基于完井业务流程的加权序列模式挖掘算法研究

针对完井移动平台Web访问模式中用户对整体上符合完井业务流程习惯的序列模式更加感兴趣的特点,提出一种基于完井业务流程的加权序列模式挖掘算法.通过对完井业务流程模型和完井Web访问日志作分析,确定完井业务依赖强度计算模型并作为序列的权重,同时在加权挖掘的过程中采用k-最小加权支持数技术,对PrefixSpan算法进行改进.该算法在加权挖掘的过程中可以舍弃一大批不满足业务流程的访问序列,有效地避免候选组合爆炸的发生.实验表明该算法能快速地挖掘出有意义的完井访问序列模式.     

基于移动终端日志数据的人群特征可视化

随着我国移动互联网的迅猛发展,如何从海量移动终端日志数据中提取出有效信息,并进行合理、清晰的可视化分析,为工业界等提供有价值的统计分析功能显得尤为重要.目前,对于移动终端日志数据的研究和分析多是基于对单一属性的统计结果分析,如应用下载排行、用户留存率等.为了进一步挖掘移动终端日志数据背后深层次的隐含信息,更加准确地概括出移动终端用户的特征,提出了一种基于移动应用程序日志数据的人群特征分析与画像计算方法,构造了基于移动应用程序数据的主题模型,并将移动设备用户按照与不同应用主题的相关度进行聚类,得到了具有不同特征的人群,从而提出了基于层次气泡图和Voronoi Treemap的可视化展现与分析方案.进一步将人群特征与时间信息、地理位置信息相结合,从多角度可视化展现人群特征.最后,根据该研究内容,实现了B/S架构的日志数据可视化分析原型系统,并通过案例分析验证了该方法的有效性.     

移动复制数据库系统冲突检测及消解策略

复制技术是提高移动库系统性能的一项关键技术，该文提出了一种新的移动复制数据库系统模型－事务级吉果集传递（TLRSP）移动复制模型，重点分析了该模型中的冲突检测及消解策略，并给出具体的实现算法，TLRSP移动复制模型允许移动用户在系统断连时存取数据库的本地副本并提交事务，重新连接时进行冲突的检测及消解，同时进行事务结果集的合并，最后通过增量刷新的方式进行同步处理，使得系统最终收敛于一致性的状态。此外，通过引入简化的事务日志，数据牌本号以及权限控制等概念，TLRSP模型有效地降低了移动数据库系统的资源消耗，保证了数据库的一致性，从而为移动数据库系统复制提供了一个可行的解决方案。     

基于CNN和Bi-LSTM的无监督日志异常检测模型

日志能记录系统运行时的具体状态,而自动化的日志异常检测对网络安全至关重要。针对日志语句随时间演变导致异常检测准确率低的问题,提出一种无监督日志异常检测模型LogCL。首先,通过日志解析技术将半结构化的日志数据转换为结构化的日志模板;其次,使用会话和固定窗口将日志事件划分为日志序列;再次,提取日志序列的数量特征,使用自然语言处理技术对日志模板进行语义特征提取,并利用词频-词语逆频率（TF-IWF）算法生成加权的句嵌入向量;最后,将特征向量输入一个并列的基于卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络的模型中进行检测。在两个公开的真实数据集上的实验结果表明,所提模型较基准模型LogAnomaly在异常检测的F1-score上分别提高了3.6和2.3个百分点。因此LogCL能够对日志数据进行有效的异常检测。     

基于用户兴趣迁移的Web日志仿真生成算法

针对仿真生成算法采用静态分布模型生成Web日志,会造成与真实数据之间存在较大差异的问题,提出一种基于用户兴趣迁移的Web日志仿真生成（WLSG）算法。该算法首先对Web日志与时间的关系进行了建模;其次,模拟了用户在不同时间访问文件时用户的兴趣迁移;最后,也模拟了用户自适应访问当前时刻最感兴趣的文件。相对于现有的采用静态分布模型的仿真算法,所提算法能够提高自相似性指标约2.86%。实验结果表明,该算法通过用户的兴趣迁移来改变用户的访问序列,能够较好地模拟真实Web日志,有效地应用于Web日志的仿真生成。     

弱连接网络环境中的多主机文件同步

移动网络,广域网环境下,因终端频繁的加入与离开,以及网络的不稳定,造成节点的任意分隔.为避免网络分隔对可用性的影响,支持用户对任意副本的更新,文中实现了文件自动同步服务,Robin.通过设置在线服务器作为中转节点,可支持任意数目节点的扩展,在节点维护数据的弱一致性.Robin结合了状态比对和变化监控两种更新发现机制,增强同步的实时性.为解决并发更新对文件系统完整性的破坏,以及同步文件被占用造成合并更新失败等问题,Robin采用基于操作的冲突检测与处理.为不同的更新操作设置合并依赖条件,失败处理策略.为减少更新操作,Robin将文件系统日志中的多个变化事件合并为更新操作,保存在操作队列中,并进一步消除冗余操作.     

