大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法

设计一种大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法,在较短的时间内处理大量的云计算任务,以满足用户短时需求。建立一个大规模云计算网络任务调度模型,将大规模云计算网络任务分配到各个虚拟机节点上,快速完成用户的短时需求任务;再通过遗传算法的个体编解码、自适应函数和遗传操作获取最优任务调度结果;并引入模拟退火算法,在遗传算法获取最佳调度结果的基础上进行局部搜索,直到迭代完成,输出最终的大规模云计算网络用户短时需求任务调度的全局最优解。实验结果表明:所设计算法能够实时关注用户任务执行状态以及用户任务执行时间;当用户任务数量为220时,该算法的单节点最大执行时间约为0.27 s,可提升整个任务调度的性能和效率;且该算法获取任务调度结果的收敛速度快、精度高。

基于联合情感的多任务谣言检测方法

情感分析在社交媒体谣言检测中有重要作用,现有的谣言检测方法侧重于使用文章的情感特征,忽略了用户评论与文章的联合情感,单任务深度学习谣言检测方法缺少足够的标签数据导致准确率难以提升.为解决上述问题,基于谣言检测与联合情感检测两个任务的相关性,提出了多任务联合学习的谣言检测方法,在同一模型中实现联合情感检测以及谣言检测两个任务.首先,构建编码器提取文章及对应评论的语义特征并映射到同一语义空间,并通过注意力机制加权融合语义特征;其次,通过基于公共情感分类器与情感词典共同构建的情感提取网络提取文章与对应评论的情感特征;最后,将语义特征与联合情感特征融合后输入到两个共享损失函数的分类器中,分别得到谣言检测和联合情感检测的分类结果.实验结果表明,多任务模型的效果强于单任务模型,在公开的中文Weibo-16数据集、英文Twitter-15数据集上相较于对比方法中最好的方法,提出的模型在准确率上分别提升了3.5和2.9个百分点,F1值提高了3.1和3.9个百分点.

用户认知视角下的产品设计方法研究

目的为提高用户认知与产品映射关系的明确性与有效性,提升产品使用过程中用户认知的满意度。方法从用户认知视角出发,结合信息加工模型,集成认知任务分析方法与结构方程模型,解构用户认知与产品体验的映射关系,构建用户认知视角下的产品设计方法流程。结果以老年代步车作为设计研究对象。首先,通过认知任务分析方法明确产品“认知任务—认知路径—设计要素—产品体验”的设计分析流程;其次,引入结构方程模型以确定代步车设计要素权重,识别不同产品体验中的关键设计要素;最后,结合用户人群需求,进行设计决策和方案细化。结论该方法可识别用户对产品的关键认知触点,减少用户认知在设计创造过程产生的“黑箱”,帮助设计师确定用户认知与产品体验之间的建构路径,为设计师在具体的实践活动中提供明确的设计依据,丰富了认知心理学在设计领域的实践研究。

“预加载”式用户进度指示器对 任务完成率和用户满意度的影响

目的通过控制用户进度指示器的呈现方式,探究不同类型进度指示器对任务完成率和用户满意度的影响。方法招募120名被试完成无意义音节记忆任务,自变量为用户进度指示器类型(无/标准/预加载式/附加文字参照的预加载式),因变量为任务完成率和用户满意度,进行模拟情景下的用户体验对比试验。结果(1)相较于无进度指示器和标准进度指示器,预加载式进度指示器能显著提高任务完成率和用户满意度;(2)附加文字参照的用户进度指示器会显著提升用户满意度而对任务完成率的影响不显著。结论界面设计中可采用附加文字参照的预加载式进度指示器来提升任务完成率和用户满意度。

任务可视化调度与分配在发电厂信息化管理中的应用分析

文章着眼于发电厂信息化管理系统的设计与实现,通过考虑定期工作、临时工作、检修任务和巡检任务等多方面需求,构建了一个集成化的信息化管理系统。在系统设计中,特别强调了数据库设计与管理模块的重要性。在任务可视化调度与分配的具体实现中,综合考虑了任务的紧急度、重要性和剩余时间等因素,使得系统能够根据实际情况合理安排任务的优先级,从而提高任务调度的灵活性和智能化。通过合理的用户交互设计,简化了操作流程,提供了直观的界面,使得管理人员能够迅速理解系统功能。分析发现,应用后用户满意度最高达到10分。任务可视化调度与分配为提高生产效率、降低管理成本提供了可行的解决方案,对发电企业具有实质性的推动作用。

