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1. 基于一致性Hash的分布式海量分子检索模型
孙霞, 禹龙, 田生伟, 闫奕霖, 林江丽
计算机应用    2015, 35 (4): 956-959.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.0956
摘要533)      PDF (581KB)(530)    收藏

针对大数据环境下,传统通用图匹配检索低效、折射率数据无法快速定位的问题,建立了基于一致性Hash的分布式海量分子检索模型。模型结合分子特点,将连续的折射率通过等宽算法离散化建立高速Hash索引,实现分布式海量分子检索系统,有效减小了参与计算的分子数据规模,并根据分子访问频次处理冲突从而提高分子检索效率。实验结果表明,在包含20万个分子的数据中,该方法平均检索耗时约为通用图匹配平均检索耗时的5%,模型性能稳定,具有高可扩展性;对于海量数据环境下依据折射率检索高频次分子较为适用。

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2. 基于多条件休眠的802.15.4网络能耗优化方法
程宏斌, 孙霞
计算机应用    2015, 35 (1): 31-34.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.01.0031
摘要507)      PDF (791KB)(438)    收藏

针对802.15.4网络能耗优化问题,提出了一种基于多条件休眠模式的媒体接入控制(MAC)层信道接入机制.首先,建立该机制的马尔可夫模型;然后,基于模型对网络主要状态的稳态概率和协议参数进行推导;其次,分析了节点在每个超帧内的平均能耗;最后,研究了数据包到达率、退避次数、超帧指数和最小退避指数对节点主要状态的稳态概率、能耗和节点生存时间的影响.实验结果表明,与节点无休眠态的802.15.4网络相比,节点能耗降低了84.4%左右;与部分条件休眠的方法比较,节点能耗平均降低了62.8%,网络存活时间平均提高了70%.模型较好地描述了提出的网络信道接入机制,合理的网络参数设置能够优化网络能耗性能,也为无线传感器网络(WSN)的实际应用提供能耗优化参考.

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3. 基于多分类器的迁移Bagging习题推荐
吴云峰 冯筠 孙霞 李展 冯宏伟 贺小伟
计算机应用    2013, 33 (07): 1950-1954.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1950
摘要818)      PDF (786KB)(569)    收藏
针对协同过滤(CF)推荐方法用户的历史信息不足等问题,提出基于多分类器的迁移Bagging习题推荐算法。主要思路是把推荐问题投入迁移学习框架,将待推荐习题的用户作为目标域,从中搜索相似历史信息的用户作为辅助域,帮助训练目标域以得到更准确的分类结果。实验结果表明,所提方法在习题推荐库及公开数据上,比协同过滤算法性能提高了10%~20%;比单分类器Bagging迁移算法性能提升了5%~10%。该方法在一定程度上解决了习题推荐系统中存在的冷启动和数据稀疏问题,也可推广到商品推荐等电子商务平台。
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