江苏省自然科学基金(BK2009535)
- 作品数：11 被引量：34H指数：3
- 相关作者：游静孙玉强李千目李媛媛冯辉更多>>
- 相关机构：常州大学南京理工大学江苏工业学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 云环境下基于协同推荐的信任评估与服务选择被引量：4
- 2016年
- "模糊、自治"的云计算环境中,服务品类繁多、质量参差不齐,用户主体难以进行可信赖的服务选择。在用户交互经验的基础上,结合现实人际交易模式,提出了一种基于协同推荐的综合信任量化评估模型。模型引入了时间衰减、权重两类动态因子,设计了多元化混合协同推荐算法来实现用户之间的有效协作,帮助用户正确选择可信云服务。为了验证模型的可行性,设计出一个分布式的原型系统,对模型的用户满意度和服务选择质量进行仿真实验。仿真结果表明,该模型能够更快地提高平均服务满意度,更有效地抑制恶意服务,而且随着交互次数的增长,服务选择质量也会不断提高。
- 游静冯辉孙玉强
- 关键词：信任评估信任模型云计算
- 复杂网络环境下的动态信任模型
- 2015年
- 通过分析复杂网络环境下网络实体的特性,建立基于自主信任决策的动态信任模型:定义信任的相关概念,提出了同构、非同构关系和基于这两种关系下直接信任、传递信任和自荐信任的计算方法,并在信任度值的计算中加入时间衰减因子、权重因子等动态因素,给出了信任决策和信任度值的更新算法,最后通过实验分析该信任模型的可行性和可信性.
- 黄荣游静冯辉田松孙玉强
- 关键词：直接信任
- 云环境下的高效K-Medoids并行算法被引量：2
- 2016年
- 传统聚类算法K-Medoids对初始点的选择具有随机性,容易产生局部最优解;替换聚类中心时采用的全局顺序替换策略降低了算法的执行效率;同时难以适应海量数据的运算;针对上述问题,提出了一种云环境下的改进K-Medoids算法,该改进算法结合密度法和最大最小原则得到优化的聚类中心,并在Canopy区域内对中心点进行替换,再采用优化的准则函数,最后利用顺序组合MapReduce编程模型的思想实现了算法的并行化扩展;实验结果表明,该改进算法与传统算法相比对初始中心的依赖降低,提高了聚类的准确性,减少了聚类的迭代次数,降低了聚类的时间。
- 李媛媛孙玉强晁亚刘阳
- 关键词：MAPREDUCE
- 基于MapReduce的K-means聚类算法的优化被引量：5
- 2016年
- 针对传统的聚类算法K-means对初始中心点的选择非常依赖,容易产生局部最优而非全局最优的聚类结果,同时难以满足人们对海量数据进行处理的需求等缺陷,提出了一种基于MapReduce的改进K-means聚类算法。该算法结合系统抽样方法得到具有代表性的样本集来代替海量数据集;采用密度法和最大最小距离法得到优化的初始聚类中心点;再利用Canopy算法得到粗略的聚类以降低运算的规模;最后用顺序组合MapReduce编程模型的思想实现了算法的并行化扩展,使之能够充分利用集群的计算和存储能力,从而适应海量数据的应用场景;文中对该改进算法和传统聚类算法进行了比较,比较结果证明其性能优于后者;这表明该改进算法降低了对初始聚类中心的依赖,提高了聚类的准确性,减少了聚类的迭代次数,降低了聚类的时间,而且在处理海量数据时表现出较大的性能优势。
- 孙玉强李媛媛陆勇
- 关键词：K均值算法
- 基于用户体验的计算系统多元性能评价模型
- 2012年
- 传统的性能监控系统通过监控系统资源的使用情况来间接地反映和评价系统的运行状态,但是该方法与用户感知的系统性能有较大出入。对于终端用户,其最直接的体验就是请求的响应时间,它受系统运行过程中多种因素的综合影响。基于基因表达式编程理论,提出了一种对计算系统性能进行多元评价的基因表达式编程算法,其通过对多种系统资源数据的分析,建立响应时间对多种系统资源的数学模型,以此预测系统性能的变化。最后,针对具体的仿真环境和采样数据,采用该算法获得了响应时间的多元非线性模型。结果表明,该模型能较好地预测系统的性能变化情况。
