上海市教育委员会创新基金(13ZZ112)
- 作品数：11 被引量：25H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 针对网络负载型虚拟机的智能停机预拷贝被引量：1
- 2014年
- 因具有毫秒级停机时间,预拷贝动态迁移成为了当前工业界使用最为广泛的虚拟机迁移手段.但若不考虑虚拟机运行负载及带宽情况,经常会因不必要的迭代导致整体迁移时间过长,终端用户体验骤降.研究发现,在保证迁移过程中可接受范围内QoS的同时,可使迭代拷贝阶段的持续时间减少,并且不显著增加停机时间.为了达到这样的折衷优化,在给定SLA的前提下,提出一种针对网络负载型虚拟机的智能停机预拷贝迁移策略.最终通过实验与原生Xen动态迁移比较,发现可在较为理想的迭代次数下进入停机拷贝阶段,大幅减少因迁移进程竞争带宽而造成的未满足SLA的网络请求.
- 袁野赵海燕曹健陈庆奎
- 关键词：虚拟机SLA
- 基于用户兴趣和服务满足度的服务搜索和推荐算法被引量：2
- 2015年
- 随着互联网中服务的不断增加,如何为目标用户自动并精准推荐软件服务正在成为软件服务技术大规模应用和推广过程中必须解决的关键问题。但由于获取用户使用服务的信息比较困难,所以现有的大部分研究方法没有考虑用户的兴趣,从而不能产生个性化的搜索和推荐。而Mashup开发模式不断广泛的应用,所提供的信息恰好为推荐提供了丰富、便捷的信息来源。因此,提出了一种基于用户、Mashup、服务、标签的服务社会化网络的搜索和推荐算法,此算法能同时推荐原子级服务和组合服务,并且既考虑了用户对服务的兴趣剖面,又考虑了服务对标签的满足度剖面。实验从准确率、召回率和平均绝对误差三个指标进行分析表明,算法具有较好的推荐效果。
- 邓华平赵海燕陈庆奎曹健高丽萍
- 关键词：MASHUP标签社会化网络
- 产品时效性感知的个性化推荐算法被引量：1
- 2017年
- 在实际生活中,许多产品具有时效性,人们对于新产品和旧产品的选择通常会基于不同的理由.因此,在推荐中应该考虑这种差异.然而,目前的推荐算法中并没有考虑这种差异性.文中在分析产品时效性的基础上,提出一种时效性感知的个性化推荐方法,它采用了联合矩阵分解的算法,将产品按时效性划分为多个矩阵,再将其联合训练.这样既考虑到了时效性,又克服了产品的稀疏性,并且联合训练又可以得到产品的某种特征向量,挖掘划分成多个部分的时效性产品之间的内部联系.并将流行度作为正则化项.实验表明,该方法可以得到具备良好的推荐性能.
- 赵海燕王颖陈庆奎曹健
- 基于多Agent学习机制的服务组合
- 2013年
- 服务Agent能够利用本身的功能以及来自外部的多个软件服务,向外界提供更为高层的服务。为了向用户提供综合的功能,服务Agent之间必须通过相互协同实现服务组合。提出了一种依靠多Agent学习机制进行服务组合的方法,其独特性在于通过学习,这些Agent能够对类似的输入迅速得到优化解。对基于多Agent协同进行服务组合的框架进行了介绍,在此基础上详细说明了如何利用多Agent学习机制进行服务组合,并对相关的实验进行了介绍。
- 赵海燕曹健徐文博
- 关键词：服务AGENT多AGENT学习
- 基于WordNet的通用服务分类方法
- 2013年
- 随着服务技术的发展,越来越多的组织将业务功能作为服务通过网络对外发布。服务的增多导致人工对这些服务进行分类的成本越来越高。将文本挖掘、语义技术和机器学习技术相结合,提出了一个基于WordNet的服务自动分类方法。首先,利用文本挖掘技术和语义消歧技术,从服务的描述文档、社会化标注等获得可描述每个服务的一组有确切语义的Sense向量,本文选取的Sense向量是对每个API进行社会化标注的一组Tags。然后,利用K-均值聚类方法完成相应的分类。最后,以Programmable Web上的服务作为测试数据进行了实验,实验表明本方法具有较好的分类效果。
- 何佳赵海燕陈庆奎席丽娜曹健
- 关键词：社会化标注相似度WORDNET
- 基于CUDA的各向异性热传导模型的图像修复
- 2014年
