面向多尺度最近时间序列的全序链集挖掘算法

挖掘时间序列中的全链集是一个新兴领域。据了解,当前并无多尺度最近时间序列的全链集挖掘算法存在。对多尺度最近时间序列下全序链集的挖掘问题进行研究,在现有LRSTOMP和ALLC算法的基础上提出了一种具有增量计算特性的挖掘算法MTSC(Mining Time Series All-Chain Sets over Multi-scale Nearest Time Series,MTSC)。该算法依次使用LRSTOMP与ALLC算法对第一个最近时间序列成员内容进行处理,得到该成员上的全序链集挖掘结果,同时保留该成员相关的PL和PR结构。从第二个最近时间序列成员开始,MTSC算法中的LRSTOMP过程只需要处理当前最近时间序列成员相对于前一个最近时间序列成员的新增部分,进一步结合前一个最近时间序列成员上的PL和PR,可以增量获得当前最近时间序列成员上的PL和PR结构,在此基础上使用ALLC算法得到该成员上的全序链集挖掘结果。相较于对每一个最近时间序列成员内容都使用LRSTOMP和ALLC算法处理的Naive方式,MTSC算法利用增量计算的思想,避免了对全部数据进行重复性计算,从而加快了算法的执行速度,具有更高的时间效率。基于公有数据样本Penguin和TiltABP的仿真实验验证了该算法的有效性,实验结果表明其性能与Naive算法完全一致,且对于以上数据样本,在空间开销增加1.1%~9.7%的情况下,可以实现时间效率80%~88.3%的提升。

数据中心基于服务满足度的网络流避让方法

越来越多的行业开始利用云以降低成本提高生产力,支撑多样化的服务对数据中心的网络性能提出了更高的要求,如何高负载下优先保证各项服务的质量变得至关重要,云服务提供商同时也关注如何提高数据中心的网络资源利用率并降低能耗。结合上述问题,提出一种基于服务满足度对非服务网络流进行调度的方法。引入服务满足度这一概念,评估网络状态能否满足服务需要,然后依据网络流所支撑的不同服务将其分类,网络负载激增时基于服务满足度调整非用户服务依赖的网络流,降低网络负载缓解拥塞。仿真结果表明,主动避让方法在网络高负载时能优先保证服务的质量,同时提高网络性能。