主从区块链是一种面向领域的、采用高效密码学原理进行大数据可信化通信及存储的新型信息处理技术.随着领域数据规模的指数级增长,现有主从区块链系统存在的查询效率低、溯源时间长等问题愈发严重.针对这些问题,提出一种面向主从区块链...主从区块链是一种面向领域的、采用高效密码学原理进行大数据可信化通信及存储的新型信息处理技术.随着领域数据规模的指数级增长,现有主从区块链系统存在的查询效率低、溯源时间长等问题愈发严重.针对这些问题,提出一种面向主从区块链的多级索引构建方法(multi-level index construction method for master-slave blockchain,MSMLI).首先,MSMLI引入权重矩阵,基于主链结构将整个主从区块链进行分片,并对各个分片进行权重赋值;其次,针对每个分片内的主区块链,提出基于跳跃一致性哈希的主链索引构建方法(master chain index construction method based on jump consistent Hash,JHMI),输入节点关键值和索引槽位数量,输出主链索引;最后,引入布隆过滤器,改进基于列的选择函数,对各个主区块对应的从属区块链构建2级复合索引.在3种约束条件和2类数据集上的实验结果表明,MSMLI对比现有方法,平均能够缩减9.28%的索引构建时间,提升12.07%的查询效率,同时降低24.4%的内存开销.展开更多
无线Mesh网络(Wireless Mesh network, WMN)中,链路拥塞会导致较长的传输时延和排队时间,因此将链路负载均衡与服务质量结合起来一直是研究热点.本文针对多目标路由优化管理的关键问题,将路由问题表述为整数线性规划(Integer linear pro...无线Mesh网络(Wireless Mesh network, WMN)中,链路拥塞会导致较长的传输时延和排队时间,因此将链路负载均衡与服务质量结合起来一直是研究热点.本文针对多目标路由优化管理的关键问题,将路由问题表述为整数线性规划(Integer linear programming, ILP)模型,并将无线Mesh网络与软件定义网络(Software defined network, SDN)结合,设计了适应于SD-WMN架构的多目标函数、约束条件以及整体的网络优化模型,此外,由于该整数线性规划模型是NP完全的,本文将改进的人工蜂群的启发式优化算法引入到路由优化算法中,以获得源节点和目的节点之间传输流量的理想路径.本文所提出方法在Mininet网络模拟工具中的仿真结果证明了该算法的有效性,与OSPF、SDNR以及遗传蚁群优化(G-ACO)相比,所提出方法在丢包率、往返时间和负载均衡方面均有不错的改善.展开更多
事件抽取旨在从非结构化文本中检测事件类型并抽取事件要素。现有方法在处理文档级文本时仍存在局限性。这是因为文档级文本可能由多个事件组成,并且构成某一事件的事件要素通常分散在不同句子中。为应对上述挑战,提出了一种文档级事件...事件抽取旨在从非结构化文本中检测事件类型并抽取事件要素。现有方法在处理文档级文本时仍存在局限性。这是因为文档级文本可能由多个事件组成,并且构成某一事件的事件要素通常分散在不同句子中。为应对上述挑战,提出了一种文档级事件抽取反向推理模型(reverse inference model for document-level event extraction,RIDEE)。基于无触发词的设计,将文档级事件抽取转化为候选事件要素抽取和事件触发推理两个子任务,并行式抽取事件要素并检测事件类型。此外,设计了一种用于存储历史事件的事件依赖池,使得模型在处理多事件文本时可以充分利用事件之间的依赖关系。公开数据集上的实验结果表明,与现有事件抽取模型相比,RIDEE在进行文档级事件抽取时具有更优的性能。展开更多
文摘主从区块链是一种面向领域的、采用高效密码学原理进行大数据可信化通信及存储的新型信息处理技术.随着领域数据规模的指数级增长,现有主从区块链系统存在的查询效率低、溯源时间长等问题愈发严重.针对这些问题,提出一种面向主从区块链的多级索引构建方法(multi-level index construction method for master-slave blockchain,MSMLI).首先,MSMLI引入权重矩阵,基于主链结构将整个主从区块链进行分片,并对各个分片进行权重赋值;其次,针对每个分片内的主区块链,提出基于跳跃一致性哈希的主链索引构建方法(master chain index construction method based on jump consistent Hash,JHMI),输入节点关键值和索引槽位数量,输出主链索引;最后,引入布隆过滤器,改进基于列的选择函数,对各个主区块对应的从属区块链构建2级复合索引.在3种约束条件和2类数据集上的实验结果表明,MSMLI对比现有方法,平均能够缩减9.28%的索引构建时间,提升12.07%的查询效率,同时降低24.4%的内存开销.
文摘无线Mesh网络(Wireless Mesh network, WMN)中,链路拥塞会导致较长的传输时延和排队时间,因此将链路负载均衡与服务质量结合起来一直是研究热点.本文针对多目标路由优化管理的关键问题,将路由问题表述为整数线性规划(Integer linear programming, ILP)模型,并将无线Mesh网络与软件定义网络(Software defined network, SDN)结合,设计了适应于SD-WMN架构的多目标函数、约束条件以及整体的网络优化模型,此外,由于该整数线性规划模型是NP完全的,本文将改进的人工蜂群的启发式优化算法引入到路由优化算法中,以获得源节点和目的节点之间传输流量的理想路径.本文所提出方法在Mininet网络模拟工具中的仿真结果证明了该算法的有效性,与OSPF、SDNR以及遗传蚁群优化(G-ACO)相比,所提出方法在丢包率、往返时间和负载均衡方面均有不错的改善.
文摘事件抽取旨在从非结构化文本中检测事件类型并抽取事件要素。现有方法在处理文档级文本时仍存在局限性。这是因为文档级文本可能由多个事件组成,并且构成某一事件的事件要素通常分散在不同句子中。为应对上述挑战,提出了一种文档级事件抽取反向推理模型(reverse inference model for document-level event extraction,RIDEE)。基于无触发词的设计,将文档级事件抽取转化为候选事件要素抽取和事件触发推理两个子任务,并行式抽取事件要素并检测事件类型。此外,设计了一种用于存储历史事件的事件依赖池,使得模型在处理多事件文本时可以充分利用事件之间的依赖关系。公开数据集上的实验结果表明,与现有事件抽取模型相比,RIDEE在进行文档级事件抽取时具有更优的性能。
