给大家推荐6篇关于图的计算机专业论文

今天分享的是关于图的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到图等主题,本文能够帮助到你

基于图的协同过滤推荐算法研究

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,图,注意力机制,特征提取的论文, 主要内容为以推荐系统为核心的信息过滤技术是缓解“信息过载”问题的有效手段,如今个性化推荐技术更是提高用户使用体验的关键技术之一。推荐算法是推荐系统的核心,在推荐系统领域,协同过滤推荐方法占据重要地位,在工业界应用极为广泛且足够成熟,具有简单高效等优点。推荐数据具有数据量大且稀疏的特点,因各种因素会使数据存在着噪声问题和无法全面高效提取数据特征等问题,且推荐系统中的数据大部分为较复杂的非欧氏结构数据,如用户项目交互构成的二部图、社交推荐中的社交网络等,近年来图学习方法被广泛应用于推荐领域,尤其是图神经网络和注意力机制,在处理图结构数据方面具有先天优势。应用图神经网络的协同过滤算法能够学习用户与项目间的深层表征,将以推荐问题看作节点之间的连接和消息传播,对其进行建模,实现图的特征提取,从而达到推荐目的,同时协同过滤推荐算法的关键是利用有效函数计算用户或物品之间的相似度,相似函数对基于模型的方法的性能有直接的影响,有利于提高模型的精度。本文致力于研究基于图的协同过滤算法,面向改进推荐数据的特征提取方式、结合相似性和图神经网络提升推荐性能问题展开研究,主要从局域图注意力协同过滤推荐方法和相似图注意力协同过滤推荐方法两方面进行研究和讨论,具体的研究工作及贡献总结如下:第一,提出了一种局域图注意力协同过滤推荐方法。该方法对数据利用方式进行改进,一方面将用户-项目交互数据通过奇异值分解提取浅层线性结构,同时过滤数据中存在的噪声;另一方面,将过滤噪声后的数据通过图注意力网络学习嵌入表示,提取传统协同过滤算法无法提取的深层非线性结构。将全面提取特征后的数据经过图卷积传播,最后使用内积估计用户对目标产品的偏好。实验结果表明,提出的方法表现出了良好的推荐性能。第二,提出了一种相似图注意力协同过滤推荐方法。该方法将用户-项目交互数据通过高斯相互作用分布核函数计算用户相似性嵌入表示和项目相似性嵌入表示,并基于多层轻量级图卷积传播规则实现用户和项目信息的聚合与传播,提取用户和项目的高阶特征嵌入表示,利用注意力机制将获得的高阶特征嵌入表示分别组合,实现具备高阶结构信息的用户和项目建模。该方法充分结合传统协同过滤的相似性与基于图神经网络的协同过滤算法的图结构信息连通性,对用户和项目进行建模。实验结果表明,该模型在一定程度上有效提升了推荐性能。

基于微服务拓扑数据的架构诊断平台设计与实现

这是一篇关于架构诊断,微服务,服务治理,拓扑,图的论文, 主要内容为随着软件技术的不断发展,传统的单体应用架构已经远远不能满足日益增长的业务需求给软件系统带来的挑战,于是微服务架构应运而生,成为了各大互联网企业在开发系统软件时首选的开发架构。微服务架构的设计理念是根据单一职责原则,将一个大型的软件系统按照业务领域边界拆分成多个粒度较小的服务。在开发过程中,各服务专注于某一个特定的业务功能,可以根据业务需求选取一组服务组合成具有完整功能的应用系统。因为应用系统被划分为多个细粒度的功能服务,使得不同的服务可以交由不同的团队进行开发和维护,各团队可以结合项目特点及团队情况采用不同的技术框架来实现服务的功能。在微服务架构中,各服务之间主要通过轻量级的接口进行通信,达到了高内聚低耦合的设计理念。微服务架构给软件应用开发提供了诸多便利,解决了传统单体软件架构的一系列问题,但同时也带来了新的挑战。诸如进程间的通信成本、应对服务故障的处理机制、分布式事务的一致性、服务的部署管理成本以及集成测试成本等问题,逐渐暴露在人们的面前。同时随着业务的快速发展,系统的复杂性和多样性逐步增加,微服务发布的频率越来越高,各个微服务之间的调用关系逐渐变得纷繁复杂,调用链路越来越深,服务的边界逐渐变得模糊。至此,微服务治理成为了软件开发人员一个棘手的问题。本文详细阐述了基于微服务拓扑数据的架构诊断平台这一解决方案,并描述了平台的核心设计与实现。架构诊断平台借助图数据库分析,对微服务调用链产生的拓扑数据进行了多维度的分析,向各开发团队提供了服务架构风险的识别能力,应用开发负责人会收到风险任务推送,以问题单的形式及时跟进解决。本平台在架构上可以分为项目管理模块、调用链处理模块、诊断算子模块、诊断结果模块及TAPD问题单模块等五个主要模块。各个业务团队通过项目管理模块提供的功能接入本平台,调用链处理模块将获取各个服务的调用链拓扑数据并写入图数据库中,诊断算子模块从图数据库中执行对应的图记录查询,识别出问题风险,并借助诊断结果模块完成诊断结果的持久化存储,最后通过TAPD问题单模块进行问题单的创建及跟进,实现诊断流程的闭环。架构诊断平台基于腾讯公司自研的RPC框架Tencent RPC进行开发,通过自研的分布式动态配置中心实现服务动态配置项的更新及推送,使用CKafka在系统间进行消息传递,从而使系统具有较高的可扩展性。本平台借助TGDB图数据库进行服务拓扑的存储及查询运算,使得系统能够支持对大容量的关联关系数据进行实时查询,提高了系统的可靠性。此外,本平台通过简化的接入流程、清晰的界面交互等方式,有效地降低了业务方接入的门槛,保证了系统的易用性。目前,腾讯公司内部目前已有多个项目接入了架构诊断平台,有效提升了各业务方服务的可用性、稳定性、可维护性等特性。

