一种在线社交网络的自适应观点引导模型及实现

在线社交网络已成为信息传播的重要途径,给人们获取信息带来便利的同时,也为不良信息的扩散提供了温床。目前主流的在线社交网络都采用关键字匹配的方式屏蔽不良信息的发布,在阻止信息本身的同时,也屏蔽了与其相关的积极观点的传播。本文提出一种自适应的观点引导模型,实现对在线社交网络用户的观点引导。该模型首先分析网络用户对事件／事物的观点和情感倾向,确定其中观点消极的用户作为引导对象,然后向其推送与之关注点相近且情感相对积极的信息或用户,进行观点引导,同时引入反馈机制,根据引导对象的观点变化动态调整推送内容,以实现长期精确引导。基于该模型设计并实现了观点引导系统,包括引导信息模块、观点标注模块、推荐模块和反馈模块,实现了自动选择群体、自动识别群体情感倾向、自动选择和调整推送内容等功能。实验结果表明,该模型能够实现对在线社交网络用户的观点引导。     

OpenMP任务调度开销及负载均衡分析

任务调度是OpenMP规范的重要内容。在考虑调度开销、负载均衡等多方面因素的基础上，OpenMP规范制定了静态调度、动态调度、指数动态调度和运行时调度等不同策略。详细分析了在单次循环时间相等情况下，不同的OpenMP调度策略对额外开销和负载均衡的影响；提出了选择不同任务调度策略的原则。     

Linux桌面操作系统脆弱性测试研究

操作系统的安全性是整个信息系统安全的核心和基础。拳文基于相关的系统安全性评测标准，结合Linux桌面操作系统的设计与实现特点，探讨了Linux桌面操作系统的脆弱性测试框架与测试方法，实现了一个脆弱性测试与管理平台，并利用该平台，对目前两种国产Linux桌面操作系统进行脆弱性测试，验证了该平台的实用性和有效性。     

化学驱油藏数模并行化中的关键技术

本文描述了化学复合驱数值模拟程序UTCHEM在分布式内存多计算机并行系统SMP-CLUSTER上并行化的关键技术。化学复合驱并行模型采用单程序多数据（SPMD）程序模型，利用区域分解方法将整个求解区域分解为子区域，使得多个计算节点同时求解一个单一的模拟问题。各计算节点通过消息传递对重叠区域的共享数据进行通信，以协调各节点之问的计算。目前仅对压力方程组求解部分进行了并行化实现。测试结果显示了较好的并行效率。     

Application of data fusion on multi-function earth drill

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基于MapReduce的微博文本采集平台

微博不仅数据量大,而且实时性高,采用传统的Web文本爬取方式,很难在短时间内获取足量的微博.为了解决研究微博数据面临的数据采集问题,提出了基于MapReduce的微博数据采集平台,将整个微博抓取系统部署在hadoop平台上,充分利用hadoop分布式框架的特点,实现多节点同时抓取微博,很大程度上提高了抓取速率;并就微博采集过程中因输入数据过小导致hadoop不能有效均衡负载的问题,提出了采用多个小文件的输入方式,有效地解决了负载不均衡的问题.最后以Sina微博为例进行结,结果表明,该系统成本低、扩展性好、效率高,可广泛应用于基于微博数据的舆情分析以及传播学和虚拟社会学等方面的研究,并作为其基础数据采集平台.     

XML格式领域数据传输的优化技术研究

XML由于有易用、可理解、跨平台的优点,在各个领域得到了广泛应用.它虽然有效地解决了跨平台数据的交换问题,但会带来传输效率问题.因为在传输XML格式数据时,由于XML文件完整性的要求可能传榆大量的"无用数据",这不仅增加网络负担,也降低系统数据服务速度.提出了一种XML格式领域数据传输的优化技术,其根本思想是在保持XML优点的同时,充分利用领域知识,按照领域数据的逻辑关系组织XML文件中的元素,将XML数据文件整体按照一定的规则分解为一系列的类进行传输.通过这种划分可以实现在数据交互过程中只传输修改过的类,从而减少数据的无效传输,有效解决了系统整体性能的问题.给出了不同粒度划分的原则和方法,给出了方法的适用条件和效率.本方法已在石油测井XML数据文件传榆中得到应用,实用表明传输效率得到明显提高.     

领域科学数据云资源聚合模型

数据中心作为领域科学数据资源的核心设施,正在变得过于复杂、昂贵和低效.大规模领域应用和用户数量的增长,给数据中心的连接性、稳定性和安全性带来严峻的挑战.关于数据中心的资源整合、自动部署以及资源集中化管理正在受到当前学术界和企业界的广泛关注.以实现领域数据中心资源聚合、共享以及统一管理为目的,通过构建领域科学数据云,将多个数据中心连接成一种虚拟的数据网络,以便为领域数据访问、数据集成和数据管理提供环境和服务支持.着重研究了数据云代理模型、异构源共享模型以及资源消息模型.这些模型对于提高数据中心可扩展性和容错性、降低数据中心资源整合成本以及实现从传统数据中心向云化数据中心过渡起到非常关键的作用.最后,将领域科学数据云资源聚合模型引入到油气井科研数据共享服务平台的开发、部署、运行及监控管理中.实践表明,领域科学数据云模型是切实可行的,对于推动领域数据集成、共享、管理研究具有重要的参考意义和应用价值.