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公开(公告)号：CN109446510A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811048624.5
申请日：2018-09-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种改进的重叠社区发现block场采样算法。本发明方法包括：一种改进的重叠社区发现block场采样算法，该算法首先以LDA模型为语义信息模型，建立了以取样节点为核心节点的block场BAT(Block-Author-Topic)模型；其次，根据节点的语义分析结果,建立可度量block区域的语义凝聚力方法，实现了语义信息的可度量化；最后，以节点的语义凝聚力为输入，改进了重叠社区发现的标签传播算法，从而完成了社区发现。
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公开(公告)号：CN109298921B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201810989541.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F9/48 , G06K9/62 , G06F16/901
Abstract: 本发明是一种基于贝叶斯网络的分布式计算任务调度算法，利用HEFT算法对有向无环图调度，得到调度结果，进一步构建数据集D1；利用贝叶斯网络模型计算数据集D1每个子任务在不同CPU上处理的概率，构建数据集D2；计算数据集D2中每个任务调度到不同CPU上的先验概率；计算待调度有向无环图所有子任务调度到不同CPU上的条件概率；利用贝叶斯网络模型对待调度有向无环图所有子任务的调度结果进行预测，输出甘特图，完成任务调度。本发明实现了对HEFT算法的模拟，具有普遍适应性，并且解决了传统算法操作繁琐和时间复杂度高的问题。
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公开(公告)号：CN109165087A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810987605.2
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F9/48
CPC classification number: G06F9/4881
Abstract: 本发明是一种基于朴素贝叶斯的云计算资源调度算法，利用HEFT算法对有向无环图和在不同CPU上处理时间构成的任务调度，得到调度结果；取调度结果，构建出机器学习所需要的训练集D，取单个任务在所有CPU上的处理时间和Rank值作为训练集D的属性，取待调度的有向无环图中的一个子任务，计算所述子任务分到不同CPU的先验概率和的条件概率；使用机器学习中的朴素贝叶斯分类器，对所述子任务调度结果进行预测；待所有子任务调度结果预测完成，输出甘特图，完成任务调度。本发明解决了传统算法操作繁琐和时间复杂度高的问题，具有操作简单和时间复杂低的优点。
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公开(公告)号：CN109298921A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810989541.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F9/48 , G06K9/62 , G06F16/901
Abstract: 本发明是一种基于贝叶斯网络的分布式计算任务调度算法，利用HEFT算法对有向无环图调度，得到调度结果，进一步构建数据集D1；利用贝叶斯网络模型计算数据集D1每个子任务在不同CPU上处理的概率，构建数据集D2；计算数据集D2中每个任务调度到不同CPU上的先验概率；计算待调度有向无环图所有子任务调度到不同CPU上的条件概率；利用贝叶斯网络模型对待调度有向无环图所有子任务的调度结果进行预测，输出甘特图，完成任务调度。本发明实现了对HEFT算法的模拟，具有普遍适应性，并且解决了传统算法操作繁琐和时间复杂度高的问题。
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