肖辉军
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：南京大学国际地球系统科学研究所更多>>
- 发文基金：湖南省科技计划项目湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多维业务的网络代价分布式优化算法
- 2014年
- 实际的通信网络是由多种网络组成的,网络代价最小化问题需要研究各个网络应当承载的业务量,然而目前网络负载均衡算法对业务分配优化问题仅考虑单网络场景。针对多网络场景,提出了四种不同网络间相互合作的业务分配问题的多维业务分配算法。该算法在考虑网络间的业务分配问题时,从网络容量、业务类型、网络覆盖范围、用户习惯和终端等几个因素综合考虑,在这些因素的约束下,通过求解网络代价最小化方程,得到了最优业务分配方案。通过对单位区域内的多网络负载场景进行仿真,验证了该算法对网络负载优化的有效性,可充分降低网络负载,适用性强。
- 杨杰肖辉军金兆岩
- 基于潜在变量的异构网络节点分类模型研究被引量：1
- 2015年
- 传统异构网络节点标注算法将网络映射为多个同构网络,忽视了不同类型节点之间的相关性,降低了分类结果的准确性。为此,将异构网络节点之间的关系表示为潜在变量,提出一种异构网络环境下的节点标签模型。描述同构网络的节点标注问题,分析传统同构网络标签模型扩展算法的局限性,将异构网络中的节点用潜在的多维向量表示,基于该潜在向量给出异构网络节点标签模型,应用随机梯度下降法进行模型求解,并分析其复杂性。实验结果表明,该模型的预测准确性优于同构映射模型和非监督潜在空间模型。
- 尹向东肖辉军
- 关键词：社会网络标签学习算法
