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何庭钦预答辩公告
浏览次数:日期:2019-04-09编辑:研究生教务办1

预答辩公告

论文题目

云环境下大规模图聚类关键技术研究

答辩人

何庭

指导教师

蔡立

答辩委员会

主席

树林

学科专业

软件工程

学院

信息科学与工程学院

答辩地点

信科523

答辩时间

2019410

下午230

学位论文简介

复杂网络提供了一种自然而强大的方法来模拟各个领域中复杂的现实世界系统,由于现实世界的网络在许多范围内都表现有意义的结构社区,掌握复杂系统的发展规律,发现复杂系统的隐藏功能等等,具有重要的研究价值和意义。本文研究云计算环境下的大规模图聚类技术框架,分析了基于动态距离的图聚类模型及高阶图聚类模型,研究了Mapreduce云服务模型的作业调度及数据中心资源高效分配模型,取得了以下主要创新性研究成果:

(1) 提出基于动态距离的并行图聚类算法,该算法优化了传统的动态距离模型,提高了图聚类的准备性,算法解决了模型慢收敛问题,并基于Mapreduce进行实现,可以有效的处理大规模复杂网络的图聚类;

(2) 提出基于局部扩充的高阶图聚类算法,引入了新的聚类质量评分标准,可更有效的反映高阶聚类密度,该算法为局部图聚类算法,计算时间开销较少,设计了基于模块图案的种子策略,能比其他方法获得更好的性能;

(3) 提出基于Makespan预测的图聚类长作业调度算法,基于M/M/1模型,构建了一个新的队列方程,能确保虚拟机具有较高的工作效率。该算法能够考虑用户的个性化偏好,解决云平台中长作业未知完工时间和漫长等待周期长的问题,提高云平台服务质量;

(4) 提出了面向图聚类挖掘的虚拟机高效分配算法,能够根据虚拟机请求与物理主机间的匹配度均衡分配物理主机的多维资源,提高了资源利用率,可为数据中心节约能耗

主要学术成果

[1] He Tingqin, Cai Lijun, Meng Tao, et al. Parallel Community Detection Based on Distance Dynamics For Large-scale Network[J]. IEEE Access, 2018.(SCI,第一作者)

[2] 蔡立军(导师), 何庭钦, 孟涛, . 基于层次拓扑树的虚拟机节能分配算法[J]. 湖南大学学报: 自然科学版, 2017, 44(2): 137-148. (EI, 导师第一作者)

[3] He Tingqin, Cai Lijun, Deng Ziyun, et al. Queuing-oriented job optimizing scheduling in cloud mapreduce[C]//International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing. Springer, Cham, 2016: 435-446. (会议, 第一作者)

[4] Meng Tao, Cai Lijun, He Tingqin, et al. K-Hop Community Search Based On Local Distance Dynamics[J]. KSII Transactions on Internet & Information Systems, 2018, 12(7). (SCI)

[5] Cai Lijun, Zhang Jing, He Tingqin, et al. Enhanced Distance Dynamics Model for Community Detection via Ego-Leader[J]. KSII Transactions on Internet & Information Systems, 2018, 12(5). (SCI)

[6] Deng Ziyun, Zhang Jing, He Tingqin. Automatic Combination Technology of Fuzzy CPN for OWL-S Web Services in Supercomputing Cloud Platform[J]. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2017, 31(07): 1759010. (SCI)