互联网可扩展路由

全球路由表的高速膨胀,使互联网路由系统的可扩展性面临着严峻的挑战.为了缩减路由表,很多研究提出了新的路由解决方案.在介绍了互联网路由系统现状之后,从较高层次上将存在的解决方案分为短期方案、路由架构和可扩展路由算法3部分.着重介绍了路由算法和路由架构这两类工作,对经典的可扩展路由算法和路由架构进行了深入的分析和比较.最后讨论了有待解决的关键问题和未来的研究方向.

用户位置感知的Web服务QoS预测方法

随着互联网上Web服务数量的增多,服务的QoS开始成为用户在选择服务时关注的焦点.为了有效获取服务的QoS信息以便向用户推荐高质量的服务,提出一种用户位置感知的Web服务QoS预测方法--UL-WSRec.利用一些QoS属性受用户位置影响的事实和同一个自治系统中的用户在位置上邻近的特点,根据自治系统来计算用户位置和划分相似用户.在传统的协同过滤算法基础上,利用用户位置信息提出了改进的算法,以提高服务QoS预测的效率和精度.基于真实Web服务数据的实验表明了该方法的有效性.

针对无标度网络的紧凑路由方法

衡量一种路由算法优劣的两个重要指标是路由表的大小和路径的长度,但这两个方面通常是互相矛盾的.紧凑路由(compact routing)研究旨在设计路由算法在这两个指标上获得优化的平衡(tradeoff).目前,已有许多学者针对任意拓扑的网络提出了普适(universal)的紧凑路由方法(compact routing scheme).但是,真实的网络都具有特定的拓扑,普适的紧凑路由方法并没有利用真实网络呈现的特定拓扑特征,因而在这类网络上未必能取得最优的性能.最近的研究发现,许多真实网络都具有无标度特征和强聚集特征,利用这两类拓扑特征,提出了一种针对这类网络的紧凑路由方法.该路由方法将网络看成是由一个骨干树和一些捷径组成,在任意源节点和目的节点之间路由,使用路径的长度不超过它们的最短路径长度加上一个整数b.路由表大小限制在O(clog2n)比特,其中,b和c是由网络结构决定的参数.实验结果表明,在无标度网络上,b和c可以同时取较小的值.与以往的紧凑路由方法相比,该方法在平均性能上表现更好.

无标度网络上名字无关的紧凑路由研究

紧凑路由是一类可扩展路由方法,能够在使用较短路径路由的同时,大幅降低节点路由表的空间开销.为解决Internet的路由扩展问题,无标度网络上的紧凑路由最近引起了关注.然而,以往的紧凑路由方法大多是名字有关的,即必须对网络节点重新命名或编址,这对于真实网络是不太实际的.针对无标度网络提出了一种名字无关的紧凑路由方法,即不需要显式改变节点的名字,任何节点只需要知道目的节点的原始名字就可以将包送达,因此具有更好的实用性.该方法在名字有关的紧凑路由方法基础上,引入一种名字映射系统.路由过程一般分为两个阶段:先由目的节点的原始名字查询其隐藏的地址,然后根据该地址路由.为了优化路由的性能指标,选择无标度网络中度最大的部分节点作为路由用的地标,并在这些地标上均匀且分布地为所有节点建立名字到位置的映射.分析和仿真表明,该路由方法可以在无标度网络上取得很高的路由性能,与以往最优的名字无关紧凑路由方法相比,在拉伸系数和路由表大小方面都有显著提高.

大规模网络上基于图嵌入的可扩展路由方法

大规模网络上理想的路由方法必须同时具有较小的路由表和较短的路径.传统的最短路径路由算法只考虑优化路径,但是路由表需要维护到所有节点的路由信息,故路由表项数至少随网络规模线性增长,因此呈现较差的扩展性.针对基于图嵌入的可扩展路由进行了研究,提出将网络嵌入到由它的支撑图(spanner)导出的度量空间.利用真实网络普遍存在的小世界和无标度拓扑特征,提出了一种嵌入和路由方法——GEROUTE,它用源于高度节点的树形支撑图来构造嵌入,对节点分配较短的标记,使得节点在支撑图上的距离能够由标记推算出来,在节点标记定义的度量空间中使用贪心路由,而节点的路由表只需要存放邻居的标记.分析和仿真表明该路由方法在像Internet的这类图上能够取得比较理想的路由性能,与其他同类方法相比表现更好.

