为了解决Min-Min调度算法中存在的负载不平衡问题,提高集群系统的负载均衡性,该文提出了一种基于Min-Min极限下压算法的负载模糊分类与局部重调度算法(Load fuzzy classification and local re-schedule algorithm,LFC-LRA)。引入模糊...为了解决Min-Min调度算法中存在的负载不平衡问题,提高集群系统的负载均衡性,该文提出了一种基于Min-Min极限下压算法的负载模糊分类与局部重调度算法(Load fuzzy classification and local re-schedule algorithm,LFC-LRA)。引入模糊分类的思想,根据各节点的负载大小,将节点分成三种类型:重负载、中负载和轻负载;对负载较重和较轻的节点进行重新调度,使用Min-Min极限下压算法压缩这些节点的任务完成时间,改善算法的负载失衡问题。实验结果表明:改进后的算法具有较好的负载均衡性,能有效地提高资源的利用率,降低系统的任务完成时间。展开更多
为了解决基于传统关键词的文本聚类算法没有考虑特征关键词之间的相关性,而导致文本向量概念表达不够准确,提出基于概念向量的文本聚类算法TCBCV(Text Clustering Based on Concept Vector),采用HowNet的概念属性,并利用语义场密度和义...为了解决基于传统关键词的文本聚类算法没有考虑特征关键词之间的相关性,而导致文本向量概念表达不够准确,提出基于概念向量的文本聚类算法TCBCV(Text Clustering Based on Concept Vector),采用HowNet的概念属性,并利用语义场密度和义原在概念树的权值选取合适的义原作为关键词的概念,实现关键词到概念的映射,不仅增加了文本之间的语义关系,而且降低了向量维度,将其应用于文本聚类,能够提高文本聚类效果。实验结果表明,该算法在文本聚类的准确率和召回率上都得到了较大的提高。展开更多
文摘为了解决Min-Min调度算法中存在的负载不平衡问题,提高集群系统的负载均衡性,该文提出了一种基于Min-Min极限下压算法的负载模糊分类与局部重调度算法(Load fuzzy classification and local re-schedule algorithm,LFC-LRA)。引入模糊分类的思想,根据各节点的负载大小,将节点分成三种类型:重负载、中负载和轻负载;对负载较重和较轻的节点进行重新调度,使用Min-Min极限下压算法压缩这些节点的任务完成时间,改善算法的负载失衡问题。实验结果表明:改进后的算法具有较好的负载均衡性,能有效地提高资源的利用率,降低系统的任务完成时间。
文摘为了解决基于传统关键词的文本聚类算法没有考虑特征关键词之间的相关性,而导致文本向量概念表达不够准确,提出基于概念向量的文本聚类算法TCBCV(Text Clustering Based on Concept Vector),采用HowNet的概念属性,并利用语义场密度和义原在概念树的权值选取合适的义原作为关键词的概念,实现关键词到概念的映射,不仅增加了文本之间的语义关系,而且降低了向量维度,将其应用于文本聚类,能够提高文本聚类效果。实验结果表明,该算法在文本聚类的准确率和召回率上都得到了较大的提高。
