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公开(公告)号：CN117786263A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311558979.X
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/958 , G06F16/957
Abstract: 本发明提供一种用于网页加载中识别关键加载资源的方法以及装置，所述方法包括：获取目标网页中的所有加载资源；根据加载资源和目标网页的DOM结构，得到加载资源对DOM结构的修改次数；和/或根据加载资源和目标网页的HAR文件，得到所述加载资源在目标网页的资源加载依赖链中的后代节点数量；根据所述DOM结构的修改次数和/或所述后代节点数量，计算所述加载资源的重要度；根据所述加载资源的重要度，从所述加载资源中识别关键加载资源。本发明实施无需收集预先标注的加载资源类型数据，也无需进行加载资源分类模型的训练，即可实现对网页中加载资源重要度的计算，其计算均依赖于客观数据，避免了由主观因素导致的重要度判断失误问题。
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公开(公告)号：CN113505040B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110811149.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/30 , G06F18/214 , H04L41/0677 , H04L41/14
Abstract: 本发明提供一种用于网络功能过载诊断模型的训练方法，包括以下步骤：步骤100：获得静态变量环境下的不同动态变量环境下的延迟和硬件指标；步骤200：根据所述延迟对所获得的硬件指标进行分类；步骤300：对每种动态变量环境下的所述硬件指标根据其与过载诊断的关联度进行筛选；步骤400：对同一静态变量环境下的不同动态变量环境下筛选出的硬件指标进行合并，形成供训练用的数据集；步骤500：使用所述数据集训练所述过载诊断模型。相对于已有的网络功能过载诊断方法，本方法具有诊断准确率高、数据测量简单和可以进行根因分析的优点。
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公开(公告)号：CN115225528A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210656146.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于张量填充的网络流量数据分布式测量调度方法和系统，包括：将历史流量数据划分为T‑1周期和T周期，计算分布式网络中所有OD对关于T‑1周期和T周期的JS散度；把三维张量形式的网络数据使用CP分解得到三个因子矩阵，矩阵的每一行为一个因子，得到三个因子矩阵分别对应的三个因子集V1、V2、V3，根据OD对的JS散度进而得到V1和V2中每个因子的JS散度，综合V1和V2中每个因子的JS散度和方差，得到每个因子的重要度，选择重要度最高的因子和V3中因子构建线性方程，以采样一个样本，以所有采样样本构成的采集方案，对新数据进行采集，用历史采样数据和新采样数据共同确定的因子矩阵恢复出全量数据，作为分布式网络的流量测量结果。
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公开(公告)号：CN114880363A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210196596.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种数据中心广域网流量预测系统，用于根据数据中心历史流量信息预测下一时刻流量信息，所述系统包括：两个或者两个以上串联的相关时间图卷积单元、输出模块，其中，所述每个相关时间图卷积单元包括：时间特征学习模块，用于提取以图数据结构表示的数据中心历史流量信息中的时间特征；以及相关依赖特征学习模块，用于提取经所述时间特征学习模块处理后的包含时间特征的以图数据结构表示的数据中心历史流量信息中的数据中心对之间的相关依赖特征；所述输出模块用于将相关时间图卷积单元提取到的数据中心历史流量信息中的时间特征和相关依赖特征整合后输出预测的数据中心下一时刻流量。
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公开(公告)号：CN113329432B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110689645.0
申请日：2021-06-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种通信网络的边缘服务布置方法，用于将J个边缘服务实例S1,S2,…SJ放置于N个边缘节点上，其中N个边缘节点分别放置在位置L1，L2，…LN上，与N个边缘节点直接相连的边缘无线基站为B1,B2,…BI，用户通过边缘无线基站使用边缘节点上的边缘服务实例，J、N、I均为正整数，所述方法包括：使用K‑均值聚类的方式找到当前N个边缘节点的J个聚类中心的位置，放置边缘服务实例，其中基于负载与时延的加权和计算各个边缘节点到簇心距离本发明首先将边缘服务实例的放置问题抽象为多目标约束的优化问题，通过权重方式将多目标优化问题转化为单目标优化问题。从而实现边缘节点的负载均衡和服务实例访问延时的最小化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114302181A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111622269.X
