基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

一种时效感知的动态加权Web服务QoS监控方法

服务质量（quality of service,简称QoS）是衡量Web服务好坏的重要标准,也是用户选择Web服务的重要依据.能够实时而准确有效地对Web服务进行监控,是Web服务质量保障的重要基础.为此,提出了一种时效感知的动态Web服务QoS监控方法.该方法在传统加权监控方法中融入了滑动窗口机制和信息增益原理,简称IgS-wBSRM（information gain and sliding window based weighted naive Bayes QoS runtime monitoring）.该方法以一定的初始训练样本进行环境因素权值初始化,利用信息熵（information entropy,简称IE）及信息增益（information gain,简称IG）对样本所处混沌状态的确定作用,依次读取样本数据流,计算样本数据单元出现前后各影响因子组合的信息增益,结合TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）算法对早期的初始化权值进行动态更新,修正传统算法对监控分类的类间分布偏差问题和参数未更新问题.另外,考虑训练样本数据的时效性,结合滑动窗口机制来对影响因子组合权值进行同步更新,以消解长期累积的历史累赘数据对近期服务QoS的影响.在模拟数据集和开源数据集上的结果表明：利用滑动窗口机制可以有效摒弃历史数据的过期信息,结合滑动窗口机制实现的基于信息增益的动态权值算法能够更加准确地监控Web服务QoS,总体监控效果明显优先于现有方法.     

时间感知Web服务交互行为建模与失配检测方法研究

针对现有Web服务组合过程中存在时间感知力弱、服务利用率低、组合可靠性差等问题,通过将定量时间属性引入Web服务交互适配框架中,研究时间感知Web服务交互行为的形式化建模与交互行为失配的自动检测问题.提出了用于表达单个时间感知Web服务交互行为的时间服务协议(TSP)模型和用于表达多个时间感知Web服务并发组合的时间服...     

机载时间敏感网络流量调度算法性能研究

时间敏感网络是由IEEE802.1工作组开发的一套确定性实时通信的协议标准,定义了以太网传输的时间敏感机制,适用于机载安全关键系统网络通信;流量调度机制可以有效保证机载时间敏感网络实时可靠通信,时间感知整形器和帧抢占是典型的TSN流量调度算法,目前还没有针对机载业务的传输需求进行性能评估;通过分析TSN系统架构及调度算法的核心特性,基于机载网络拓扑,提出一个机载时间敏感网络的数据流传输时延模型,并进行了数学推导,使用离散仿真工具构建TSN网络仿真平台,对三种典型网络流量调度算法进行验证,得到了流量传输时延性能的上界值,分析了流特性参数对调度算法选择的影响;最后,对机载应用流量调度算法的选择进行了总结。     

基于服务负载的时序QoS预测

网络技术的发展和多接入边缘计算的兴起使得计算和网络资源的部署逐渐靠近终端.随着服务数量的增多,为了向用户更好地推荐服务,如何在复杂、动态的边缘计算环境中实时、准确地预测服务质量(quality of service,QoS)成为一项挑战.本文提出一种基于服务负载实时预测QoS的深度神经模型(QPSL),它可以为边缘计算中的QoS预测提供缺少的负载状况感知和周期感知.首先,对服务的负载状况进行特征表示,并通过时序分解模块获取时序特征.其次,将CNN和BiLSTM结合,学习潜在的时序关系,生成不同时刻的状态向量.然后,基于Attention机制为历史时刻的状态向量分配权重,从而构造未来时刻的状态向量.最后,将上下文嵌入向量与状态向量送入感知层完成实时QoS预测.基于真实的融合数据集进行了大量的实验,结果表明QPSL在响应时间和吞吐量任务上的MAE分别平均提升了10.28%和10.87%,优于现有的时间感知QoS预测方法.     

Time-Aware PolarisX: Auto-Growing Knowledge Graph

A knowledge graph is a structured graph in which data obtained from multiple sources are standardized to acquire and integrate human knowledge. Research is being actively conducted to cover a wide variety of knowledge, as it can be applied to applications that help humans. However, existing researches are constructing knowledge graphs without the time information that knowledge implies. Knowledge stored without time information becomes outdated over time, and in the future, the possibility of knowledge being false or meaningful changes is excluded. As a result, they can’t reflect information that changes dynamically, and they can’t accept information that has newly emerged. To solve this problem, this paper proposes Time-Aware PolarisX, an automatically extended knowledge graph including time information. Time-Aware PolarisX constructed a BERT model with a relation extractor and an ensemble NER model including a time tag with an entity extractor to extract knowledge consisting of subject, relation, and object from unstructured text. Through two application experiments, it shows that the proposed system overcomes the limitations of existing systems that do not consider time information when applied to an application such as a chatbot. Also, we verify that the accuracy of the extraction model is improved through a comparative experiment with the existing model.     

一种基于用户反馈的时间感知推荐方法

将社交网络的动态性和用户反馈信息融入到推荐方法中,提出一种基于用户反馈的时间感知推荐方法。该方法利用时间衰减因子对带有时间加权的动态社交网络进行兴趣衰减分析,使时间间隔较近用户的选择行为对资源对象的推荐作用获得较高的贡献度,体现用户兴趣的时间效应特性。扩展相似度计算方法,将用户反馈表示为正反馈信息和负反馈信息,考虑用户反馈信息对推荐方法的影响。通过在社交网络真实推荐数据集上的对比实验,结果表明该方法优于基于协同过滤的推荐方法。     

WDM光网络中带宽预留型业务的时间感知绿色疏导算法

针对带宽预留型业务提出了一种业务持续时间感知的绿色疏导算法,通过计算不同疏导策略的传输能耗,为业务选择最小能耗疏导策略;为进一步减小网络传输能耗,设计一种灵活触发光路合并操作的机制,该机制能根据光网络中不同光路的拆除时刻在业务传输前确定光路的合并时刻,减少了路由器端口和光收发器数目的使用,增加了光路带宽利用率. 仿真结果表明,提出的时间感知绿色疏导算法能有效降低网络传输能耗.     

车载时间敏感网络链路冗余调度性能分析

TSN协议中802.1CB协议是保障车载以太网网络可靠性的重要角色，其通过链路冗余确保报文的稳定传输，而不同冗余链路间的传输特性不一致可能会对后续流量调度产生影响，因而需要探讨链路冗余对调度性能影响。本文从汽车网络拓扑冗余结构出发，分析了冗余协议和调度协议的关联性，并探讨了链路冗余对802.1Qbv分时调度机制以及802.1Qch循环队列与转发机制的影响。最后本文构建了链路冗余调度性能评价模型，并基于OMNeT++平台和实物验证平台，对上述影响进行仿真验证。结果表明链路冗余产生的冗余流量抵达间隔和链路跳数差异分别对802.1Qbv和802.1Qch有显著影响，另外需要关注冗余拓扑中网桥端口速率变化所带来的影响。