动态结构化P2P网络的负载均衡方案

DHT结构化P2P网络中,节点上存放对象个数的差异性、节点处理能力的异构性以及P2P网络的动态性,使P2P网络出现负载不均衡问题.为此,文中在超立方DHT覆盖网络上构建了基于二叉树的层次化负载均衡模型,用于收集节点的负载和容量信息、生成负载均衡策略和执行负载转移操作.通过应用均衡域的操作模式,P2P网络的负载均衡任务可...     

融合角色指代的多方对话关系抽取方法研究

在前期基于图网络的模型基础上,引入角色指代信息,提出融合角色指代的多方对话关系抽取模型.在构建图节点时加入角色节点,将其与对应角色指代的词节点进行连接,并使用图注意力网络进行编码.在DialogRE数据集上的实验效果与基线模型相比,F1值在验证集上提升2.9％,在测试集上提升4.6％.     

一种基于P2P系统的数据库模型

构建了一种基于P2P系统的本地关系数据库模型LRM,给出了LRM的语义定义及体系结构,旨在解决客户机/服务器方式的分布式数据库系统存在的瓶颈节点,解决为保持节点间的数据一致性而增加的网络传输负荷问题.通过实例分析了模型中各对等节点之间通过域关系进行的数据传输,以及如何实现各节点之间的一致性规则.实例表明,采用LRM模型可以降低数据库系统中节点之间的数据通信量,使各节点能够提供更灵活的数据和服务共享,提高了系统的可靠性.     

基于关系图邻接矩阵逼近的推荐系统

在基于关系图约束的推荐方法中,引入用户图(项目图)约束的目的是保持原始的高维用户表征空间(高维项目表征空间)与低维的隐性用户表征空间(隐性项目表征空间)之间用户关系(项目关系)的一致性.不同于传统的基于关系图Laplacian矩阵的一致性约束,本文提出一种基于关系图邻接矩阵逼近的推荐模型,从相似性空间一致性角度进行约束,在保持高维表征空间与低维隐性空间的一致性关系的同时,可以一定程度上避免局部过拟合问题.在EachMovie与MovieLens数据集上的实验结果验证了本文算法的有效性.     

基于图多层感知机的节点分类算法

多数图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)通过设计复杂的节点信息传递和聚合方式，以提升节点分类等图分析任务的实验表现，而本文提出了一种无需信息传递和聚合的图多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP)模型A&T-MLP,利用属性和拓扑信息引导的对比损失来增强模型表征能力。A&T-MLP首先使用属性矩阵和邻接矩阵计算节点间的属性和拓扑相似度；然后使用基于相似度信息引导的对比损失，增大特征空间中相似节点的一致性和不相似节点的差异性；最后构建多层感知机模型并引入交叉熵损失进行端到端训练。在节点分类任务中，A&T-MLP表现优于基线模型，Wikipedia数据集上的Micro-F1和Macro-F1相较GNN模型图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)提升了15.86%和13.64%。实验结果表明，A&T-MLP能够通过对比损失保留丰富原始图的信息，提升模型性能。此外，A&T-MLP在处理拓扑信息不准确的图数据时具有较为明显的优势，即使在缺失80%拓扑信息的极端情况...     

分布式流处理系统中基于位置感知的操作共享优化算法

针对流数据规模大、 基本数据处理操作有重叠等特点, 提出一种基于位置感知的操作共享优化算法. 假设操作预先分配了计算节点资源, 在保证流处理实时性和动态性的基础上, 利用多个流数据作业间拓扑结构和操作功能的相似性, 基于DAG图匹配方法建立操作共享备选集; 以输出带宽为约束条件, 建立一个操作共享收益优化
问题模型, 解决了流处理过程中传统操作共享方法对集群的输出带宽影响考虑不充分的问题. 仿真实验结果表明, 该方法较原有算法更充分地考虑了计算节点制约因素, 并提高了共享收益, 从而可有效地节省系统计算资源.     

融合LDA的门控图卷积网络文本分类研究

在现有文本图基础上引入隐狄利克雷分布,将文档-主题和主题-词信息融入文本图以丰富文本图中节点间关系,之后将该文本图送入一个基于图卷积网络门控机制模型.在多个数据集上进行验证.结果表明,所提出的模型优于现有图卷积网络文本分类模型.     

面向移动传感器网络的自适应一致性融合估计方法

研究了具有时延和通信拓扑变换的移动传感器网络（MSN）分布式融合估计问题.结合无色信息滤波、自适应一致性算法并考虑通信时延而设计的基于自适应一致性的融合结构,提出了一种名为基于自适应一致性的分布式无色信息滤波（AC_DUIF）的分布式融合估计算法.以空中移动传感器网络跟踪移动目标为例,通过仿真验证了所提算法的性能.仿真结果表明,该方法能够在以分布形式提高网络中各节点对目标位置估计精度的同时,保证节点之间的一致性,并具备对网络通信延时的适应能力.     

基于遗传算法的最优潮流

提出一种基于遗传算法的最优潮流模型。该模型以节点电压幅值和网络拓扑图的一个支撑树的各支路两端节点电压相角差及可调变压器变比为编码对象，采用实效染色体编码法和改进两点交叉，成功地解决了基于遗传算法求解最优潮流问题。算例结果表明该模型的有效性。     

工作流组织资源建模及其形式化配置方法

提出了基于统一建模语言(UML)和多色集合(PS)的工作流组织资源模型及其形式化配置方法,建立了包含部门和工作组的工作流组织资源UML类图模型.结合制造企业的工作流过程,对通用的组织资源UML类图模型进行了实例化,建立了工作流组织资源的UML对象图模型.基于PS理论,对工作流组织资源的类图模型和对象图模型进行了形式化描述,建立了工作流组织资源的PS层次结构模型.通过对PS围道矩阵的递阶推理,完成了工作流过程活动的形式化资源配置,并将其表示为多色集合中体的形式,从而实现了制造企业工作流组织资源模型与工作流过程模型的良好连接.