- 游静董小龙苏兵孙玉强
- 关键词：性能评价基因表达式编程软件抗衰
- 基于软件再生理论的分布式自适应性能监控系统设计被引量：1
- 2010年
- 软件再生理论认为,计算系统运行过程中的系统资源损耗是影响系统性能的主要因素。设计一个性能监控系统,通过采集和分析资源使用情况,适时释放被损耗的资源可以有效保证系统的持续高性能。监控系统采用C/S模式以减轻监控端的负载,保证监控端的轻量级,同时实现对监控端的异步监控;基于自组织映射网络对数据的分析,实现对监控端监控参数的自适应调节;提供多种数学模型对系统性能变化进行分析和预测;设计了简单有效的决策方法支持系统的重启控制;最后通过实验证明自适应采集策略有效减少了数据采集和传输量,保证了监控端的轻量级、低负载,尽可能地降低了监控系统本身对被监控系统的影响。
- 游静徐康宁王洪元杨亚南高晋树
- 关键词：自组织映射分布式系统
- 考虑信任可靠度的分布式动态信任管理模型被引量：19
- 2017年
- 分布式动态信任模型作为适用于云计算环境下的访问管理机制已经得到广泛研究,然而现有的许多信任模型忽视了对信任数据可靠性的评估,导致推荐信任不可靠时出现模型失效.针对这一问题,提出了一种考虑信任可靠度的分布式动态信任管理模型DDTM-TR.首先使用可靠度对信任进行评估,降低不可靠数据对直接信任、推荐信任、综合信任计算的影响;然后,选择多个待选节点计算它们的综合信任,并以计算出的综合信任为概率,随机选择待选节点进行交互;在交互结束后,根据交互满意度反馈修正节点的可靠度.仿真实验结果表明:DDTM-TR模型在处理恶意服务、恶意推荐方面都优于对比模型,并且能够通过反馈算法进一步降低判断的失败率.
- 游静上官经伦徐守坤李千目王印海
- 关键词：动态信任模型信任管理推荐信任
- 基于资源耗费规律的计算系统性能评价
- 2010年
- 计算系统性能衰退的主要原因是系统资源的损耗,为避免软件衰退导致的高成本,需要对衰退过程中的资源耗费规律进行研究。通过搭建仿真环境,模拟系统的性能衰退过程,采集衰退过程中的系统资源数据,利用小波去除噪声数据,建立资源耗费规律的一元线性回归模型和状态空间模型。实验结果表明,该方法能够有效地检测出系统资源的使用情况,对计算系统的性能做出评价,从而为软件抗衰策略的制定提供数据支持。
- 石蕊游静孙玉强徐建
- 关键词：小波去噪状态空间模型性能评价
- PKI网络信任模型的分析与研究被引量：1
- 2010年
- 信任模型是整个网络安全体系的基础,决定了在网络上采用信任的形式与采用该形式带来的信任风险,并提供了建立和管理信任关系的框架。可见,对于信任模型的研究在网络安全中非常重要。文章着重分析了基于PKI的各类信任模型的信任机制、认证过程及其存在优缺点,指出了各类信任模型对网络信息安全产生影响的主要原因。通过总结与对比,指出了PKI信任模型的设计策略与发展趋势。
- 苏兵吕芳芳王洪元游静
- 关键词：公钥基础设施信任信任模型
- 云模式下计算系统的性能监控与评价方法被引量：2
- 2013年
- 用户可以基于云计算平台构建企业应用,并对外提供服务。这种应用系统称之为云模式下的计算系统。用户希望该系统能够和本地企业服务器一样可监可控甚至更方便。为此,通过搭建仿真环境,模拟了基于云计算平台提供的企业服务;设计了云模式下计算系统的性能监控工具,对常用的Linux和Windows虚拟计算系统资源进行自主监测;提出了云模式下计算系统性能的动态评价方法,将用户最直接的体验——请求的响应时间——作为性能数据,建立了响应时间和多种计算资源之间的直接关系,并采用移动窗口方式对系统性能进行持续监测和评价;针对实验中采集的资源和性能数据,获得了响应时间对多种资源的多阶段基因表达式编程模型,结果表明,理论响应时间较好地反映了系统的运行状态和性能变化趋势。
- 游静董小龙罗巨波孙玉强
- 关键词：性能评价云模式基因表达式编程系统可靠性
