网络空间嵌入模型与应用研究.pdf

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA博士学位论文DOCTORALDISSERTATION（电子科技大学图标）论文题目网络空间嵌入模型与应用研究学科专业计算机系统结构学号200911060125作者姓名王聪指导教师张凤荔教授万方数据分类号密级注1UDC学位论文网络空间嵌入模型与应用研究（题名和副题名）王聪（作者姓名）指导教师张凤荔教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别博士学科专业计算机系统结构提交论文日期2013年10月8日论文答辩日期2013年

2、12月5日学位授予单位和日期电子科技大学2013年12月24日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据RESEARCHONTHENETWORKSPACEEMBEDDINGMODELANDITSAPPLICATIONSADoctorDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ComputerSystemsOrganizationAuthor:WangCongAdvisor:Prof.ZhangFe

3、ngliSchool:SchoolofComputerScience&Engineering万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关

4、部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要时延敏感型应用在当今互联网应用中占据重要地位。准确获取网络节点间的传输时延，是此类应用性能优化与提升的关键问题。作为一种兼具高可扩展性、高精度和低测量负载的时延估计方法，网络空间嵌入模型已在对等网络、内容分发网络和云计算等诸多时延敏感应用中得到广泛部署，因此其理论基础与

5、优化算法具备十分重要的研究意义和应用价值。低计算代价下时延估计精度的确保是网络空间嵌入模型的基本问题，也是本文研究工作的中心。在对模型进行准确分类的基础上，针对影响模型性能的互联网时延特征不均匀性问题，分布式模型的安全性问题，点积模型计算代价与泛化能力问题以及网络抖动问题进行了深入分析，提出了一系列能够提升模型时延估计精度的优化算法。本文的主要研究工作与创新性体现在以下四个方面：一、针对互联网自治域路由策略造成的时延特征不均匀性问题的改进方案。首先针对均匀空间内误差极小化拟合问题,将损失函数优化问题归结为一类非线性方程组的迭代求解，基

6、于方程组的矛盾性提出了迭代因子的自适应估计问题，并通过对单位化误差的周期性测量实现了迭代因子的慢启动控制；而后针对嵌入空间内节点聚簇特征表达问题，根据节点在均匀空间内嵌入的聚簇特征，实现了零知识前提下面向聚簇性增强的优化算法drwMDS。仿真实验证明，相对于基准算法，本文提出的时延特征不均匀性表达与增强算法能够有效提升时延估计精度，且能与广泛部署的基准算法保持接口兼容，有利于协议的平滑演进；二、提出了一种支持入侵容忍的分布式网络空间嵌入模型。在承认恶意攻击不可避免和不可完全检出的前提下，保证在系统容忍限度内提供一定质量的服务能力。以节

7、点的信誉值代替弹簧模型中的未经校验的本地误差作为权值向量，利用正常节点的信誉与数量优势对冲恶意节点带来的负面影响，实现了对异常数据较强的容忍能力。该方案既可作为假阴性误报的修复手段部署于入侵检测或信任模型等信息清洗策略的后端，也可作为一种强化鲁棒性的模型构建算法单独实施。三、提出了一种分布式时延矩阵重建的加速算法。通过对分布式环境下一类基于(次)梯度下降的时延矩阵重建算法的分析，将其转化为可轮转方向求解的耦合凸优化问题，进而提出了一种搜索上界倍增的自适应分布式矩阵重建算法ADMC，利用时延序列的历史信息计算梯度下降步长的搜索上界，显着

8、降低了梯度下降步长的搜索代价。算法同时给出了优化问题凸性保持的一个充分条件，有利于选取恰当的损失函数，提升泛化能力。I万方数据摘要四、提出了针对网络抖动问题的改进方案。将网络抖动问题分为网络层抖动和应用层抖动两个层面：针