检索结果-南通市图书馆

Distributed Storage System for Electric Power Data Based on HBase

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Big Data Mining and Analytics 2018年第4期1卷 324-334页

作者： Jiahui Jin aibo song Huan Gong Yingying Xue Mingyang Du Fang Dong Junzhou Luo School of Computer Science and Engineering Southeast UniversityNanjing 211189China

Managing massive electric power data is a typical big data application because electric power systems generate millions or billions of status,debugging,and error records every single *** guarantee the safety and sustainability of electric power systems,massive electric power data need to be processed and analyzed quickly to make real-time *** solutions typically use relational databases to manage electric power ***,relational databases cannot efficiently process and analyze massive electric power data when the data size increases *** this paper,we show how electric power data can be managed by using HBase,a distributed database maintained by *** system consists of clients,HBase database,status monitors,data migration modules,and data fragmentation *** evaluate the performance of our system through a series of *** also show how HBase’s parameters can be tuned to improve the efficiency of our system.

关键词： electric power data HBase data storage

Embedding-based approximate query for knowledge graph

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Journal of Southeast University(English Edition) 2024年第4期40卷 417-424页

作者： Qiu Jingyi Zhang Duxi song aibo Wang Honglin Zhang Tianbo Jin Jiahui Fang Xiaolin Li Yaqi School of Computer Science and Engineering Southeast UniversityNanjing 211189China Ningbo Power Supply Co. State Grid Zhejiang Electric Power Co.Ltd.Ningbo 315000China School of Artificial Intelligence Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjing 210044China

To solve the low efficiency of approximate queries caused by the large sizes of the knowledge graphs in the real world,an embedding-based approximate query method is ***,the nodes in the query graph are classified according to the degrees of approximation required for different types of *** classification transforms the query problem into three constraints,from which approximate information is ***,candidates are generated by calculating the similarity between ***,a deep neural network model is designed,incorporating a loss function based on the high-dimensional ellipsoidal diffusion *** model identifies the distance between nodes using their embeddings and constructs a score function.k nodes are returned as the query *** results show that the proposed method can return both exact results and approximate matching *** datasets DBLP(DataBase systems and Logic Programming)and FUA-S(Flight USA Airports-Sparse),this method exhibits superior performance in terms of precision and recall,returning results in 0.10 and 0.03 s,*** indicates greater efficiency compared to PathSim and other comparative methods.

关键词： approximate query knowledge graph embedding deep neural network

一种具有GQoP保证的网格QoS自适应调度算法

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计算机研究与发展 2011年第7期48卷 1168-1177页

作者：王巍罗军舟宋爱波东南大学计算机科学与工程学院南京210096

网格服务质量(QoS)保证是网格环境中最关键的研究内容之一,以往的网格QoS保证机制大多关注于性能QoS的保证,而对于安全QoS鲜有涉及.针对这一不足,提出了用网格安全保护质量(grid quality of protection,GQoP)的概念来定义网格安全QoS,... 详细信息

网格服务质量(QoS)保证是网格环境中最关键的研究内容之一,以往的网格QoS保证机制大多关注于性能QoS的保证,而对于安全QoS鲜有涉及.针对这一不足,提出了用网格安全保护质量(grid quality of protection,GQoP)的概念来定义网格安全QoS,并给出了相应的测量技术.将GQoP看作为网格QoS(GQoS)的一个子类,通过融合模型和协商算法来消除两者之间的资源竞争矛盾,并据此提出了一种具有GQoP保证的网格QoS自适应调度算法.该算法不需要中央节点的控制,而由各资源提供者按照一定的概率分布来调节GQoP和GQoS等级,不仅能够保证用户的GQoP和GQoS需求,而且能够通过构造的马尔可夫链,渐进地逼近系统效用的全局最优解.

关键词：网格服务质量安全保护质量融合模型马尔可夫链

面向Deadline约束的网格QoS任务调度

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华中科技大学学报（自然科学版） 2006年第z1期34卷 185-188页

作者：东方罗军舟宋爱波东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096

根据调度算法中对QoS的匹配需求,提出了一种基于QoS优先级分组的网格任务调度思想,并且在此基础上引入任务的Deadline约束,综合考虑任务的可接受率以及系统的makespan性能,提出一种面向Dead-line约束的网格任务调度策略QD-Sufferage.实... 详细信息

根据调度算法中对QoS的匹配需求,提出了一种基于QoS优先级分组的网格任务调度思想,并且在此基础上引入任务的Deadline约束,综合考虑任务的可接受率以及系统的makespan性能,提出一种面向Dead-line约束的网格任务调度策略QD-Sufferage.实验表明,该算法在makespan、吞吐率等方面的综合性能较以往的算法有较大的提高.

