基于行为的动态负载分配算法

将复杂行为引入共享虚拟环境,提出了一个基于行为的动态负载分配算法.该算法综合考虑了 结点的处理能力、网络通信能力以及行为计算的特性,能有效地调节系统负载,在提高用户实 时交互能力的前提下,尽量保持行为的真实感.     

面向对象数据库中的故障恢复

1 引言系统故障的恢复是面向对象数据库(OODB)中的关键技术之一,尤其是在支持嵌套事务模型的OODB系统中,系统故障的恢复尤为重要。页服务器已经在OODB的Client/Server体系结构中占主导地位,目前既采用页服务器结构又支持嵌套事务模型的OODB系统大多没有充分考虑系统故障恢复的有效实现。顺应OODB的发展趋势,我们针对页服务器结构和嵌套事务模型的特点,提出了一种基于页的恢复策略WAL-P,它能够全面有效地处理系统故障,并实际应用于自行研制的KDOODB系统中。     

CACC:一种基于分簇的自适应网络坐标计算方法

针对Internet环境中采用基于坐标的方法预测网络节点间的距离问题,提出了一种基于分簇的自适应网络坐标计算方法CACC.首先,提出了E-Binning分簇算法,并在此基础上通过比较不同的地标选择策略,CACC采用了最优的分布式地标策略Hybrid;其次,提出了自适应坐标更新算法ACU以提高坐标计算的收敛速度和精确度;最后,采用相对误差和SRRL度量方法,通过与经典的网络坐标计算方法GNP和Vivaldi对比验证了方法的精确性.实验结果表明,CACC是一种可扩展性强、收敛性好、预测精度高的面向实际应用的网络距离预测方法.     

一种基于数据相关性的优化数据一致性维护方法

针对数据一致性中的数据相关性问题,提出一种优化的数据一致性维护方法.在该方法中,数据对象按固定大小分块,并以数据块作为数据管理的基本单位;数据更新利用Bloom filter技术压缩表示,并进行双路径传播;发起方和协商方在一致性维护过程中,分别调用各自的协商算法检测和解决更新冲突;动态数据管理算法调节数据更新过程中的动态数据块变化,对数据块进行合并或分解.模拟测试结果表明,在选取适当范围内的分块大小时,该方法在一致性维护开销、动态性和鲁棒性方面均具有较好的性能.文中给出了选定适当分块大小的指导性方法.     

数据流上的频繁闭项集挖掘算法

针对频繁闭项集挖掘算法中数据结构与处理机制复杂的问题,提出窗口快速滑动的数据流频繁闭项集挖掘算法——MFWSR。算法通过采用紧致的数据结构和简化的判断过程提高时空效率,支持响应不同用户支持度阈值的查询。实验结果表明,在保持已有算法精度的情况下,MFWSR具有更高的时空效率。     

不确定Skyline查询技术研究

当前不确定数据广泛存在于诸如传感器网络、RFID网络、基于位置服务、移动对象管理网上购物和市场监控等各种实际应用中.不确定Skyline查询作为不确定数据管理的一个重要方面,由于其在决策制定、市场分析、环境监控和数据挖掘等方面的重要作用,近年来在数据库和网络计算领域受到广泛关注.首先,概述了各种不确定数据类型上的Skyline查询定义,包括离散、连续概率分布模型以及不完全数据上的Skyline查询定义;其次,分析了不确定Skyline查询的特点,并在此基础上综述了现有的各种不确定数据集上的集中式和分布式Skyline查询方法,重点分析了各种算法的原理和优缺点;再次,介绍了不确定数据流上的Skyline查询定义并综述了各种不确定数据流上的Skyline查询方法;最后,基于最新研究动态指出了未来不确定Skyline查询研究的趋势.     

SubCounter:一种基于语义簇聚的节点子集规模估计方法

为进一步改进性能,很多P2P应用需要系统中各节点子集的规模信息。已有的节点子集规模估计方法主要基于对已有的系统节点规模估计方法的直接应用。本文提出了SubCounter——一种基于语义簇聚的节点子集规模估计方法。SunCounter通过节点间周期性的邻居交换为每个节点维护一个语义簇聚的邻居列表,以保持每个节点与自己所属各子集其他节点的联系。基于这种联系,SubCounter以反熵聚集的方式实现节点子集规模估计。实验结果表明,相比于已有方法,SubCounter在节点所属子集较多的情况下具有更快的收敛速度,并且能够以更小的通讯与存储开销保证同样的估计精度和相似的鲁棒性。     

云计算环境下的分布存储关键技术

云计算作为下一代计算模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注.云计算环境下的分布存储主要研究数据在数据中心上的组织和管理,作为云计算环境的核心基础设施,数据中心通常由百万级以上节点组成,存储其上的数据规模往往达到PB级甚至EB级,导致数据失效成为一种常态行为,极大地限制了云计算的应用和推广,增加了云计算的成本.因此,提高可扩展性和容错性、降低成本,成为云计算环境下分布存储研究的若干关键技术.针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标,从数据中心网络的设计、数据的存储组织方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述.首先,介绍并对比了当前典型的数据中心网络结构的优缺点;其次,介绍并对比了当前常用的两种分布存储容错技术,即基于复制的容错技术和基于纠删码的容错技术;第三,介绍了当前典型的分布存储节能技术,并分析了各项技术的优缺点;最后指出了当前技术面临的主要挑战和下一步研究的方向.