SQL Server的事务日志机制的研究与应用

本文主要研究SQL Server实现的三种事务模型及事务日志,并设计了一种处理SQL Server数据库事务日志检测数据库中数据更新的算法。该算法实现了对数据库中数据更新的检测,并应用到数据集成系统中。应用结果证明该算法是准确有效的。     

基于WiMAX网络终端的能耗降低算法

针对全球微波互联接入（WiMAX）网络节能算法中因移动节点（MS）的信道质量差别引起的空闲状态而浪费能量这一不足,依据IEEE 802.16e标准第Ⅰ类节能模型给出了MS服务质量目标的平均能耗（AEC）形式化描述,并提出一种基于信道质量均衡的避免终端空闲状态虚拟突发的节能调度（IAVB）算法。该算法采用将空闲状态阈值和基于信道质量的状况选择主移动终端相结合的策略,并完善了虚拟突发的结束条件,很好地避免了因未正确结束虚拟突发而导致的终端空闲状态造成的能量浪费问题。仿真实验表明,在节能方面IAVB算法比最长虚拟突发优先（LVBF）算法性能平均提高了15％。实验结果表明该算法减少了终端的空闲状态,有效地降低了终端能耗,提高了WiMAX网络的资源利用率。     

移动数据库中数据复制同步处理策略的研究

同步技术是保证复制移动数据库系统一致性的一项关键技术,鉴于目前移动复制同步技术存在通讯数据量大,存储空间消耗多,尤其是在网络带宽下降时,不能及时更新客户端的数据,导致移动事务执行失败等缺陷。通过UTLRSP（Union Transaction-Level Result-Set Propagation,关联事务结果集）复制同步模型结合数据广播技术,并利用基于优先级的增量更新算法实现客户端与中心数据库服务器的数据同步处理。实验结果表明,与两级复制机制相比,UTLRSP模型将事务作相关联处理,且只保存事务结果,有效降低了存贮空间的消耗,减小了同步过程中通讯数据量;基于优先级的增量更新算法根据数据新鲜度排列优先级,保证在无线网络带宽下降时新鲜度最高的数据先传输,提高了数据的传输效率、动态新鲜度以及客户端的可扩展性。     

连接中断计算环境下移动数据的处理模型

无线网络中断和弱连接现象,常导致用户在访问远程数据时访问中断和数据丢失,并正成为移动计算发展的一个瓶颈。基于这种现状,提出一种在无线网络出现连接暂时中断时移动计算环境下移动数据的处理模型,以解决上述问题。为提高用户访问数据的可靠性,即在出现网络连接中断时使用户能够在离线情况下继续操作且不会丢失数据,该模型在移动终端提供语义缓存功能,并能在连接恢复时立即执行被滞后的操作。     

移动数据库缓存模型研究

针对移动数据库系统性能有待提高的问题,提出了一种移动数据库缓存模型。采用基于消息摘要的同步算法,通过比较移动客户端与服务器消息摘要表中的消息摘要值,完成缓存同步,维护移动客户端缓存与服务器数据的一致性;该模型还考虑了数据的时效性与事务的优先级,设计了一种基于价值函数的缓存替换算法。实验结果表明,随着缓存数据个数的增加,所提算法的缓存命中率高于最近最少使用(LRU)和LA2U算法,同时随着访问频率的增加,事务的重启率低于LRU和LA2U,有效提高了移动数据库缓存的性能。     

复制的移动数据库系统事务级同步处理策略

同步处理技术是保持复制的移动数据库系统一致性的一项关键技术,但现有的事务级同步处理算法存在着一定的局限性.为了克服这些缺陷,并增强其实用性,提出了一种新的移动数据库同步处理模型──基于双时间印的事务级同步(DTSTLS)模型.DTSTLS模型采用了一种三级复制体系结构,系统可以直接使用通用的数据库产品作为其数据库服务器,因此具有良好的可扩充性.作为一种异步的多主副本复制方法,DTSTLS模型允许移动计算机在断连的情况下存取本地副本,从而造成系统短暂的不一致,重新连接时进行冲突检测及同步处理,使系统重新收敛于一致性的状态.此外,通过一种独特的时间印处理策略,DTSTLS模型减少了通信代价,并降低了资源消耗.实验结果表明,DTSTLS模型提高了移动数据库系统的资源利用效率,保证了事务调度的可串行性和数据库的一致性.     