基于微服务拓扑数据的架构诊断平台设计与实现

面向分布式应用的轻量化容器云平台的设计与实现

这是一篇关于容器云,运维,图,根因分析,随机游走的论文, 主要内容为因为容器云相比于基于虚拟机的IaaS云有更高的平台资源利用率和更便捷的应用部署流程,所以近年来越来越多的企业开始采用容器云平台承载其分布式应用。但容器云平台的使用通常需要用户对容器相关知识和技术有较为深入的掌握,平台的使用门槛较高;同时由于容器云的技术架构较为复杂,当将分布式应用承载于容器云平台上时,应用的故障排查以及平台的故障排查往往非常困难,平台的运维成本较高。针对上述问题,本文设计并实现了面向分布式应用的轻量化容器云平台。该平台针对使用门槛高的问题,采用一种轻量化的分布式应用管理架构搭建,实现了应用的一键部署和管理;针对运维成本高的问题,提出了一种容器云场景下的故障根因定位方法,名为SHARP-RCA(Snapshot comparison and HieArchical peRsonalized Pagerank based Root Cause Analysis)。该方法首先使用基于快照差异的图生成方法将分布式应用的运维管理数据构建成包含组件拓扑和容器分布的聚合图,然后使用基于分层个性化随机游走(Hierarchical Personalized PageRank,HPPR)的根因排名算法对聚合图进行迭代,得出故障根因排名。通过正常、异常快照对比和规则过滤,该方法有效地解决了多种容器动态场景引起的数据缺失和图结构变化问题;通过分层的个性化随机游走,该方法不仅能够准确地捕获容器维度故障根因,还能够定位基础设施维度的故障根因。一系列实验表明本方法(SHARP-RCA)在所有常见容器场景中表现良好,达到了 78%的综合准确率,相较于传统的人工定位方法和基于随机游走的根因定位方法-MicroRCA 分别提升了 254.5%和 30.0%。本文首先介绍了面向分布式应用的轻量化容器云平台的研究背景;然后基于业界其他容器云平台的调研对本容器云平台进行了需求分析;其次详细介绍了本文所提出的SHARP-RCA方法及其实验结果;接着对面向分布式应用的轻量化容器云平台的设计与实现进行了阐述;最后通过一系列测试验证了平台的有效性。

图结构数据的可视化分析系统的设计与实现

这是一篇关于可视化分析,可视化探索,交互分析,图,组件化的论文, 主要内容为图被广泛应用于社交网络、语义网、生物信息学、知识图谱等领域的数据建模,从图结构数据中挖掘其中隐藏的结构或模式是解决许多问题的基础,其中的可视化挖掘方法具有形象直观,能够集成人的视觉能力和机器的计算能力,并能通过人机交互实现交互地数据探索分析的特点。本文根据图数据可视化的探索模型,旨在从系统层面设计面向图结构数据的可视化分析系统的原型。本文主要依据图数据可视化探索分析模型抽象出可视化分析的布局和交互两个基本操作,并通过组件化技术实现布局和交互的重用,提高了可视系统的适应性、扩展性。主要贡献总结如下：(1)设计了面向图数据的可视化交互方案和布局方法。在交互方案方面,本文设计了可视化分析的基础交互行为,从而允许用户操纵可视化结果,并允许用户使用可视化探索操作来执行复杂的数据分析任务。在布局方法方面,本文设计了面向图数据可视化的常用布局方法,并允许用户通过定义新的布局组件的方式来向系统添加新的可视化效果。(2)设计了面向图数据的可视化分析系统的架构方案,提供了灵活的、可复用、面向场景的分析能力。本文所设计的可视化分析系统的架构模型使用了前后端分离方案,从物理层对系统进行解耦,并基于组件化和单向数据流的原则构建了可视化分析系统的可视化展现部分,进一步降低模块间的耦合和提高了系统的工程化程度,以及增强了系统的组件复用能力。(3)提出了面向海量图数据分析场景下的架构模型的优化方案。为了有效处理与分析大规模数据,本文构建了使用分布式方案的可视化分析系统的优化方案。在存储层,允许使用分布式的NoSQL数据库进行存储能力的快速横向扩展,并允许可视化分析系统与Hadoop等第三方大数据处理工具相集成,从而提升了系统对海量数据的处理和分析能力,从而为数据的最终可视化提供支持。(4)构建了基于真实分析需求的可视化分析系统的原型,并通过实验考察了系统在大规模数据集下的分析能力、构建灵活性、系统响应能力。本文在实现部分主要基于某电商站点的Web日志数据集展开了对可视化分析系统的实现工作,最终实现了基于本文架构的用户行为可视化分析系统。通过一组对比实验,验证了该系统在构建灵活性、面向多用户的分析能力、可视化的快速响应能力等方面的优势。