- 针对文物数字图像修复处理中纹理信息缺失和计算复杂度高的问题,提出基于图像结构和不规则纹理的GPU并行修复算法。在现存研究基础上修改了热传导偏微分方程模型,在该模型设计中突出考虑图像结构和不规则纹理信息对热传导的影响,通过增加重要图像恢复信息的方式提高了修复效果;然而大量不规则纹理信息的处理降低了图像修复的效率,因此为保证算法的实时修复效果,通过GPU并行化修复过程中的雅可比迭代过程来提高数据密集计算的效率,保证图像修复的性能。实验证明,该图像修复模型进一步提高了修复效果并且增加了应用的普适性;同时与串行算法相比,计算速度提高了20倍以上。该并行图像修复方法具有较好的应用价值。
- 周冰园陈庆奎
- 关键词：图像修复纹理
- 一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法被引量：2
- 2015年
- 针对基于社会化标签的推荐算法中面临的标签质量和数据稀疏性问题,提出了一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法。通过划分主题域,将表达不同主题含义的资源及标签分开以解决标签多义性问题;通过建立标签的相似网络找到标签的同义词,然后利用这些同义词扩展用户和资源的标签偏好以解决标签同义词的问题和数据稀疏性的问题。最后结合用户自身的偏好信息和其相似邻居的偏好信息产生推荐。实验结果表明,该方法具有较好的效果。
- 赵海燕郭娣陈庆奎曹健
- 关键词：稀疏性偏好信息
- 融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法被引量：12
- 2016年
- 社会化标签不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的个性化推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.针对现有基于标签的推荐研究中推荐精确度不高的问题,提出一种融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法TPTMF,该算法同时考虑用户使用标签的频率与用户兴趣随时间变化的特点,首先根据标签的流行度和时间特征刻画用户对资源的偏好,然后采用梯度下降法对用户-资源矩阵进行分解,最后利用分解后的特征矩阵对目标用户进行预测并推荐.在数据集Last.fm上的实验结果表明该算法具有较好的推荐效果.
- 郭娣赵海燕
- 关键词：社会化标签个性化推荐矩阵分解
- 基于社会化标注的网页搜索算法综述被引量：2
- 2014年
- 社交计算突出了"人"的主动性,这种开放、共享、以及发挥群体智慧的模式为信息资源组织、检索和共享带来了一种全新的理念.因此,一些学者已经开始结合社交计算信息来提高网页搜索的质量,其中最具代表就是基于社会化标注的网页搜索算法.利用社会化标注的信息聚合能力,可以有效地解决传统搜索和个性化搜索中面临的数据不可信性和数据稀疏问题.在基于社会化标注的网页搜索方面,很多研究者做了大量的工作.本文从社会化标注的网络模型、社会化标注的形式化描述、基于社会化标注的搜索算法对当前的研究现状进行了综述,并给出了未来的研究方向.
- 何佳赵海燕陈庆奎曹健
- 关键词：社会化标注网络模型形式化搜索算法
- 主动学习在推荐系统中的应用被引量：1
- 2019年
- 近年来,推荐技术迅速发展,日趋成熟。但是,多数推荐算法都建立在一个理想的假设下,即有足够多的样本数据供我们训练出成熟的模型用于预测或推荐。在实际工业化生产中,一方面,大多数的用户和项目只拥有极少量的标签信息;另一方面,即使依靠历史积累形成的数据集,在分布上也十分不均衡,难以学习出可靠的推荐模型。主动学习的思想认为每个项目给系统带来的“好处”是不等的,因而可以通过特定策略选择某些项目,借助用户与项目之间的交互行为来主动获取相关的偏好信息。应用在推荐系统中的主动学习试图选择数量更少、质量更高的样本来训练模型,既能提高用户体验,又能免受数据集不均衡的束缚。文中综述了近年来主动学习在推荐系统中的应用,并对其发展趋势进行分析。
- 赵海燕汪静陈庆奎曹健
- 关键词：推荐系统冷启动