手机游戏开发架构的研究

传统手机游戏开发架构中存在着3个亟待解决的问题:一是单个服务器资源易于衰竭;二是多线程间的同步和互斥耗费资源严重;三是服务器不能弹性地管理线程资源.为解决这些问题,提出了一种新的手机游戏开发架构,并详细说明这一架构中的负荷迁徙模块、基于I/O完成端口的线程池模块和消息模块.该架构较好地解决了传统开发架构中单个服务器资源易于衰竭,多线程间的同步和互斥所引起巨大的系统资源开销,及服务器不能弹性地管理线程资源等问题.实验结果表明,新的架构具有较好的效果.     

Ad Hoc网中的移动数据库应用

传统的移动数据库模型应用到Ad Hoc网中,会带来通信代价增大等问题。为此,对传统的移动数据库模型进行改进,加入本地服务器作为中介,形成由移动主机、本地服务器和主服务器3类结点构成的移动数据库模型,并提出2个算法用来解决模型中本地服务器与主服务器上的数据同步和事务重做问题,从而使移动主机能够高效正确地访问数据库。实验结果证明,该移动数据库模型具有较好的稳定性。     

面向多层无线边缘环境下的联邦学习通信优化的研究

现有的联邦学习模型同步方法大多基于单层的参数服务器架构,难以适应当前异构无线网络场景,同时存在单点通信负载过重、系统延展性差等问题.针对这些问题,文中提出了一种面向边缘混合无线网络的联邦学习高效模型同步方法.在混合无线网络环境中,边缘移动终端将本地模型传输给附近的小型基站,小型基站收到边缘移动终端模型后执行聚合算法,并...     

基于在线双边拍卖的分层联邦学习激励机制

在分层联邦学习中,能量受限的移动设备参与模型训练会消耗自身资源.为了降低移动设备的能耗,文中在不超过分层联邦学习的最大容忍时间下,提出了移动设备能耗之和最小化问题.不同训练轮次的边缘服务器能够选择不同的移动设备,移动设备也能够为不同的边缘服务器并发训练模型,因此文中基于在线双边拍卖机制提出了ODAM-DS算法.基于最优...     

基于OSGi的分布式系统集中日志管理方案

目前分布式业务应用的日志多存储在各分布式服务器节点本地日志文件中,没有集中存储和管理,导致业务系统问题定位速度慢,解决问题效率低.本文提供一种基于OSGi的分布式日志收集与分析技术方案.该方案单独设计了集中的日志存储服务器用于存储日志,并提供一套通用日志模型,业务应用分布式节点向该设备发送基于该模型的日志数据,日志存储服务器接收到各节点的日志数据后进行统一存储和界面化分析展示,帮助开发人员快速定位和分析问题.该方案以OSGi插件形式部署到应用系统,应用卸载该插件后则以原有方式存储日志.应用结果表明,采用该日志管理方案对1000并发下记录日志的业务应用访问性能平均提升2秒,并且没有日志数据丢失.开发人员反馈,错误日志更加一目了然,定位问题的时间明显短于普通的日志存储方式.     

Executing mobile applications on the cloud: Framework and issues

Modern mobile devices, such as smartphones and tablets, have made many pervasive computing dreams come true. Still, many mobile applications do not perform well due to the shortage of resources for computation, data storage, network bandwidth, and battery capacity. While such applications can be re-designed with client–server models to benefit from cloud services, the users are no longer in full control of the application, which has become a serious concern for data security and privacy. In addition, the collaboration between a mobile device and a cloud server poses complex performance issues associated with the exchange of application state, synchronization of data, network condition, etc. In this work, a novel mobile cloud execution framework is proposed to execute mobile applications in a cloud-based virtualized execution environment controlled by mobile applications and users, with encryption and isolation to protect against eavesdropping from cloud providers. Under this framework, several efficient schemes have been developed to deal with technical issues for migrating applications and synchronizing data between execution environments. The communication issues are also addressed in the virtualization execution environment with probabilistic communication Quality-of-Service (QoS) technique to support timely application migration.     

基于自主容器云平台的大数据日志采集系统

随着云计算、虚拟化、容器云等技术的应用以及国产自主可控的要求，越来越多的服务会部署在国产的服务器以及自主可控的容器云平台上。自主可控云平台上的服务在运行的过程中，需要获取日志数据，来进行一系列的监控、统计、分析以及预测工作。然而由于国产服务器的特殊性以及容器云平台的特殊性，传统的日志采集方式（包含实时采集和集中式采集）并不能够很好地适用于自主可控的容器云平台，为了提高服务的质量和性能并且保证日志数据的一定全面性，本文提出一种自适应的数据采集算法，能够根据服务器的负载自我调整日志数据采集发送量。当服务器负载较低的时候，提高数据采集和发送的数量，甚至是做到实时采集；当服务器负载较高时，降低对日志数据的采集和发送量，从而降低对服务器负载的压力，提高服务自身的质量和性能。最后通过理论和实验分析验证该数据采集算法在保证数据一定的全面性的同时，能有效缓解国产服务器的压力。