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公开(公告)号：CN108664658B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810487146.1
申请日：2018-05-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户偏好随时间动态变化的协同过滤推荐方法，该方法包括数据预处理、模型训练和排序，其中，数据预处理主要对原始数据处理生成模型训练所要的格式化的学习样本集；训练模型主要根据生成的样本对用户特征和视频特征进行学习，主要由三块组成：参数矩阵、BPR模型和SimRank模型。当系统准备向用户推荐视频时，推荐引擎首先将后台记录的 对以及相应的元数据读入预处理模块；然后训练模块首先初始化所要学习的特征参数，根据数据预处理模块输入的对应的学习样本分别进行BPR学习和SimRank学习；最后根据训练好的用户特征和视频特征对视频进行排序并推荐。本发明在不增加时间复杂度的条件下动态建模用户的偏好，提升推荐的精准性。
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公开(公告)号：CN111459418A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010413800.1
申请日：2020-05-15
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于RDMA的键值存储系统传输方法。所述方法通过将内存键值存储系统与高性能计算硬件RDMA的结合，采用最快单边语义RDMA write操作，重新设计键值存储系统中的GET与PUT指令，将指令与数据通过write命令进行封装，仅需一次往返传输，完成数据访问，避免原有read操作带来的多次往返传输时延，返回阶段改由旁路客户端内核，提升客户端用户上层应用体验。同时针对原有因为单边操作旁路远端内核，带来的读写竞争无法由远端CPU统一调度的问题，在服务器端RDMA内存中引入优先队列，将多客户端并行指令转成有优先级的串行处理，解决采用单边write命令旁路内核带来的无法由服务器端处理读写竞争的问题。
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公开(公告)号：CN106897137B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710257299.2
申请日：2017-04-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟机热迁移的物理机与虚拟机映射转换方法，首先确定数据中心每台物理机的待迁入和待迁出虚拟机集合，然后以迭代的方式选择一组符合并行条件的待迁移的虚拟机；并行地迁移在一次迭代过程中选择的虚拟机，进一步，若在一次迭代过程中没有符合并行条件的虚拟机，则迁移执行模块随机选择一台待迁移虚拟机并迁移至预备的临时物理机节点。本发明方法能有效执行映射转换工作，避免了由于物理机资源限制或者形成迁移环路无法进行迁移的情况，并通过并行热迁移缩短了整体迁移时间。
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公开(公告)号：CN108656989B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201810415037.9
申请日：2018-05-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种针对周期性运动的电动小车的无线交互充电方法。所述方法包括以下步骤：(1)将电动小车的实际运动轨迹转化为时空图；(2)结合实际确定能量交互传输的限制条件，包括能量传输损耗以及节点容量限制；(3)确定交互策略以及所要达成的能量分布目标比例；(4)根据时空图、能量损耗、容量限制和能量分布目标比例确定最小化能量损耗线性规划；(5)通过二分法在搜索空间中依据线性规划找到时间最小同时消耗能量最少的最优解。本发明将电动小车的运动规律进行建模，并提出了基于线性规划的启发式算法，从而找到了一套能量交互传输方案，从而使能量按照比例分布在各个小车上，使得电动小车能够一直保持在工作状态。
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公开(公告)号：CN107171842B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201710366309.6
申请日：2017-05-22
Applicant: 南京大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/707 , H04L12/751 , H04L12/801 , H04L12/807
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的多路径传输协议拥塞控制方法，通过建立马尔可夫决策过程，将拥塞控制形式化表示。用发送端的各个子流的拥塞窗口大小以及各个子流的RTT来表示各个子流当前的网络状态，定义发送端调整拥塞窗口和发送间隔的动作，建立目标方程，以获得最大平均吞吐量和最小平均时延为目的。通过建立网络模型，模拟产生多种网络环境。在不同的网络环境中，通过不断地试错，对当前网络环境做所有的动作，然后从环境给出的反馈中学习并优化动作。经过大量的线下学习，使得发送端可以在某一个状态区域做出相应的调整拥塞窗口大小和发送间隔的动作，以使得目标方程的值最大。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105956128B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201610302217.7