基于动态兴趣传播和知识图谱的推荐方法

知识图谱推荐作为一种信息过滤方法被广泛应用于电子商务和网络社交等领域,然而多数基于知识图谱的推荐方法未采取合适的策略来解决传播过程中实体语义关联性衰减问题,且单维度建模无法利用知识图谱同时丰富用户和项目表示。针对以上问题提出一种基于动态兴趣传播和知识图谱的推荐方法(recommendation method based on dynamic interest propagation and knowledge graph,RDPKG)。首先,通过传播网络挖掘层级用户兴趣生成用户表示,并采用注意力机制区分不同传播层数下用户兴趣的重要性;然后,通过交叉压缩单元提取知识图谱中的有效信息生成项目表示,并采用多任务学习优化推荐单元和知识图谱嵌入单元;最后,将最终的用户表示和项目表示内积获得交互概率。在推荐系统领域的3种公共数据集上进行对比实验,实验结果表明在点击率预测任务中RDPKG的准确率分别达到85.42%、76.09%和69.39%,优于其他对比方法,充分验证了RDPKG方法的有效性。

云边端协同下多用户细粒度任务卸载调度策略

为了解决当前处理多用户应用程序效率低下、密集网络资源利用率低及系统花费成本高等问题,提出了一种云边端协同下多用户细粒度任务卸载调度方法。该方法联合考虑了时延、能耗和服务器租用成本,先划分应用程序任务并设计子任务优先级,然后提出了多用户子任务调度方案,设计了一种改进的模拟退火粒子群算法求解最小系统总成本,从而实现最佳卸载决策。实验结果表明,所提方法相较于粒子群和模拟退火二元粒子群等其他方法,分别降低了至少12.28%和7.42%的总成本。

基于fsQCA方法的车载多屏信息系统交互设计

文章基于模糊集定性比较分析法,对车载多屏信息系统用户体验影响因素进行构型分析,提取影响驾驶体验的交互设计特征。通过用户测试,在驾驶情境下测试12项非驾驶相关任务,任务完成后对用户进行满意度调研及非结构性访谈,探索不同设计特征的组合对驾驶体验的影响。研究发现并实践了3条提升用户满意度的设计特征组合,结果显示车辆控制类低频需求任务效率提升能有效提升满意度,抬头显示器对提升媒体娱乐类任务的用户体验具有关键作用。

CSCW集成系统中用户权限安全管理方法的研究

在计算机支持协同工作的系统中，关键的技术问题之一就是用户权限的管理。系 统中的任何用户的操作权限都是不完全一致的。因此，文章陈述了通过实际工程项目的设 计 和开发获得的一些经验，创新地提出了一种适用于各种CSCW环境下的、兼具实用性与灵 活性 的用户权限管理方法，以及用该方法来构筑CSCW环境的设计思路。这种权限管理方法 从任务 处理单元和数据信息两个方面对用户的访问权限进行了控制，极好地支持了有协同 工作需求 的企业管理业务的完成。更主要的是使系统满足了企业管理创新的组织结构柔性 化和管理组 织结构正在变"扁"变"瘦"的需要。

基于任务的个性化信息检索用户模型

文章在综述用户模型的获取、组成、构建3个方面研究的基础上,以用户的任务为出发点,构建基于任务的用户模型,并阐明该用户模型的构成。文章指出未来需解决的关键问题,以更好地支持个性化信息检索的实现。

分布式系统中多用户网络应用的概率型调度算法研究

多用户网络应用是分布式计算中最主要的形式之一.为了充分挖掘分布式系统中的计算资源,任务调度是解决该问题的关键.然而,由于多用户网络应用中存在的不确定性,使得当前的调度方法在动态性、实时性、适应性等方面都存在诸多不足.考虑到用户实时性需求,本文提出了概率型调度的思想.该思想将任务的分配看作概率事件,以用户角度的最短响应时间为目标,给出了多用户网络应用的排队模型,并进一步将调度定义为一个非线性规划问题.分析表明上述方法在任务到达过程、服务率方面存在限制,进而提出了一个基于强化学习理论自适应调度算法.该算法首先利用Markov决策过程(MDP)描述该调度问题,然后对任务到达过程和服务率知识进行在线的学习.一旦获得任务分配概率,遵从该概率可进行快速的任务调度.实验表明上述两个算法相比于Min-Min、Max-Min、Suffrage、ECT四种经典调度算法具有更短的平均响应时间.除此性能外,通过实验分析了该概率型调度方法的稳定性.

