性,同时提出了一种简单而有效的... 详细信息

隐式篇章关系识别是篇章结构分析中最具有挑战性的任务之一.传统的方法注重篇章中的概念和意义特征,导致系统的性能不高.系统地探索了篇章中的浅层语义信息和以态度韵为导向的句子级情感等平面特征的有效性,同时提出了一种简单而有效的树核方法,最后采用复合核方法加以集成.在Penn Discourse Treebank(PDTB)2.0语料库上的实验结果表明,引入浅层语义和情感等信息后,准确率得到显著提升.

关键词：篇章篇章结构分析隐式篇章关系识别树核复合核

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基于带权词格的循环神经网络句子语义表示建模

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计算机研究与发展 2019年第4期56卷 854-865页

作者：张祥文陆紫耀杨静林倩卢宇王鸿吉苏劲松厦门大学福建厦门361000 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006

目前,循环神经网络(recurrent neural network, RNN)已经被广泛应用于自然语言处理的文本序列语义表示建模.对于没有词语分隔符的语言,例如中文,该网络以经过分词预处理的词序列作为标准输入.然而,非最优的分词粒度和分词错误会对句子... 详细信息

目前,循环神经网络(recurrent neural network, RNN)已经被广泛应用于自然语言处理的文本序列语义表示建模.对于没有词语分隔符的语言,例如中文,该网络以经过分词预处理的词序列作为标准输入.然而,非最优的分词粒度和分词错误会对句子语义表示建模产生负面作用,影响后续自然语言处理任务的进行.针对这些问题,提出基于带权词格的循环神经网络模型.该模型以带权词格作为输入,在每个时刻融合多个输入向量和对应的隐状态,融合生成新的隐状态.带权词格是一种包含指数级别分词结果的压缩数据结构,词格中的边权重在一定程度上体现了不同分词结果的一致性.特别地,利用词格权重作为融合函数中权重建模的监督信息,进一步提升了模型句子语义表示的学习效果.相比于传统循环神经网络,该模型不仅能够缓解分词错误对句子语义建模产生的负面影响,同时使得语义建模具有更强的灵活性.在情感分类和问句分类2个任务上的实验结果证明了该模型的有效性.

关键词：带权词格循环神经网络句子语义建模情感分类问句分类

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基于Winnow的中文邮件分类器的设计

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电子学报 2005年第B12期33卷 2481-2484页

作者：朱巧明周志军李培峰苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

本文首先通过建立实验用中文邮件语料库，提出了用Winnow算法实现邮件分类器，并讨论了其特点,然后，文章提出了通过建立分类规则库改善邮件分类器的分类效果．实验证明，该方法能有效提高邮件分类的可信度．

关键词： Winnow 中文邮件分类中文邮件语料库分类器

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