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大量并发环境下的缓冲异步处理模型研究与应用: 当前，互联网技术的快速发展及其应用的极大普及，标志着信息时代的到来。信息系统逐渐融入了人们的生活，帮助人们完成各种日常业务。越来越多的人加入信息化的大潮中来，信息系统所承担的工作也越来越繁重。随着用户数量的迅速增加，对信...; 唐旭; 关键词：信息系统数据缓冲异步处理软件设计; 文献传递

大量并发环境下的缓冲异步处理模型被引量：1: 2009年; 提出并实现了缓冲异步处理模型,分析了在传统的处理模式中并发处理机制的不足,通过事务夭折实验和性能对比实验对该模型性能进行了验证.结果表明,该模型可有效地提高系统处理速度,增强系统稳定性.; 向宏唐旭胡海波鲁先志李乐乐; 关键词：异步

网络能耗分析与能量感知数据传输算法研究: 目前每年在互联网上传输的数据量已超过 EB 规模并且将很快达到 ZB 的量级。为支持海量的数据全球化趋势，网络基础设施、源节点和目的节点每时每刻都消耗大量的电力，成本难以估量。约30％的数据传输功率消耗在终端系统（即发送...; 唐旭; 关键词：终端系统能耗分析吞吐量并行性并发性; 文献传递

适用于自适应网络防御的联合云计算框架: 2020年; 为了解决云计算中网络安全防御策略部署问题,提出一种适用于自适应网络防御的联合云计算框架.该框架由治理层和互操作层组成,使用LocalHub,StateHub和FederalHub共3个集线器将独立的管理层连接起来,能够根据云计算中不同事件来计算和部署网络防御策略,满足部署网络防御解决方案和分布式计算所需的标准和复杂服务.文中给出联合云计算系统模型及其构建单元,以及所提模型的好处和实施带来的一些挑战.该云计算联合框架解决了终端用户存在的问题.实验表明:当事件响应中涉及更高级别的联合框架时,对应的延迟变高,事件响应成功的概率增大.在本文联合云计算框架中网络防御的性能优于其他2种云计算框架.; 邹劲松唐旭; 关键词：云计算

基于自监督学习的去流行度偏差推荐方法被引量：2: 2022年; 近年来,随着推荐系统研究的不断深入,推荐系统的公平性受到越来越多关注.流行度偏差也即流行的物品比非流行的物品更容易被推荐,是影响其公平性的重要因素之一.流行度偏差对推荐系统的各利益相关者都有严重的影响,引起研究者的广泛关注.相关研究主要通过推荐结果重排或学习过程中融合正则化项提升非流行物品的曝光率,而非流行物品的交互数据极度稀疏成为研究的瓶颈.针对此问题,本文提出基于自监督学习的去流行度偏差推荐方法,解决两个难点:(1)准确学习交互数据极度稀疏的非流行物品的表征;(2)提升非流行物品曝光率的同时,兼顾不同用户对流行和非流行物品的偏好.具体地,从用户的角度,提出流行物品和非流行物品双视图的用户偏好学习方法,准确学习用户对流行和非流行物品的真实偏好;从物品的角度,采用自监督学习,利用互信息最大化捕获非流行物品与流行物品间的潜在关系,辅助提升非流行物品嵌入学习的准确性.最后,设计用户流行度偏好一致性、资格公平性等指标,并通过三个公开数据集的大量实验说明了本文方法在提升推荐性能的同时,能有效缓解流行度偏差问题并具有较强的通用性.; 张帅张帅高旻文俊浩熊庆宇; 关键词：推荐系统协同过滤

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唐旭