紧凑路由研究

传统的最短路径路由策略通常需要在每个节点上维护到所有其他节点的路由信息,路由表大小随着网络规模的增加而快速增长,因此可扩展性不好。紧凑路由能够有效降低路由表的增长速度,允许通过路径的小幅拉伸来大幅缩减节点的路由表,从而在路径长度和路由表规模之间获得比最短路径路由更好的平衡。针对通用网络或特定拓扑类型的网络提出了许多紧凑路由策略,在尽可能缩减路由表的同时优化拉伸系数和包首部长度等路由参数。对紧凑路由的研究成果进行了综述,对提出的紧凑路由策略进行了分析和比较,并指出了紧凑路由面临的一些问题和未来的研究方向。

基于GSM模块的短信平台服务器设计与实现

介绍了一种使用GSM模块构建企业短信平台的实现方案,包括系统的硬件环境、短信服务器软件的体系结构、功能和设计。该方案在笔者单位短信平台中的应用表明,它具有对硬件要求不高,实现简单,二次开发方便的特点。

基于COM的芯片仿真技术研究

介绍了利用COM对象来模拟和仿真硬件芯片的结构、功能、特征以及信号的传递方式。针对芯片仿真,提出了一种软芯片模型,实现仿真模型的构件化,提高其重用性,对于系统仿真,构件化软件开发具有一定的应用价值。

P2P流量优化技术综述

P2P应用对网络带宽的过度消耗给网络运营商带来了越来越大的压力。如何有效地控制P2P流量,既能够提高承载网的效率又能够保护用户的利益,是互联网产业界和学术界广泛关注的问题。各种P2P流量优化技术的提出正是为了解决上述问题。本文在指出了P2P流量优化技术的必要性之后,介绍了P2P流量优化技术的发展现状,包括一些最新的P2P流量优化方案和P2P流量优化技术标准制定的进展情况,并给出了相应的观点与看法。

二、四辊轧机实时数据监控系统的设计

文介绍了二、四辊轧机实时数据监控系统的功能结构、硬件构成和软件设计思想。详细论述了实时数据采集与处理中的一些技术难点,并提出了有效的解决方法。

一种用于复杂网络搜索的标记策略

搜索是复杂网络上的一项基本功能,设计搜索策略的一个重要目标是在每个节点上维护尽可能少的信息,并且搜索效率尽可能高。针对复杂网络搜索提出了一种新的标记策略(labelingscheme)。通过将网络嵌入到较简单的度量空间和对节点重新命名,使每个节点只需要知道邻居节点的名字,因而在节点上存放很少的信息,而搜索使用的路径长度限制在较小的范围内。由于许多真实的复杂网络都是无标度网络,利用它们的拓扑特征,该策略在这类网络上能够获得很高的搜索效率,绝大部分情况下搜索使用的路径都是最优路径。与已知的几种标记策略相比,仿真结果表明该策略的总体性能更好。

无线传感器网络中保证交付的贪婪路由算法

针对传感器网络提出了一种高效的点对点的路由方法。通过对每个节点分配坐标,将网络映射到由它的若干生成树构成的度量空间,根据节点坐标使用贪婪算法路由,即总是选择离目的节点最近的邻居转发包。该方法在每个节点的路由表中只需要维护邻居的坐标,包首部开销最多为O(log2n)2比特。与很多基于位置的贪婪路由算法相比较,该方法的特点是贪婪路由算法能够保证网络中任意一对节点之间都是可达的,并且路径长度不超过这对节点在生成树上的距离。仿真表明该方法同时能够在路径拉伸度和负载平衡上取得较好的性能。

一种用于局域网通信的组件程序的开发与使用

本文介绍了一种用于微机局域网通信的DCOM组件程序的设计。对通信组件的功能,设计思想进行了详细的阐述,并对如何应用该组件开发通信程序进行了说明。该组件可以用来实现应用程序之间多路数据的通信,并且具有较好的复用性和通用性。

二、四辊轧机实时数据监控系统的设计

本文介绍了二、四辊轧机实时数据监控系统的功能结构、硬件构成和软件设计思想。详细论述了实时数据采集与处理中的一些技术难点，并提出了有效的解决方法。

计算机专业实践教学问题分析与对策研究

计算机本科教学的一个重要目标是培养具有实践动手能力的计算机人才,但很多大学在实践教学中都存在诸多问题。可以通过实施本科生导师制,吸纳和鼓励本科生进入实验室,建立本科生实践兴趣小组、鼓励学生之间互助和协作,对原有的教学方法进行改进,提高学生的动手实践能力。

