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基于概率模型的网络切片资源优先度调度仿真 被引量:2
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作者 周兵 《计算机仿真》 北大核心 2019年第9期479-482,487,共5页
采用传统的方法进行网络资源调度时,难以确定网络切片资源调度指标的权重,存在调度精度低、运行时间较长和资源丢包率较高等问题。为解决上述问题,提出基于概率模型的网络切片资源优先度调度方法,采用贝叶斯网络表示概率模型图,根据模... 采用传统的方法进行网络资源调度时,难以确定网络切片资源调度指标的权重,存在调度精度低、运行时间较长和资源丢包率较高等问题。为解决上述问题,提出基于概率模型的网络切片资源优先度调度方法,采用贝叶斯网络表示概率模型图,根据模型图得到模型观测变量、部分变量以及变量的后验分布。并在上述基础上,创建概率模型,根据概率模型计算出网络切片资源优先度。利用调度方法对任务集优先度进行调度。仿真结果证明,所提方法资源丢包率较低,调度效率较高,为更好地提升网络工作效率提供了较大的帮助。 展开更多
关键词 概率模型 网络切片资源 资源优先度
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沐川县植物群落旅游资源综合评价
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作者 方智超 蒋伶 《林业调查规划》 2021年第4期103-114,共12页
对自然生态保护地类、乡村农业生产类和城镇绿地绿化类3个主类型及其对应的8个亚类型植物群落旅游资源进行调查,并从本底价值和开发利用适宜性两个维度进行资源的综合评价。结果显示:沐川县资源本底价值特品级、优良级和普通级分别有3... 对自然生态保护地类、乡村农业生产类和城镇绿地绿化类3个主类型及其对应的8个亚类型植物群落旅游资源进行调查,并从本底价值和开发利用适宜性两个维度进行资源的综合评价。结果显示:沐川县资源本底价值特品级、优良级和普通级分别有3、11和19处;资源开发利用适宜性特品级、优良级和普通级分别有3、17和13处;资源利用优先度包含优先、重点、储备、暂缓4个档次,形成了“林、竹、茶、花、果、药”的凝练特征。根据评价结果提出资源优先保护、适度旅游开发利用、紧抓农林上位要求、落实旅游富民政策等植物旅游资源利用的建议。 展开更多
关键词 植物群落旅游资源 本底价值 开发利用适宜性 资源利用优先 沐川县
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On-line topical importance estimation:an effective focused crawling algorithm combining link and content analysis 被引量:6
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作者 Can WANG Zi-yu GUAN +3 位作者 Chun CHEN Jia-jun BU Jun-feng WANG Huai-zhong LIN 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第8期1114-1124,共11页
Focused crawling is an important technique for topical resource discovery on the Web.The key issue in focused crawling is to prioritize uncrawled uniform resource locators(URLs) in the frontier to focus the crawling o... Focused crawling is an important technique for topical resource discovery on the Web.The key issue in focused crawling is to prioritize uncrawled uniform resource locators(URLs) in the frontier to focus the crawling on relevant pages.Traditional focused crawlers mainly rely on content analysis.Link-based techniques are not effectively exploited despite their usefulness.In this paper,we propose a new frontier prioritizing algorithm,namely the on-line topical importance estimation(OTIE) algorithm.OTIE combines link-and content-based analysis to evaluate the priority of an uncrawled URL in the frontier.We performed real crawling experiments over 30 topics selected from the Open Directory Project(ODP) and compared harvest rate and target recall of the four crawling algorithms:breadth-first,link-context-prediction,on-line page importance computation(OPIC) and our OTIE.Experimental results showed that OTIE significantly outperforms the other three algorithms on the average target recall while maintaining an acceptable harvest rate.Moreover,OTIE is much faster than the traditional focused crawling algorithm. 展开更多
关键词 Focused crawlers Topical crawlers PAGERANK Classifiers On-line topical importance estimation (OTIE) algorithm
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