刘凯鹏
- 作品数：12 被引量：136H指数：6
- 供职机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院计算机网络与信息安全技术研究中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
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- 一种基于社会性标注的网页排序算法
- 社会性标注作为一种新的资源管理和共享方式，吸引为数众多的用户参与其中。由此产生的大量社会性标注数据成为网页质量评价的一个新维度。本文研究如何利用社会性标注改进网页检索性能，提出一种有机结合网页和用户的查询相关性与互增强关...
- 刘凯鹏方滨兴
- 关键词：网页排序算法
- 文献传递
- 信任驱动的网格作业调度算法被引量：48
- 2006年
- 针对目前网格资源管理中信任机制与作业调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,提出了信任驱动的网格作业调度问题。对传统批作业调度算法进行信任扩展,提出了两种信任驱动的网格作业调度启发式。对信任驱动网格作业调度算法进行大规模仿真实验,有力地证明了信任驱动算法优于传统时间驱动算法,在平均信任效益和总信任效益等方面具有较好的综合性能。
- 张伟哲刘欣然云晓春张宏莉胡铭曾刘凯鹏
- 关键词：网格计算网格安全信任模型信任驱动作业调度
- 多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法被引量：31
- 2006年
- 针对网格计算中的多QoS约束网格作业调度问题,以独立作业为研究对象,将其规约为多目标组合最优化问题.通过深入剖析多目标最优化理论及其演化算法,结合网格作业调度自然特征,提出了一种解决多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法.该算法求解多个QoS维度效用函数指标的非劣解集,尝试解决多管理域间网格用户、资源管理者等网格实体的多目标协同问题.仿真结果表明,在时间维度、可靠性维度、安全性维度QoS效用值等用户级QoS指标,以及丢弃作业数等系统级指标方面该算法与QoS-Min-min和QoS-Sufferage等同类算法相比具有较好的综合性能.
- 张伟哲胡铭曾张宏莉刘凯鹏
- 关键词：网格计算作业调度多QOS约束多目标演化算法
- 一种基于社会性标注的网页排序算法被引量：20
- 2010年
- 社会性标注作为一种新的资源管理和共享方式,吸引为数众多的用户参与其中,由此产生的大量社会性标注数据成为网页质量评价的一个新维度.文中研究如何利用社会性标注改进网页检索性能,提出一种有机结合网页和用户的查询相关性与互增强关系的网页排序算法.首先利用统计主题模型,使用相关标签为网页和用户建模,并计算查询相关性.然后利用二部图模型刻画网页和用户间的互增强关系,并使用相关标签与用户兴趣和网页内容的匹配度为互增强关系赋予权重.最后结合查询相关性和互增强关系,以迭代方式同时计算网页和用户的评分.实验结果表明,文中提出的检索模型和互增强模型能够有效地提高排序算法的性能.与目前的代表性算法相比,该算法在检索性能上有明显提高.
- 刘凯鹏方滨兴
- 关键词：网页检索主题模型
- 基于网络性能的计算网格主机聚类被引量：13
- 2004年
- 网络主机聚类是随着网格任务调度技术发展而产生的一个新技术 ,基于网络性能的主机聚类算法的时间效率和结果准确性有待于进一步提高 为解决这一问题 ,提出了实用且高效的基于密度的计算网格主机聚类启发式算法 对该算法性能进行多角度分析和大规模仿真实验 ,有力地证明了该算法不仅具有较优的时间效率 ,而且在有效结果簇。
- 张伟哲胡铭曾刘凯鹏
- 关键词：网格计算网格调度K-均值聚类基于密度聚类
- 基于社会性标注的本体学习方法
- 由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基于...
- 刘凯鹏方滨兴
- 关键词：本体学习随机游走
- 文献传递
- 基于多QoS约束的计算网格任务调度算法研究
- 计算网格环境下基于多QoS约束的任务调度问题是目前网格任务调度算法研究领域的热点问题，存在克服资源异构性、协调管理策略分布性以及有效协同多QoS约束等难点。对这一问题的研究具有广阔的应用前景。 本文通过研究网格环境下的...
- 刘凯鹏
- 关键词：多QOS约束
- 文献传递
- 一种基于社会性标注的网页排序算法
- 社会性标注作为一种新的资源管理和共享方式,吸引为数众多的用户参与其中。由此产生的大量社会性标注数据成为网页质量评价的一个新维度。本文研究如何利用社会性标注改进网页检索性能,提出一种有机结合网页和用户的查询相关性与互增强关...
- 刘凯鹏方滨兴
- 文献传递
- 基于社会性标注的本体学习方法被引量：14
- 2010年
- 由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基于此模型推导出本体学习算法.首先利用集合论的方法确定标签之间的包容关系,并将其表示为标签包容关系图.在将此图转化为层次关系时,为解决包容关系的不一致性,提出一种基于随机游走的标签普遍性排序方法.最后提出一种自顶向下的凝聚式层次聚类算法来生成概念层次结构.在实际社会性标注系统中采集的数据集上进行的实验表明,与目前的代表性方法相比,文中提出的方法在性能上有明显的提高.
- 刘凯鹏方滨兴
- 关键词：本体学习随机游走
- 信任驱动的网格作业调度算法
- 针对目前网格资源管理中信任机制与作业调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数, 提出了信任驱动的网格作业调度问题。对传统批作业调度算法进行信任扩展,提出了两种信任驱动的网格作业调度启发式。对信任驱动网格作业调度...
- 张伟哲刘欣然云晓春张宏莉胡铭曾刘凯鹏
- 关键词：网格计算网格安全信任模型信任驱动作业调度
- 文献传递