申请日：2016-05-09
IPC: G06F16/182
Abstract: 本发明公开一种基于简单再生码的自适应编码存储容错方法，其包含以下四个主要步骤：1)存入HDFS中的文件，以三副本方式存储；2)一个时间周期后，文件转为简单再生码快速码编码；3)当文件访问减少后，文件转为简单再生码紧凑码编码；4)随着运行中文件的动态属性，可能发生步骤2)和步骤3)中文件编码状态相互转化的情况。本发明通过在分布式文件系统HDFS中同时使用简单再生码紧凑码和快速码的两种编码形态，来达到存储开销和修复代价的折中，将基于简单再生码的自适应编码方法引入到HDFS中，结合文件状态和系统状态，建立了自适应编码机制，提高分布式存储系统的整体存储效率，降低修复代价。
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公开(公告)号：CN110113761A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910403222.0
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京大学
IPC: H04W16/18 , H04W40/04 , H04W40/12 , H04W40/20 , H04L12/727
Abstract: 本发明提供了一种流数据处理应用在边缘计算网络中的部署方法和装置，所述方法通过收集每个应用需要处理的数据流的位置和流量大小信息以及每一个计算节点的带宽信息，将多个应用中的任一个应用抽象为两类场景下的任务进行部署：在无副本任务部署场景下，先部署到数据中心，再通过减小系统总体带宽资源消耗和最大单位资源减少系统延迟代价进行任务部署位置的不断更新；在多副本任务部署场景下，先随机分配到不同计算节点，再进行端到端最短时延路由决策，对带宽资源使用超过限制的计算节点，通过删除计算任务以及重路由，直至系统带宽资源可满足。本发明通过适当的任务部署方式，减少部署在边缘计算网络环境中的应用的延迟，提升带宽资源使用效率。
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公开(公告)号：CN110113213A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910407477.4
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云无线接入网架构的协作式缓存部署方法。包括以下步骤：根据网络拓扑获取RRH分布、用户分组及其权重、以及RRH与用户分组之间的连接关系分布；构建在不同路径上传输文件的能量消耗模型以及在存储设备上缓存文件的能量消耗模型；基于能量消耗模型推导最小化系统能耗的目标函数，转化为在文件存储能耗限制下最小化缓存方案的传输能耗问题；将传输能耗优化问题转化为加权最大覆盖问题，求解得出BBU及所有RRH上的文件放置方案；对于每一个给定的存储能耗，将其与对应的传输能耗结合，得到总能耗最小的缓存方案。本发明提供了一种高效的在云无线接入网络中进行协作式缓存部署的方法，有效地降低了网络中的总能量消耗。
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公开(公告)号：CN110113205A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910371557.9
申请日：2019-05-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于软件定义网络技术的网络排障系统及其工作方法，系统主要包括消息拦截器、监控平台、交互客户端、故障检测应用和探针生成器。拦截器截获控制器的OpenFlow报文，并为新流表追加镜像等动作后再下发，匹配表项的数据包将被镜像至监控平台处进行包括旅途组装、钩子触发、数据统计存储等处理过程，用户通过客户端与故障检测应用查询处理结果并加以解释，从而完成网络监控与故障分析功能。本发明在现有网络及硬件条件下，提供了一个包括问题抽象、查询语言、监控平台与故障检测应用等组件在内的无缝自动化排障的解决方案，适用于数据中心网络环境，并可覆盖多种常见网络故障，另还提供了设计良好的API接口以便于功能扩展。
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公开(公告)号：CN108664658A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810487146.1
申请日：2018-05-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户偏好随时间动态变化的协同过滤推荐方法，该方法包括数据预处理、模型训练和排序，其中，数据预处理主要对原始数据处理生成模型训练所要的格式化的学习样本集；训练模型主要根据生成的样本对用户特征和视频特征进行学习，主要由三块组成：参数矩阵、BPR模型和SimRank模型。当系统准备向用户推荐视频时，推荐引擎首先将后台记录的 对以及相应的元数据读入预处理模块；然后训练模块首先初始化所要学习的特征参数，根据数据预处理模块输入的对应的学习样本分别进行BPR学习和SimRank学习；最后根据训练好的用户特征和视频特征对视频进行排序并推荐。本发明在不增加时间复杂度的条件下动态建模用户的偏好，提升推荐的精准性。
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