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一种基于数据不确定性的概念漂移数据流分类算法被引量：7: 2017年; 隐私保护、数据丢失、网络错误等原因导致网络中大量数据存在不确定性.数据流系统中数据连续不断到达系统,故不能一次性获得全部数据,此外数据的概念特征经常发生变化.针对这种情况,构建了一个增量式分类模型来处理数据具有不确定性的隐含概念漂移的数据流分类问题.该模型采用非常快速决策树算法,在学习阶段使用霍夫丁边界理论迅速构建能处理数据不确定性的决策树模型;在分类阶段将加权贝叶斯分类器应用于决策树的叶子节点,以提高不确定数据分类的准确率;采用滑动窗口技术和替换树来处理数据流中的概念漂移现象.实验表明,无论对人工数据还是实际数据,该算法均有较高的分类准确率和执行效率.; 吕艳霞王翠容王聪苑迎; 关键词：数据流决策树概念漂移

大数据环境下的不确定数据流在线分类算法被引量：9: 2016年; 在大数据环境下,由于隐私保护、数据丢失等原因,数据普遍存在不确定性;数据流系统中数据不断地到达系统,只扫描一遍且不能一次性全部获得;所以要构建一个增量分类模型来处理不确定数据流分类.本文基于VFDT算法提出了WBVFDTu算法,该算法在学习和分类阶段都可快速而有效地分析不确定信息.在学习期间,采用Hoeffding分解定理构造决策树模型;在分类期间,在决策树的叶子节点利用加权贝叶斯分类算法提高模型的分类准确率和算法的执行效率.最终证明该算法能够非常快速地学习不确定数据流,提高分类的准确率.; 吕艳霞王翠荣王聪于长永; 关键词：不确定数据流大数据

基于离散粒子群的节点可重用虚拟网络映射算法被引量：2: 2015年; 虚拟网络映射问题是网络虚拟化要解决的重点问题,也是云计算环境下实现资源多租赁运营的技术基础。现有的映射算法在计算效率上有待提高,不能充分利用可重用技术以节省网络带宽资源。提出一种可重用的虚拟网络映射算法,首先构建以提高底层物理网络利用率为目标的资源优化分配模型;然后再充分利用可重用技术以内存交换替代网络交换并针对效率问题设计增强的粒子初始位置分配算法,进而通过离散粒子群算法对优化问题进行求解。仿真实验结果表明,提出的算法相较已有的普通粒子群算法在物理网络收益上有显著提高,增强的初始位置分配机制也有助于计算效率的提升。; 刘向东刘奎王聪; 关键词：网络虚拟化网络资源分配

MapReduce模型中reduce阶段负载均衡分区算法研究被引量：10: 2015年; MapReduce是一种处理大规模数据的并行计算模型,针对传统模型中reduce阶段各个结点负载不均衡的问题,提出一种reduce阶段负载均衡分区算法.算法将map阶段产生的中间数据划分为更多的分区,减少了每个分区的工作量,每次给reducetask分配一个分区,reducetask完成一个分区的工作之后会继续获得新的分区,直到所有的分区都被分配完毕,实现了动态调节reducetask的负载.还改进了MapReduce的通信协议来支持算法并且设计了新的容错机制.最后,通过重写Hadoop平台内核实现了算法并进行了实验分析,结果表明,该算法在不影响MapReduce模型的情况下显著的缩短了任务的处理时间.; 万聪王翠荣王聪贾朔; 关键词：MAPREDUCE 负载均衡 HADOOP

基于引力因子的加权网络重叠社区识别算法被引量：1: 2016年; 通过挖掘大数据来识别复杂社会网络上的社区,有利于对经济、政治、人口等方面的重要问题进行定量研究,社区的识别算法已经成为当前研究的热点问题。重点研究了重叠社区识别问题,提出了基于引力因子的加权复杂网络的重叠社区识别算法GWCR。该算法首先选取万有引力因子大的节点为中心节点,将节点与中心节点之间的引力因子作为衡量标准,并将节点归入社区引力因子大于某一阈值的社区,最后通过识别重叠节点来识别重叠社区。在3个真实网络数据集上的实验结果表明,与传统的重叠社区识别算法相比,GWCR算法划分的社区的模块度较高。; 刘冰玉王翠荣王聪苑迎; 关键词：加权网络

面向数据密集型工作流的QoS-aware调度算法被引量：6: 2016年; 随着技术的发展,人们可以从不同的数据中心获得资源。跨数据中心的数据密集型工作流任务调度成为了一个热点问题。提出了一个在多数据中心环境下的数据密集型工作流任务调度算法。多数据中心环境中的数据密集型工作流计算有2个特点:(1)数据量大,而且分布在不同的地理位置,数据迁移的过程会消耗大量的时间和带宽;(2)数据中心具有异构性,提供资源的数量、种类和价格不同。针对这些特点,算法将数据迁移的过程映射为一个数据迁移任务,使用有向无环图(DAG)对工作流进行建模,对DAG进行了化简。算法利用模拟退火算法,将工作流执行时间和花费作为优化目标,计算出一个优化的调度方案。分别使用Cloud Sim平台和Hadoop平台对算法进行了验证。; 万聪王翠荣王聪; 关键词：工作流云计算调度

基于排队网络的多优先级MapReduce作业调度算法被引量：2: 2014年; MapReduce是一个能够对大规模数据进行分布式处理的框架,目前被各个领域广泛应用。在提供MapReduce服务的集群中,如何保证不同优先级用户的截止时间限定是MapReduce作业调度问题的一个挑战。针对这一问题,提出了一个基于排队网络的多优先级作业调度算法(MPSA)。首先分析和归纳了基于MapReduce模型的算法,提出了三种常见模式,采用Jackson排队网络对基于MapReduce模型的算法建立了数学模型,应用该网络模型可以求出不同优先级队列对资源的需求;随后使用AR(1)模型进行预测,使算法可以动态地适应不同的用户访问量;利用二分查找算法,分步计算出不同优先级在map阶段和reduce阶段分配的槽位数;最后实现了在MapReduce模型中应用的实时调度算法。实验结果表明,与传统的FIFO和公平调度算法相比,本文提出的算法在用户到达率和任务规模变化的情况下,可以更加有效地满足不同优先级用户的截止时间限定。; 万聪王翠荣王聪吕艳霞贾朔; 关键词：云计算排队网络 MAPREDUCE 调度算法

基于双层博弈的虚拟网络带宽分配模型: 2016年; 在云计算的多租赁市场环境下.虚拟化技术的应用使得同一物理主机上运行有若干不同的虚拟主机,而这些虚拟主机将竞争同一物理链路的带宽资源,而如何应对不同虚拟机对于带宽的需求和竞争是必须解决的关键问题.为此,本文借鉴了经济学理论中的Stackelberg博弈理论,提出一种虚拟网络带宽分配模型.端交换机作为领导者,声明带宽租用价格;虚拟网络作为参与者,在给定带宽租用价格的情况下运行非合作的博弈,通过选择可行的策略来实现自身的最优收益.本文提出的带宽分配模型能够实现虚拟网络租用者和物理网络所有者各自的最优利益.实验数据表明即使对于承载非友好数据流的虚拟网络,该模型仍然能够提供足够的带宽分配公平性.; 贾晓光王聪; 关键词：云计算网络虚拟化

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国家自然科学基金(61300195)