基于社会化标注的用户兴趣挖掘

用户兴趣挖掘是实现个性化推荐与智能化服务的关键问题。Web2.0引入的社会化标注可以反映用户的潜在兴趣。该文提出一种基于用户标注行为的兴趣建模方法,根据用户与标签的交互模式反映用户的兴趣倾向。从用户对不同标签的"认同度"和"依赖度"两方面衡量用户的标签兴趣,并使用"标签基因"对用户的兴趣进行细粒度分解。来自真实用户数据的实验结果表明,该方法可以有效提高用户兴趣的预测准确度和覆盖率,创建的兴趣模型更加符合用户的真实情况。     

网格计算环境中主动服务模型

现有网格计算的研究工作主要侧重于系统架构、Web服务本身的核心技术等领域,而尚未涉及服务资源和用户需求之间的映射求解方法及其实现机制.该文提出了网格计算环境下的主动服务模型和框架结构.通过组织、管理移动互联网中现有的服务资源,完成用户所需服务的发现和集成实现.给出了一个网格环境下主动服务集成化的支撑与管理平台COMP的总体结构和设计原理,实现了网格计算环境中面向用户的主动服务.     

程序挖掘过程

用户根据网络环境和资源条件选择不同功能集的程序来满足自己特点的需求,由此产生大规模分布式网络中的按需计算的问题。针对刻问题,提出了网络环境下进行程序挖掘的概念,定义了程序挖掘过程由构件目录库建立、用户需求输入、构件搜索与获取、构件分析选择、构件组装与程序校验几个步骤构成。并对其每个步骤的具体内容进行了研究。     

从资源共享到服务共享：透明计算的机遇与挑战

随着计算机和网络技术以及应用的不断快速发展,计算模式从最初的以主机计算为主,发展到以桌面(PC)计算为主,再发展到现在的以网络计算为主,乃至普适计算。然而,迄今为止的计算模式还是遵循以单机或单机联合为基础的单机思维模式,因此,目前的计算模式还是一种以“资源共享”为主要特征的计算。在网络和普适计算的新时代,用户关心的主要是服务和服务共享,计算机也将从以“资源共享”为特征的计算过渡到以“服务共享”为特征的计算。笔者提出一种适应于“服务共享”的计算模式——透明计算,并对其概念、体系结构及相关关键技术进行介绍。此外,还对透明计算的未来发展及影响进行展望。     

IP流量规划技术研究

Internet的爆炸性增长和它对服务质量、可靠性、高效性日益增长的要求使IP流量规划（Traffic Engineering,TE)技术成为Internet研究与操作的重要技术。文中构造了流量规划的功能部件，主要基于延迟和链路的瓶颈带宽研究了流量规划模块启停的简单化条件，通过模拟和对比分析，说明使用流量规划模块的效益和有条件启停流量规划的必要性，最后展望了有关流量规划今后的研究任务。     

Agent通信模型

以人工智能领域分布式任务处理中的黑板模型作为Agent通信模型的基础 ,以能够实现单播、组播、广播为度量标准 ,通过 5个假设对通信安全需求进行分析 ,构造了Agent通信单元模型、树形拓扑多Agent通信模型 ,提出了在Internet环境中不同MAS间Agent通信实现方法 .在通信语言环境的分析中 ,通过综合考虑具有不同通信协议、不同通信内容格式、不同实体概念以及不同通信服务质量和通信安全等问题 ,提出了异构MAS系统间的通信语言环境的分层模型 .研究结果表明 ,在Agent通信协议中设置通信服务质量的功能 ,可以使MAS在广泛的领域得到应用     

IP流量规划技术研究

Internet的爆炸性增长和它对服务质量、可靠性、高效性日益增长的要求使IP流量规划 (TrafficEngineering ,TE)技术成为Internet研究与操作的重要技术。文中构造了流量规划的功能部件 ,主要基于延迟和链路的瓶颈带宽研究了流量规划模块启停的简单化条件 ,通过模拟和对比分析 ,说明使用流量规划模块的效益和有条件启停流量规划的必要性 ,最后展望了有关流量规划今后的研究任务     

一种基于用户需求协作修正的构件检索方法

针对当前主流的构件检索方法只从构件分类和索引的角度出发研究提高构件检索效率,却忽略用户理解与构件描述之间差异的现状,提出一种基于用户需求协作修正的构件检索方法.该方法采用向量对构件功能和用户需求进行统一描述,并基于向量内积相似度实现构件检索;并在此基础上引入反馈机制,根据用户的历史检索记录创建和维护用户需求协作修正模型,通过该模型来对新的用户需求进行协作修正,以此缩小用户理解与构件分类描述之间的差异,提高构件检索效率.在构件库原型系统中分别以平均检索时间和平均目标位置为标准对该方法进行性能评测.研究结果表明:在基于向量的构件检索方法中,对用户需求进行协作修正能有效提高构件检索的准确度,缩短构件检索时间.     

透明计算系统中缓存性能的仿真分析与验证

透明计算系统是一种支持程序按需加载的新型分布式系统。缓存机制是影响透明计算系统性能重要因素之一。针对现有的缓存仿真算法不支持透明计算缓存性能分析的问题,该文提出了一种支持多用户共享服务器存储空间的缓存仿真算法(SSCS)。该方法扩展了传统的栈距离模型,采用首存储块号、拥有者用户ID二元组标识缓存块,根据不同用户对缓存块的访问情况分别管理、调度和测量。实验表明,该算法的仿真结果可用于指导透明计算系统的缓存设计。根据仿真结果进行改进,有效地提升透明计算系统的性能和可扩展性。     

NSAP——支持透明计算的网络存储访问协议

为了满足透明计算客户机访问网络存储设备的需求,需要通过网络存储访问协议与服务器交互完成数据请求的处理。现有的网络存储协议都工作在操作系统环境中。该文设计了NSAP(network storage access protocol)协议实现局域网中可靠的块级数据访问,它可以在操作系统启动前工作用于支持启动操作系统。NSAP基于UDP(user datagramprotocol)和IP(Internet protocol)协议设计,包含通信管理和存储访问等功能,在不可靠的通信介质上为用户提供可靠的、面向连接的块级数据访问服务。结果表明:在设定试验条件下,请求的数据块小于64kB时,通过NSAP访问网络存储设备的性能优于本地磁盘访问的性能,是一种高效的局域网存储访问协议,可以满足透明计算的需求。