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针对云计算服务环境下软硬件节能和负载均衡优化问题,提出一种自适应的云计算环境下虚拟机(VM)动态迁移软节能策略。该策略采用常用的硬件能耗感知技术——动态电压频率调节(DVFS)来实现分段优化的系统部件静态节能,又通过VM在线迁移技术实现云平台的动态自适应软件节能。在CloudSim云仿真平台下对比实现DVFS静态节能和自适应负载均衡的软节能策略,经PlanetLab云平台监测数据验证,结果表明:软硬结合的自适应能耗感知策略能够高效节能96%; DVFS+MAD_MMT节能策略(采用平均绝对偏差算法判定主机是否超载,基于最短迁移时间(MMT)原则选择VM移出) 相似文献
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近年来,通过聚合知识图谱中附加的项目信息进行推荐取得了优异的成果,但用户信息来源相对较少,同时多重聚合会使项目自身特征表达不全,甚至发生噪音.针对以上两点,提出基于知识图谱的双重感知网络推荐算法KGDP.首先,从用户交互记录中随机选取部分项目作为用户相关项目,以及选取项目的邻居实体作为项目的相关实体;然后,将选取的用户相关项目经过深度神经网络融合为用户特征,丰富了用户特征,同时单独聚合项目的相关实体;其次,经过两个深度神经网络使用户分别感知项目特征和邻居特征,即非线性交互;最后,通过一个单层感知机调节交互特征的输出权重进行评分预测.在推荐算法常用的两个真实数据集上进行实验,较基线模型AUC指标分别提升了9.2%、2.4%;ACC指标提升了6.6%、1.9%,F1指标分别提升了7.0%、1.1%;Precision@N指标分别提升了28.8%、6.5%;Recall@N分别提升了4.0%、23.7%;F1@N指标分别提升了43.3%、8.4%. 相似文献
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经过对已有云工作流调度算法中可靠性问题进行分析研究,针对一些算法在任务调度过程中只考虑提高整个工作流的可靠性而牺牲了时间或增加花费的问题,结合云计算的特点,提出一种基于可靠性的工作流调度策略。该策略结合了工作流中任务的可靠性,充分考虑任务的优先顺序并结合复制的思想,在减少传输过程失败率的同时降低传输时间,使整个工作流在降低完成时间的同时,提高整体可靠性。通过实验和分析表明,通过该策略云工作流在不同任务数和通信运算比(CCR)的可靠性比异态最早结束时间算法(HEFT)算法及其改进算法--SHEFTEX都有所提升,完成时间比HEFT算法有所减少。 相似文献
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融合奇异性和扩散过程的协同过滤模型 总被引:2,自引:0,他引:2
作为解决信息过载问题的有效方式,推荐系统能够根据用户偏好对海量信息进行过滤,为用户提供个性化的推荐。但在推荐过程中,性能表现优异的协同过滤模型并没有充分利用上下文信息,这在一定程度上使系统面临性能瓶颈。为了进一步提高系统性能,从评分上下文信息着手,通过对项目评分进行分类统计获得评分奇异性,同时借鉴多渠道扩散相似性模型将推荐系统作为用户-项目二分网络的思想,提出了融合奇异性和扩散过程的协同过滤模型(collaborative filtering model fusing singularity and diffusion process,简称CFSDP)。为了表明模型的优越性,比较实验基于MovieLens,NetFlix和Jester这3个不同的数据集展开。实验结果表明,该模型不仅具有良好的扩展性,而且在合理的时间开销下,可以显著提高系统的预测和推荐质量。 相似文献
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现有分布式文件系统中处理节点失效时采用的恢复策略耗费较多的带宽与磁盘空间资源,且影响系统的稳定性。通过研究分布式文件系统HDFS集群结构、数据块存储机制、节点与数据块状态之间的关系,定义了集群节点矩阵、节点状态矩阵、文件分块矩阵、数据块存储矩阵与数据块状态矩阵为度量数据块可用性建立了基础数据模型。在实现数据块可用性度量基础上,设计了基于可用性度量的节点失效恢复算法并分析了算法的性能。实验结果表明:新算法在保证系统中所有数据块可用性的前提下比原恢复策略减少了恢复所需带宽与磁盘资源,缩短了节点恢复时间,提高了系统稳定性。 相似文献
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如何对任务进行高效合理的调度是云计算需要解决的关键问题之一,针对云计算的编程模型框架,在传统粒子群优化算法(PSO)的基础上,提出了一种具有双适应度的粒子群算法(DFPSO)。通过该算法不但能找到任务总完成时间较短的调度结果,而且此调度结果的任务平均完成时间也较短。仿真分析结果表明,在相同的条件设置下,该算法优于传统的粒子群优化算法,当任务数量增多时,其综合调度性能优点明显。 相似文献
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云存储规模的不断扩大以及设计时对能耗因素的忽略使其日益暴露出高能耗低效率的问题,并且此问题已经成为制约云计算与大数据快速发展的一个主要瓶颈.从云存储系统的元数据信息的组成与组织方式考虑系统的节能改进与适应性问题,提出适应节能的元数据建模与管理方法,将存储磁盘及节点状态、数据块存储位置与状态等信息纳入到新的元数据模型中.围绕节能的元数据模型设计了适应该模型的节能模式切换算法,有效的解决了现有算法与节能算法或策略的不匹配问题.实验结果表明:适应节能的元数据模型与算法能够提高系统磁盘级的能耗利用率. 相似文献
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针对传统的基于用户的协同过滤(UCF)模型在相似性度量过程中没有充分考虑项目属性的问题,提出了两种考虑项目属性的协同过滤推荐模型。模型首先对用户评分相似性进行优化;然后从项目属性的角度统计用户关于不同项目的评价次数,获得优化的基于项目属性的用户相似性;最后通过自适应平衡因子协调处理两方面的相似性结果进行项目预测与推荐。实验结果表明,在不同的数据集中,新提出的模型不仅时间花费较为合理,而且评分预测准确性明显提高,平均提高了5%,从而证明了模型在改进用户相似性度量精度方面的有效性。 相似文献