关键词：网格计算任务调度服务质量(QoS) Deadline

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挖掘RFID数据库中多维频繁路径的研究

高技术通讯 2011年第8期21卷 803-809页

作者：陈竹西胡孔法陈崚宋爱波东南大学计算机科学与工程学院南京210096 扬州大学信息工程学院扬州225127

针对应用于物流和供应链管理的射频识别（RFID）系统产生的海量路径数据集中的多维频繁路径挖掘的问题进行了深入的研究，提出了Dim-path与Path－dim两种不同的顺序处理非路径维数据和路径数据的多维频繁路径挖掘算法。这两种算法根据R... 详细信息

针对应用于物流和供应链管理的射频识别（RFID）系统产生的海量路径数据集中的多维频繁路径挖掘的问题进行了深入的研究，提出了Dim-path与Path－dim两种不同的顺序处理非路径维数据和路径数据的多维频繁路径挖掘算法。这两种算法根据RFID路径数据自身的特点，将RFID数据划分为非路径维数据、位置数据、停留时间数据，将多维路径挖掘问题分解为多维模式分析与序列模式挖掘问题处理，来提高算法的效率。买验结果与算法分析都表明，Dim－path算法与Path－dim算法能够有效快速地挖掘多维频繁路径。

关键词：射频识别(RFID) 多维模式分析序列模式挖掘投影数据库

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基于P2P结构的无线网格资源发现机制

华中科技大学学报（自然科学版） 2007年第S2期35卷 53-56页

作者：朱夏罗军舟宋爱波东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096

针对无线网络的特殊环境,提出了一种基于P2P结构的无线网格资源发现机制,该机制结合了分布式与集中式网格资源发现的优点,引入了超级节点的概念,通过超级节点管理域内用户,将资源信息存放在超级节点中,避免了中央节点聚合目录的更新.并... 详细信息

针对无线网络的特殊环境,提出了一种基于P2P结构的无线网格资源发现机制,该机制结合了分布式与集中式网格资源发现的优点,引入了超级节点的概念,通过超级节点管理域内用户,将资源信息存放在超级节点中,避免了中央节点聚合目录的更新.并在此机制基础上给出了一个无线网格信息服务架构,满足了无线网格资源发现的分散性和可扩展性的特点.理论分析和实验证明能够提高无线网格资源发现效率.

关键词：无线网格 P2P 资源发现超级节点信息服务

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数据中心多目标虚拟机管理研究

华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第5期43卷 56-62页

作者：黄海峰宋爱波樊维张鸿中国电力科学研究院江苏南京210003 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京211189

通过建立起资源使用、服务器热点与电源能耗三者的统一优化模型,设计多目标虚拟机动态管理系统,协同优化资源使用、服务器热点和电源能耗,以使得数据中心的效益达到最优.鉴于数据中心负载流量的动态波动性,采用基于滑动窗口的两级状态... 详细信息

通过建立起资源使用、服务器热点与电源能耗三者的统一优化模型,设计多目标虚拟机动态管理系统,协同优化资源使用、服务器热点和电源能耗,以使得数据中心的效益达到最优.鉴于数据中心负载流量的动态波动性,采用基于滑动窗口的两级状态检测策略来决策迁移虚拟机时刻,基于多目标统一优化模型设计相应算法来解决迁移虚拟机和目的主机的选择问题.最后在Xen虚拟机平台上测试该系统,实验结果表明:本文设计的虚拟机动态管理方法能够较好地协同优化数据中心的资源使用、服务器热点和电源能耗,使得数据中心的效益达到最优.

关键词：虚拟机整合数据中心服务器热点应用性能能源消耗

云计算环境下支持复杂查询的多维数据索引机制

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计算机研究与发展 2013年第8期50卷 1592-1603页

作者：朱夏罗军舟宋爱波东方东南大学计算机科学与工程学院南京211189

针对云计算环境下分布式存储系统的数据索引不支持复杂查询的问题,提出了一种多维数据索引机制M-Index,采用金字塔技术(pyramid-technique)将数据的多维元数据描述成一维索引,在此基础上首次提出前缀二叉树(prefix binary tree,PBT)的概... 详细信息

针对云计算环境下分布式存储系统的数据索引不支持复杂查询的问题,提出了一种多维数据索引机制M-Index,采用金字塔技术(pyramid-technique)将数据的多维元数据描述成一维索引,在此基础上首次提出前缀二叉树(prefix binary tree,PBT)的概念,通过提取一维索引和PBT有效节点的前缀作为数据在存储系统中的主键.数据根据主键和一致性Hash机制发布到存储节点组成的覆盖网络.设计了基于M-Index的数据查询算法,将复杂查询请求转换成一维查询键值,有效支持多维查询和区间查询等复杂查询模式.理论分析和实验表明,M-Index在复杂查询模式下具有良好的查询效率和负载均衡.

关键词：云计算数据索引多维查询区间查询一致性Hash

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OLAP聚集计算中的维存储技术

东南大学学报（自然科学版） 2012年第5期42卷 797-802页

作者：宋爱波张若儒赵经华何战国东南大学计算机科学与工程学院南京211189

为解决传统行存储结构导致OLAP聚集计算效率低下的问题,设计了基于维存储的OLAP数据存取技术.首先,将OLAP事实表中的维属性集和度量属性集定义为2个列族,每张维表的所有属性定义为1个列族.对维表进行二进制编码,生成维层次编码,从而保... 详细信息

为解决传统行存储结构导致OLAP聚集计算效率低下的问题,设计了基于维存储的OLAP数据存取技术.首先,将OLAP事实表中的维属性集和度量属性集定义为2个列族,每张维表的所有属性定义为1个列族.对维表进行二进制编码,生成维层次编码,从而保持了维的层次语义特性.以(维层次编码,度量值)对形式按列组织数据,消除查询时维表与事实表的复杂连接操作运算.然后,采用自底向上方法构建B+树,对维层次编码进行索引,加快了数据读取效率.通过增删事实表和维层次编码-度量表中相应的列,实现维和度量的增加和删除.性能分析结果表明,这种OLAP数据存取技术具有良好的可扩展性,能高效地管理和存取OLAP海量多维数据,有效支持上层OLAP聚集计算.

关键词： OLAP HBase 维存储 B+树