一种改进的多速率组播拥塞控制协议DAMCC

提出了一种新的动态分配带宽的多速率组播拥塞控制策略(DAMCC).针对当前使用的多速率组播拥塞控制策略RLC调整速率粒度粗糙、接收端带宽的利用不充分的问题,DAMCC设计了动态分段计算增强层的速率算法.执行DAMCC的接收端,根据反馈的响应信息计算网络往返延迟(RTT),进而计算自身的TCP友好速率,以相应的速率接收组播数据,达到与TCP流公平竞争网络资源的目的.仿真实验表明,该拥塞控制策略比分层组播控制常用的典型策略(RLC)更有效地利用网络带宽,解决网络带宽的异构性问题,并能通过接收端计算TCP友好速率,使接收端达到与TCP流公平竞争网络资源的目的.     

数据网格中高效的元数据管理策略

在数据网格中,提出了采用完全分布方式、基于智能Cache和语义的元数据管理策略,在管理策略中设计一个元数据管理系统的体系结构SMICC.该体系结构引入了智能Cache和语义信息的方式来对元数据系统进行管理,减少远程访问时间和增加查询的准确度.SMICC可以利用智能Cache和语义信息处理不同的情况,可以根据本地可用的元数据进行查询的分解形成子查询,用户可以从本地Cache中获得元数据查询结果的一部分,剩下的部分可以从远程位置获得.通过语义信息和已有元数据,不仅可以使系统达到更好的扩展性和可用性,而且在保证用户访问质量的同时也提高了访问效率.     

基于事件约束的RFID复合事件误检处理

RFID数据采集的不可靠性降低了RFID应用中数据的准确性,并进一步对复合事件的检测产生影响。目前以RFID读数为粒度的清洗方法只能在一定程度上降低原始采集错误的发生频度,而复合事件检测过程又很少对其进行处理。为解决上述问题,将RFID数据从数据层抽象到逻辑语义层作为处理的粒度,提出了复合事件相互之间的约束规则,进行误检处理。通过挖掘已知复合事件之间的相关性对后续发生的事件进行误检判断,考虑了具体应用的逻辑语义,保证了RFID数据的可靠性。     

层次序列索引的大规模动态标签图子图查询

标签图常用于智能交通网、生物信息网等新兴领域的建模。子图查询作为图数据分析的关键问题，引起了研究者的广泛关注。对现有子图查询算法的研究发现，随着图数据规模增大且频繁更新，传统子图查询算法普遍存在查询效率低，存储开销大，忽略顶点标签信息等问题。为此，提出了一种支持大规模动态标签图子图查询的层次序列索引（Dynamic Hierarchical Sequence，DHS），该索引提取数据图中带有顶点编号的层次拓扑序列关系以实现子图查询；针对图的动态变化，提出了更新点拓扑扩展式索引维护策略，仅从局部变化顶点及边开始进行增量式更新，大大降低了重建索引造成的巨大开销；提出了基于DHS索引的子图查询方法，仅需将查询图与数据图的层次序列进行匹配即可获得候选集，并在其上利用关系匹配策略获得最终查询结果。实验证明提出的方法在保证高效查询的同时降低了索引的创建及维护时间，提高了子图查询效率。     

大规模标签图中的动态Top-K兴趣子图查询

针对传统算法由于时间或空间复杂度过高而难以实现规模大且动态变化情况下标签图的Top-K子图查询问题,提出一种适用于大规模标签图的动态Top-K兴趣子图查询方法DISQtop-K。该方法建立了包括节点拓扑结构特性（NTF）索引和边特性（EF）索引的图拓扑结构特性（GTSF）索引,利用该索引可有效剪枝过滤不满足限制条件的无效节点及边;基于GTSF索引提出了多因素候选集过滤策略,通过对查询图候选集进一步剪枝以获得较少的候选集;考虑到图的动态变化可能对匹配结果产生影响,提出了Top-K兴趣子图匹配验证方法——DISQtop-K,将匹配验证过程分为初始匹配和动态修正两个阶段,以尽可能保证查询结果的实时、准确。大量实验结果表明,相比RAM、RWM算法,DISQtop-K方法的索引创建时间较短且占用空间较少,能有效处理大规模标签图中的动态Top-K兴趣子图查询。     

云环境下分层的中间数据容错方法

通常在云计算框架的处理过程中会产生大量的、短暂的,同时又非常重要的中间数据。一旦有服务器失效,将会导致中间数据失效,进而影响整个任务的计算。现有的数据容错处理方法仅仅采用简单的复制策
　　略,没有考虑中间数据的特点,会带来庞大的网络开销。因此,提出了一种有效的分层中间数据容错方法,即IDF_Support（intermediate data fault-tolerance_support）方法。通过将计算任务划分为不同类别,IDF_Support方法能够有效地处理中间数据失效。提出了分层的中间数据容错算法,分别是用于解决一个任务内部容错的中间数据容错算法（Inner_Task IDF）和用于解决任务间容错的中间数据容错算法（Outer_Task IDF）。实验结果表明,这些算法在机器出现故障的情况下提高了作业响应时间,保证了系统的可靠性。     

一种基于模型的应用程序跨平台转换方法

随着计算机应用的迅速普及,软件需求日益增长。应用程序的跨平台转换对资源重用、降低成本、提高软件开发的效率以及解决当前自主研发的操作系统平台有着大量的应用程序缺口等方面有着重大意义。论文借鉴逆向工程、模型驱动开发理念,提出一种基于模型的应用程序跨平台转换方法,讨论了转换过程中的相关策略;并应用该方法实现从Java源代码到PHP的转化。     

基于元组相似度的不完备数据填补方法研究

随着互联网及信息技术的发展,数据缺失、损坏等问题越来越普遍,尤其随着数据收集工作从人工转向机器,存储介质的不稳定性及网络传输出现遗漏等原因都导致数据缺失更加严重。数据库中大量的缺失值不仅严重影响了用户查询质量,还对数据挖掘与数据分析结果的正确性造成了影响,进而误导决策。目前,对缺失数据的填补还没有一种比较通用的方法,大部分策略都是针对某一类型的缺失值问题进行处理。因此,针对不同缺失类型同时出现在不完备数据中的复杂情况,提出了一种基于元组相似度的不完备数据填补方法(IATS)。采用数据挖掘的方法提取出不完备数据集中的加权关联规则,并根据此规则进行常规缺失数据的填补,而对于数据集的异常缺失问题,又引入数据推荐算法,采用推荐筛选策略进行元组相似度的计算并实现相应填补,在很大程度上提高了数据的有效利用率和用户查询结果的质量。实验表明,IATS策略在保证填补率的前提下具有更好的准确率。     

一种池分区的RFID复合事件探测方法dpool

提出一种池分区的RFID复合事件探测方法dpool.该方法针对无用探测负载以及事件顺序发生问题,提出根据探测执行进度渐进式移入相关联事件过滤器的方法,给出了渐进式的规则;针对多查询以及复杂查询易产生过滤器干扰问题,提出查询池和事件池分区方法,给出了池分区的原则;针对事件实例之间的时序距离问题,提出设置动态时间池分区,给出了时间池分区的设置策略.实验表明dpool减少了探测复合事件的响应时间、内存的使用量,使探测的性能得到改善.