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干扰状态下大规模网络数据流的分发协调技术研究
1
作者
徐焕
查志勇
+1 位作者
刘芬
彭祥礼
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第7期199-203,共5页
干扰状态下大规模网络数据流具有实时性、波动性、突发性等特点,当前数据流分发协调方法无法保证数据流的平稳传输及分发协调的实时性。为此,提出一种新的干扰状态下大规模网络数据流分发协调方法,通过网络数据流预测值和实际值之间的...
干扰状态下大规模网络数据流具有实时性、波动性、突发性等特点,当前数据流分发协调方法无法保证数据流的平稳传输及分发协调的实时性。为此,提出一种新的干扰状态下大规模网络数据流分发协调方法,通过网络数据流预测值和实际值之间的误差滤除干扰状态下的干扰数据,保证剩余数据流的纯正性。将大规模网络数据流分发协调问题转换成多目标优化问题,以提高大规模网络数据流分发协调的整体性能为目的设定一个目标函数,提出一种大规模网络数据流分发协调预测技术,通过比较处理器计算资源和未来的预期负载确定数据流分发协调策略。实验结果表明,采用所提方法对干扰状态下大规模网络数据流进行分发协调,不仅效率高、实时性好,而且CPU资源利用率很高。
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关键词
干扰状态下
大规模网络数据
流
分发协调
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职称材料
Spark平台上利用网络加权Voronoi图的分散迭代社区聚类并行化研究
被引量：
1
2
作者
颜烨
张学文
王立婧
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第3期14-21,38,共9页
针对当下数据大规模增长对计算能力需求的急剧增长,传统独立运行的机器在大规模网络社区中执行社区检测操作时无法提供所需的数据处理能力的问题,提出一种网络加权Voronoi图的并行分散迭代社区聚类法(NWVD-PDICCM)。利用基于网络加权Vor...
针对当下数据大规模增长对计算能力需求的急剧增长,传统独立运行的机器在大规模网络社区中执行社区检测操作时无法提供所需的数据处理能力的问题,提出一种网络加权Voronoi图的并行分散迭代社区聚类法(NWVD-PDICCM)。利用基于网络加权Voronoi图的分散迭代社区聚类方法(NWVD-DICCM)提取大型网络的有效社区结构。结合并行聚类方法,将DICCM方法的操作从串行过程转换为并行计算。利用执行并行社区聚类时的图分区,通过最小化从属工作者之间的通信来加速该过程。仿真实验结果表明,NWVD-PDICCM可以与一系列计算机架构平台共同运行,并且实现基于Spark平台的并行操作,相比其他几种较新的方法,在大规模网络数据处理能力方面得到显著提升。
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关键词
大规模网络数据
网络
加权Voronoi图
聚类社区
分散迭代
并行计算
Spark平台
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职称材料
题名
干扰状态下大规模网络数据流的分发协调技术研究
1
作者
徐焕
查志勇
刘芬
彭祥礼
机构
武汉大学计算机学院
华中科技大学计算机科学与技术学院
国网湖北省电力公司信息通信分公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第7期199-203,共5页
文摘
干扰状态下大规模网络数据流具有实时性、波动性、突发性等特点,当前数据流分发协调方法无法保证数据流的平稳传输及分发协调的实时性。为此,提出一种新的干扰状态下大规模网络数据流分发协调方法,通过网络数据流预测值和实际值之间的误差滤除干扰状态下的干扰数据,保证剩余数据流的纯正性。将大规模网络数据流分发协调问题转换成多目标优化问题,以提高大规模网络数据流分发协调的整体性能为目的设定一个目标函数,提出一种大规模网络数据流分发协调预测技术,通过比较处理器计算资源和未来的预期负载确定数据流分发协调策略。实验结果表明,采用所提方法对干扰状态下大规模网络数据流进行分发协调,不仅效率高、实时性好,而且CPU资源利用率很高。
关键词
干扰状态下
大规模网络数据
流
分发协调
Keywords
interference condition
large-scale network data flow
distribution of coordination
分类号
TP393.06 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
Spark平台上利用网络加权Voronoi图的分散迭代社区聚类并行化研究
被引量：
1
2
作者
颜烨
张学文
王立婧
机构
重庆大学城市科技学院电气信息学院
北华大学机械工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第3期14-21,38,共9页
基金
吉林省自然科学基金项目(20150101025JC)
高档数控机床科学与基础制造装备科技重大专项(2015ZX040003002)
重庆市本科高校大数据智能化类特色专业建设项目(渝教高发[2018]12号)。
文摘
针对当下数据大规模增长对计算能力需求的急剧增长,传统独立运行的机器在大规模网络社区中执行社区检测操作时无法提供所需的数据处理能力的问题,提出一种网络加权Voronoi图的并行分散迭代社区聚类法(NWVD-PDICCM)。利用基于网络加权Voronoi图的分散迭代社区聚类方法(NWVD-DICCM)提取大型网络的有效社区结构。结合并行聚类方法,将DICCM方法的操作从串行过程转换为并行计算。利用执行并行社区聚类时的图分区,通过最小化从属工作者之间的通信来加速该过程。仿真实验结果表明,NWVD-PDICCM可以与一系列计算机架构平台共同运行,并且实现基于Spark平台的并行操作,相比其他几种较新的方法,在大规模网络数据处理能力方面得到显著提升。
关键词
大规模网络数据
网络
加权Voronoi图
聚类社区
分散迭代
并行计算
Spark平台
Keywords
Large-scale network data
Network weighted Voronoi diagram
Cluster communities
Decentralized iterations
Parallel computing
Spark platform
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
干扰状态下大规模网络数据流的分发协调技术研究
徐焕
查志勇
刘芬
彭祥礼
《科学技术与工程》
北大核心
2017
0
在线阅读
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职称材料
2
Spark平台上利用网络加权Voronoi图的分散迭代社区聚类并行化研究
颜烨
张学文
王立婧
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
1
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职称材料
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