任务目标特征对网络信息搜寻行为的影响

任务对网络信息搜寻行为具有重要影响。根据任务内部目标特征,将任务划分为事实型任务、信息扩展型任务和决策型任务,展开实验研究,利用客户端日志收集用户信息搜寻行为数据,利用统计学方法进行数据分析,考查任务类型与网络信息搜寻行为的影响关系。研究结果显示任务目标特征对网络信息搜寻行为具有重要影响,信息搜寻行为变量中,除查询方式、更换查询系统次数不受任务类型影响外,其余变量均具有显著差异性。

用户使用视角的政府门户网站效用及影响因素研究

政府门户网站在电子政务中处于核心地位,是用户与政府进行交流的重要平台。如何通过政府门户网站建设更好地服务公众,提升公众对政府的信任感,已成为政府和研究者共同关心的问题。本文在回顾了信息系统效用、技术接受理论、任务技术匹配理论的基础上,构建了研究模型,并以浙江省政府门户网站为实证研究对象,从用户使用视角研究门户网站效用的影响因素,最后根据研究结论给相关政府部门提出了相应的对策建议。

基于用户任务级的Web日志聚类

利用改进的用户描述计算公式和启发式聚类方法 ,进行基于用户任务级的 Web日志聚类 ,产生簇用户访问模式 ,进行有效的推荐和个性化服务 .结果表明 ,算法具有较好的聚类质量和较高的性能 .它可以成功地应用到 Web日志挖掘中 .

基于用户体验的电动工具创新设计

基于用户体验的产品创新设计是设计理论发展的新方向,也是用户体验设计在产品设计领域的扩展。通过用户体验与产品创新设计的理论分析,结合电动工具产品的特征,提出了电动工具产品创新设计方法,包括产品用户研究、任务分析、原型设计和测试评估4个阶段。其中,任务分析、构建用户任务模型是电动工具创新设计的核心环节。以曲线锯为例进行创新设计,证明该设计方法切实可行。

支持界面自动生成的模型研究

为支持界面工程化设计,提出一种基于模型驱动思想的支持界面自动生成的ADS模型。ADS模型由分析模型、会话模型和显示模型构成。分析模型完成对界面功能和数据信息的建模,依据给定的转换规则,由会话模型生成界面的抽象视图,通过显示模型处理抽象视图的可视化和布局问题,并用UsiXML界面描述语言加以描述,组合UsiXML片段成XML文件,由框架解析XML文件生成用户界面。

基于网格技术的多用户多任务模拟训练系统

针对信息化条件下的武器装备模拟训练问题提出了一种多用户多任务模拟训练系统的概念,这种模式的系统能够满足大规模、多人次的装备教学和训练需求。首先,建立了面向大规模训练的两级用户管理体制,以及B/S与HLA结合的系统体系结构;然后,综合利用Web技术、网格技术(Globus Toolkit4,GT4)和分布仿真技术(HLA/RTI)等解决了HLA联邦资源共享与整合、系统组织与协同等核心问题,实现了在同一套模拟训练系统上多组用户同时进行相同或者不同训练任务的设计目标;最后,面向通用雷达装备设计并实现了一个原型系统,它具有资源利用率高、重用性强、用户容量大等特点,在XX实验室建设的应用中取得了良好的效果。

云环境中面向随机任务的用户效用优化模型

资源分配方法和技术一直是云计算领域中的热点问题,现有的解决方案在资源分配与调度方面未能充分考虑用户的实际需要,首先通过引入用户效用的概念,建立了云环境中用户效用的描述模型,给出了用户对任务执行时间和费用满意程度的量化方法,并针对用户任务到达时间和任务类型的随机性,基于线性规划理论提出了云环境中面向用户效用的任务调度优化模型.该模型以任务完成的总效用值为目标,以用户任务的预期时间、费用和并行加速比为约束条件,能真实描述用户任务的随机性,面向时间和费用两个现实目标,求解出最合适的计算资源和排队秩序.最后通过实验表明,这种云环境中的任务调度方法能有效地满足用户对任务执行时间和费用的需求.

Scope Work中用户型任务的处理方法

给出了ScopeWork系统的体系结构 ,讨论了在这个体系结构中处理用户型任务所涉及的一些问题 ,最后给出了用户型任务的定义方法及调度方案·用户型任务是工作流管理系统中的一类重要应用 ,对其处理的好坏直接关系到工作流管理系统的运行效率·ScopeWork是正在研制的支持CIMS复杂应用的工作流管理系统的原型系统 ,该系统不仅讨论了对事务型工作流的处理问题 。

用户抵制与信息系统成功实施的关系研究

为了探讨用户抵制影响信息系统成功实施的内在机理,重点分析了任务冲突和关系冲突的中介效应。为此选择信息系统终端用户作为研究对象,采用结构方程模型、层级回归等方法分析225份样本数据。研究结果表明:用户抵制对信息系统成功实施有显著的负向影响;任务冲突和关系冲突在用户抵制与信息系统成功实施之间起着相反的中介作用,其中任务冲突有利于信息系统成功实施,而关系冲突不利于信息系统成功实施。