国家自然科学基金(61163062)
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
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- 相关机构：井冈山大学同济大学国家测绘地理信息局更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省科技支撑计划项目江西省教育厅科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的QoS全局最优Web服务选择算法被引量：1
- 2013年
- 针对运用单目标优化算法求解基于QoS的Web服务选择问题的不足,设计了一种新的QoS全局最优Web服务选择算法.该算法同时优化组合服务的多维QoS属性的多个目标函数,并产生QoS全局最优的Pareto最优解集.首先建立服务选择问题的多目标优化数学模型,然后采用归档式多目标模拟退火设计该算法以优选Web服务.实验结果表明了该算法是可行的,实现了全局QoS最优化的组合服务.
- 李金忠夏洁武刘昌鑫曾劲涛李满华
- 关键词：服务质量WEB服务
- 迭代式MapReduce研究进展被引量：2
- 2015年
- 迭代计算普遍存在于大数据处理中,而传统的MapReduce不能显式地支持迭代计算。近几年,研究者扩展和改进原始MapReduce,已开发了若干迭代式MapReduce以更好地为大数据处理而支持迭代计算。对迭代式MapReduce编程框架进行综合评述,较详细地阐述了这些研究成果,给出了它们各自的基本思想,并分析了它们各自的特点、优势和不足,且对比了它们所采用的一些技术。对迭代式MapReduce未来的发展趋势进行了展望。
- 李金忠汤鹏杰夏洁武谭云兰
- 关键词：MAPREDUCE迭代计算并行编程模型
- 基于QoS的Web服务选择方法研究新进展被引量：2
- 2015年
- 随着服务计算、云计算技术的迅速发展,具有相同或相似功能但服务质量(Qo S)不同的可用服务已大规模部署在互联网上。如何从这些海量Web服务中为服务组合选择令人满意的服务成为一个重要的研究问题,其选择方法是影响组合服务的Qo S和服务组合性能高低的关键因素。为了解决该问题,研究人员开发了许多服务选择方法以帮助用户选择合适的服务。针对近五年基于Qo S的Web服务选择方法的新进展进行了综述,归纳了包括运用Skyline计算、协同过滤、优化算法、多属性决策支持理论和混合方法等一系列典型的服务选择方法,讨论了各方法的优势和局限性;根据当前研究现状,探讨了该领域的发展趋势及未来研究方向和挑战。
- 李金忠曾小荟夏洁武曾劲涛孙凌宇
- 关键词：服务质量WEB服务SKYLINE协同过滤
- 基于Hooke & Jeeves模式搜索的排序学习方法被引量：3
- 2015年
- 由于信息检索评价准则的不连续和不可导性,传统排序学习方法不能从训练数据中直接优化排序评价准则。针对该问题,将排序学习问题转化为线性组合优化问题,提出一种新的排序学习方法。该方法利用Hooke&Jeeves模式搜索,交替进行探测搜索和模式移动,从而加快排序学习的收敛速度。在10个排序学习数据集上的实验结果表明,与基于坐标上升法的排序学习方法相比,该方法的时间开销较低,排序效果较好。
- 李金忠杨威夏洁武曾小荟孙凌宇
- 关键词：模式搜索信息检索