申请日：2021-12-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N21/25 , H04N21/466 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种直播视频的内容预分发方法以及电子设备，该方法包括获取本次直播对应的输入特征，利用经用于直播视频的预分发时机预测的模型的训练方法训练的深度神经网络回归模型根据所述本次直播对应的输入特征预测其对应的预分发时机；本发明通过训练用于直播预分发时机预测的模型，以主播的热度特征、主播的直播特征、主播的观众特征、主播历史直播时观众的到达时差特征作为输入特征以及指示对应直播事件发生时观众的到达时差作为标签，训练深度神经网络回归模型，以对针对主播所对应的特征，使得该模型可以为不同的主播适配与其对应的特征相适应的预分发时机，以降低过晚预分发对用户体验的影响。
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公开(公告)号：CN113642736A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110861852.X
申请日：2021-07-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于冷热分离的梯度聚合方法，包括以下步骤：对稀疏场景的训练数据进行随机采样以对稀疏模型进行预训练；统计该稀疏模型的预训练过程中参数的频率，并根据该频率的大小将该参数分类为热参数或冷参数；利用该稀疏场景的训练数据对该稀疏模型进行重新训练，各训练节点分别传输该重新训练过程中的热参数梯度和冷参数梯度；该热参数梯度在可编程交换机上进行聚合后发送至远程服务器进行同步，该冷参数梯度由该可编程交换机直接该发送至远程服务器上进行聚合及同步。
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公开(公告)号：CN113505040A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110811149.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于网络功能过载诊断模型的训练方法，包括以下步骤：步骤100：获得静态变量环境下的不同动态变量环境下的延迟和硬件指标；步骤200：根据所述延迟对所获得的硬件指标进行分类；步骤300：对每种动态变量环境下的所述硬件指标根据其与过载诊断的关联度进行筛选；步骤400：对同一静态变量环境下的不同动态变量环境下筛选出的硬件指标进行合并，形成供训练用的数据集；步骤500：使用所述数据集训练所述过载诊断模型。相对于已有的网络功能过载诊断方法，本方法具有诊断准确率高、数据测量简单和可以进行根因分析的优点。
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公开(公告)号：CN111131017B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911134305.0
申请日：2019-11-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/707 , H04L12/721 , H04L12/953 , H04W40/02 , H04W40/12
Abstract: 本发明涉及一种基于多蜂窝无线接入网关的MPTCP跨层优化方法，其特征在于，包括：数据处理步骤，获取该蜂窝无线网络的一第一参数组，对该第一参数组进行处理得到一第二参数组，并将该第二参数组分别传输给MPTCP路径管理器和数据包调度器；子流创建步骤，所述路径管理器根据所述第二参数组测算该蜂窝无线网络的一第三参数，并利用该第三参数结合该第二参数组建立子流；数据分配步骤，根据所述第二参数组和所述第三参数，数据包调度器将数据分配至所述子流。
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公开(公告)号：CN112367213A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011082446.5
申请日：2020-10-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向SDN网络策略异常的检测方法、系统、装置和存储介质，其中，所述检测方法包括：步骤100，于SDN网络中获取一个或多个所述策略，分别对每一所述策略进行内部异常检测，当获取的所述策略为一个或者检测到所述策略存在内部异常，则直接返回结果，当获取的所述策略为多个且未检测到内部异常，则执行步骤200；步骤200，对多个所述策略之间的协同控制关系进行判断并进行外部异常检测，得到检测结果。本发明能够保证在软件定义网络(SDN)的编程过程中，可以快速发现、定位SDN策略内与策略间的功能异常和效率异常，并及时反馈给网络编程人员。
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