發(fā)布時間：2018-04-18 16:42

  本文選題：穩(wěn)態(tài)過程 + 多重分形��； 參考：《計算機應用》2017年02期

【摘要】：運行在服務器集群的軟件系統(tǒng)需要Web日志的大規(guī)模數(shù)據(jù)集以滿足性能測試的需求,但現(xiàn)有仿真生成算法因模型單一而無法滿足要求。針對此問題,提出一種基于alpha穩(wěn)態(tài)過程的多分形Web日志的仿真生成算法。首先,在長相關尺度(LRD)下采用alpha穩(wěn)態(tài)過程來描述Web日志的自相似性;其次,在短相關尺度(RSD)下采用二項式b模型描述Web日志的多重分形性;最后,將長相關模型和短相關模型融合于改進的ON/OFF框架中。與單一的模型相比,新算法的參數(shù)物理意義明確,具有良好的自相似性和多分形性。實驗結果表明,該算法能夠較準確地模擬真實Web日志,可以有效地應用于Web日志大規(guī)模數(shù)據(jù)集的仿真生成。
[Abstract]:The software system running in the server cluster needs a large data set of Web logs to meet the requirements of performance testing, but the existing simulation generation algorithms can not meet the requirements because of the single model.To solve this problem, a simulation algorithm for generating multifractal Web logs based on alpha steady-state process is proposed.Firstly, the self-similarity of Web logs is described by alpha steady-state process under long correlation scale. Secondly, the binomial b model is used to describe the multifractal properties of Web logs.Long correlation model and short correlation model are integrated into the improved ON/OFF framework.Compared with the single model, the new algorithm has clear physical meaning of parameters, good self-similarity and multifractal.The experimental results show that the algorithm can simulate the real Web log accurately and can be used to generate large scale data sets of Web logs effectively.
【作者單位】： 福建師范大學軟件學院;福建省公共服務大數(shù)據(jù)挖掘與應用工程技術研究中心;
【基金】：福建省高校產學合作項目(2016H6007)~~
【分類號】：TP393.09;TP301.6

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前2條

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前7條

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【相似文獻】

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，

本文編號：1769205