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1.
时空众包数据管理技术研究综述   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
近年来,众包为传统数据管理提供了一种通过汇聚群体智慧求解问题的新模式,并成为当前数据库领域的研究热点之一.特别是随着移动互联网技术与共享经济模式的快速发展,众包技术已融入到各类具有时空数据的应用场景中,例如各类O2O(Online-To-Offline)应用,实时交通监控与动态物流管理等.简言之,这种应用众包技术处理时空数据的方式称为时空众包数据管理.本文对近期在时空众包数据管理方面的研究工作进行综述,首先阐述了时空众包的概念,解释了其与传统众包技术的关系,并介绍了各类典型的时空众包应用;随后描述了时空众包应用平台的工作流程及其任务特点;然后讨论了时空众包数据管理的三项核心研究问题和三类应用技术.最后,本文总结了时空众包数据管理技术的研究现状并展望了其未来潜在研究方向,为相关研究人员提供有价值的参考.  相似文献
2.
一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的缺陷定位方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
现有的基于中心极限定理和参数假设检验的方法被认为是一种高效的缺陷定位技术.然而,实验结果表明,在某些实验数据集上,测试用例的总数过小而不宜运用中心极限定理.实验结果同时表明,谓词的实际分布背离了基于参数假设检验的方法所假设的正态分布.基于以上发现,提出了一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的缺陷定位方法.在西门子测试集和大型程序上的实验结果表明:该方法在小样本和非正态分布的样本集上具有较好的适用性.若谓词在某个测试用例执行时未被执行,已有的方法将该执行中此谓词的评估偏差值设为0.5.在西门子程序集上调查了该设置的有效性,实验结果表明:对于基于Kolmogorov-Smirnov检验的缺陷定位方法,该设置可以提高缺陷定位的效率.  相似文献
3.
一种新的快速特征选择和数据分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对数据分类问题提出一种新型高效的特征选择和规则提取方法.首先通过减少初始区间数量改进Chi-Merge离散化方法,再采用改进的Chi-Merge离散化连续型特征变量;特征离散化后,统计样本数据在每个特征子集划分下的频数表,并根据频数表计算数据不一致率,再利用顺序前向最优搜索的方法,快速确定特征数量由小到大的每一个最优特征子集;根据特征子集对应的数据不一致率差异最小化原则,完成特征个数最小化的最优特征子集筛选;根据最优特征子集的数据频数表,可直接提取数据分类规则.实验表明,快速提取的规则可获得较好的分类效果.基于该特征选择方法,提出一种面向分布式同构数据的快速分类模型,不但具有良好的分类效果,还支持对样本数据内容的隐私保护.  相似文献
4.
面向Internet 数据中心的资源管理   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
张伟  宋莹  阮利  祝明发  肖利民 《软件学报》2012,23(2):179-199
Internet数据中心向多元化、智能化、自动化、规模化与标准化道路发展,其规模越来越大、越来越复杂,这为如何有效管理资源带来极大的冲击与挑战.当前,资源管理已成为Internet数据中心亟待解决的重要问题,其重要性与紧迫性已不容忽视.分析了Internet数据中心资源管理面临的两大挑战:(1)满足并发多应用SLAs(servicelevel agreements)的兼容性;(2)提高系统服务的能量有效性.以挑战为主线,对近十几年来国内外在满足SLA、降低功耗、同时满足SLA和降低功耗方面所取得的资源管理研究成果进行了全面的概括总结和分析,最后进行总结并对未来的研究发展趋势提出观点.  相似文献
5.
由于领域知识以及人们的认识进程具有进化的特性,领域模型总是不完备的,为了增强基于知识系统的自适应能力和可靠性,知识库求精已成为机译系统等基于知识系统实用化的必经阶段。本文给出了一些知识库求精原则;结合机器翻译知识库建构维护的实际需求,提出了一种基于CBR(Case-basedReasoning)的知识库求精模式。该求精模式以提高系统有效性为核心,以错误严重性为指示器,择重优  相似文献
6.
由于GPS无法在楼宇内使用,而目前的楼宇内定位技术一般都需要预先部署额外的设施,因此楼宇内无基础设施定位成为了一个热点研究问题.提出了一种利用Wi-Fi接入点的MAC地址和RSSI(received signal strength indication)值,通过机器分类的方式实现楼宇内房间级定位的算法R-kNN(relativity k-nearest neighbor).R-kNN是一种属性加权k近邻算法,它通过将AP之间的相关性反应在权值的分配上,有效地降低了维度冗余对分类准确率的负面影响.R-kNN没有对房间和AP的物理位置做出任何假设,只需要使用环境中现存的AP就可以取得较好的定位效果,无需部署任何额外设施或修改现有设施.实验结果表明,在AP数量较多的楼宇环境中,R-kNN能够取得比k近邻算法和朴素贝叶斯分类器更好的定位效果.  相似文献
7.
传统推荐系统研究很少利用评论数据来提高推荐性能。评论数据富含用户对物品的评价观点,有助于建立用户间或物品间的关联。针对如何利用评论数据改善推荐效果,提出了一种基于评论的隐式社交矩阵分解模型。模型利用评论间的相似性构建用户间和物品间的隐式社交关系,并将该隐式关系集成到社交推荐框架中,改进了传统矩阵分解推荐模型。实验表明,基于评论数据的隐式社交关系在多个数据集上使传统矩阵分解算法的RMSE降低了约3%。特别是当系统面临用户冷启动困境时,即只有少量用户评分数据可被收集到时,推荐提升效果更为显著。这表明丰富的评论数据能够被转化为改善推荐系统的有用知识。  相似文献
8.
在物联网、区域管理和应急救援等领域,对大规模设备协同的需求越来越高.针对大规模设备协同中协同规模大和时序约束严格这两个特点,定义了包含协同任务和协同子任务的大规模设备协同两级任务模型,在此模型基础上利用Pi-演算给出了大规模设备协同中两级任务协同机制的描述,并从理论上证明了该机制的正确性.并实现了大规模设备协同原型系统,通过在原型系统上进行模拟实验,验证了该协同机制能够满足设备协同中的大规模性和严格的时序约束.  相似文献
9.
基于P2P的系统都严重依赖于底层节点之间形成稳定的具有某种特征的拓扑结构.成员管理通过为节点维护可以直接访问的邻居视图,能够实现根据上层应用的语义组织节点拓扑.然而大规模P2P环境下节点的动态加入/退出、网络状况的动态波动、节点上资源的动态更新以及庞大的节点规模对成员管理的抗扰动性和可伸缩性提出了更高的要求.许多典型的成员管理技术要么忽略了系统的扰动问题,要么忽略了系统的伸缩问题,因而无法在大规模P2P环境下获得良好的效果.提出了一种新的成员管理机制,综合考虑多种系统资源动态变化的因素,通过抗扰动的成员发现协议以及可伸缩的成员维护方法,保证即使在恶劣环境下仍能够为上层应用维护稳定正确的节点拓扑结构.最后通过实验验证了所提出的成员管理机制在大规模P2P环境下的有效性,通过对实验数据的分析得出的结论为进一步的研究工作奠定了基础.  相似文献
10.
文中针对非结构化数据管理提出了一种四面体模型.该模型用4个刻面分别描述了一个非结构化数据的基本属性、语义特征、底层特征以及原始数据等组成元素,并描述了这些元素之间的内在联系.设计了四面体模型的实现结构以及数据操作语言.四面体模型能够实现各类非结构化数据的统一的、集成的以及关联的描述,并能够支持关联检索和数据挖掘等智能检索服务.最后给出了一个视频样例库中数据的描述与操作实例.  相似文献
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