基于因子分解机的质量感知Web服务推荐方法

随着Web服务市场的发展,Web服务数量日益庞大,服务的质量日益受到重视,因此为用户评估服务质量并推荐高质量的服务成为了极为重要的问题.传统的协同过滤方法用于Web服务推荐,可能会因为数据稀疏导致性能不高.近年较流行的矩阵分解技术可以用来克服推荐系统的数据稀疏问题,但是计算的时间复杂度较高,可扩展性差.为同时提高Web服务质量推荐的精度和效率,文中引入了一种通用的因子分解机模型到Web服务推荐中.因子分解机具有线性的计算时间复杂度,不仅能适应数据高度稀疏的推荐系统环境,而且很容易结合用户和推荐对象的上下文信息以进一步提升性能.文中提出的质量感知Web服务推荐方法,是在因子分解机的基础上,考虑了Web服务质量与用户(或服务)位置之间的相关性.该方法先利用位置信息计算每个用户(或服务)的相似邻居,然后将相似用户(或服务)的影响与因子分解机结合来为目标用户预测目标服务的质量,最后在预测服务质量的基础上为目标用户发现和推荐高质量的服务.在真实的Web服务调用数据集上开展实验表明,该方法在预测精度上优于其它协同过滤及因子分解推荐算法.同时由于该方法具有较低的时间复杂度,可以较好地解决大规模Web服务推荐系统的可扩展问题.

基于主题模型的Mashup标签推荐方法

Web 2.0时代,标签作为Web资源管理和检索的有效方式已成为近年的热点研究对象.开发者通常为新的Mashup人工指定若干与功能性相关的标签,以便于用户理解、检索以及实现Mashup资源的分类管理.然而,手动指定标签十分繁琐且费时,自动生成Mashup标签十分必要但缺乏有效方法.针对该问题,文中提出一种基于主题模型的方法进行Mashup标签的自动推荐.该方法首先建立Mashups与Web Application Programming Interfaces(APIs)的描述文档以及Mashups与APIs之间的组合关系模型,然后寻找与待推荐标签Mashup的描述文档主题分布相似的Web APIs,并将它们与该Mashup直接组合的APIs合并,采用一种带权重的PageRank算法,从中挑选出最重要的APIs,最后将它们已有标签推荐给该Mashup.同时,针对所提方法文中设计实现一种标签排序算法,该算法优先推荐那些与Mashup主题最相关的标签.根据使用从ProgrammableWeb收集的真实数据进行实验可知,文中所提出的方法明显优于其他自动化标签推荐方法.

QoS全局最优动态Web服务选择算法

Web服务作为一种新型的分布式计算模式近年来得到迅速的发展,来自不同服务提供商的服务可被整合以提供组合服务.QoS全局最优动态Web服务选择是服务组合中的一个难题.基于粒子群进化算法,设计一种用于解决该问题的PSO-GODSS算法.其主要思想是将问题表示为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,通过理想点的方法将多目标向单目标转化,利用粒子群算法的智能优化原理进行算法设计及求解,最终产生一组满足约束条件的优化服务组合流程集.理论分析和实验结果表明该算法的可行性和有效性,且算法的执行效率和收敛速度优于以往的多目标遗传算法.

考虑QoS属性相关性的Web服务选择

现有的Web服务选择方法通常假定偏好由用户给出.由于偏好的主观性和模糊性,用户通常无法用具体数字表达清楚自己的偏好.且QoS各维属性之间存在相关性,偏好加权的方法无法消除信息的重叠,导致服务综合QoS评价不准确.针对该问题,在Web服务选择框架中对QoS属性设置区间搜索以考虑用户的优先偏好,使得初选的服务满足用户的QoS约束.对初选的服务利用主成分分析的思想,提出一种可行的Web服务选择算法PCA-WSS,根据各主成分的贡献率进行加权,分离QoS各维属性之间存在的相关性,有效地评价服务的综合QoS,为用户选择综合QoS最优的服务.实验结果验证算法的有效性和可行性.

一种基于特征模型和协同过滤的需求获取方法

随着互联网和Web服务相关技术的快速发展,基于互联网进行软件开发越来越受到软件开发从业者的青睐.软件开发是一种多知识密集型过程,其中需求获取对软件系统的成功具有关键作用.基于互联网的软件需要满足大量地理位置各异、类型不同的客户需求,这增加了需求获取的难度;与此同时,互联网上相似类型的软件众多,这些具有大量相似功能的软件为软件需求获取提供了新的途径.为此,已有研究将推荐系统引入到软件需求获取过程中,借助于已有相似软件需求描述,为新软件推荐合适的缺失特征.为了提高推荐系统在软件需求预测和辅助获取过程中的准确率,提出了FM_KNN算法,利用特征模型中的特征类型以及特征间的关联关系,结合KNN(K-nearest neighbors)协同过滤推荐系统进行辅助需求获取.通过在真实数据集和仿真数据集上的实验和分析,验证了所提方法在预测准确率上具有更好的效果,从而为需求获取提供更好的支持.