DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数据调研与处理 2.1. 航空港基本情况概述 根据实地调研得知，北货运区预计年货邮吞吐量为150万吨~200万吨。北货运区计划建设国内货运站、国际货运站、国际货运村等部分，本文主要对国内货运站进行研究。北货站区国内货运站占地面积大约为15万平方米预计承担的年货运量为80万吨，根据现阶段统计的西货站区国内货运站运输货物占比，得知航空快件占总货运量的40%、服装占13%、电子配件占7%、轮胎占6%、鲜活占5%、手机配件占4.6%、其他货物所占比重比较小，共占24.4%。国内货运站在北货站区的具体位置如下图1中阴影部分所示。 图1. 仓库相对位置图 2.2. 数据处理 根据Class软件所需数据特性，对每周货物的流通件数进行折算。由于郑州航空港所运输的货物种类较多，货物包装规格各异，航空港管理方无法对货物进行详细的统计，目前各类货物每周的预计货物流量，与各类货物单件体积如表1所示。 Table 1 Freight turnover analysis tabl 名称 百分比 吨/周 密度规格 立方米/周 每件体积(立方米) 件/周 快递 40.00% 6160 普货168千克/立方米 36，667 0.04 855，200 服装 13.00% 2002 普货1.2吨立方米 1668 0.18 9270 电子配件 7.00% 1078 钢铁5吨/立方米 216 0.06 3370 轮胎 6.00% 924 橡胶2吨/立方米 462 0.04 11，410 鲜活 5.00% 770 水1吨/立方米 770 0.18 4280 手机配件 4.60% 708 苹果手机1.96吨/立方米 361 0.06 6500 其他 24.40% 3758 2吨/立方米 1879 0.18 10，440 表1. 货物周运量分析表 根据货物的性质与数量，本文拟定在北货运区国内货运站一期工程暂时建设三个仓库，它们分别是负责航空快件存放的一号仓库，负责服装、手机配件、电子配件、轮胎及其他等不需要特殊存储条件的二号仓库和专门负责鲜活类物品存放的三号仓库。快件仓库通常情况下，货物一天就会全部周转出库，又考虑到今后航空运输越来越普遍，航空货运量会逐渐增大，以及“双十一”之类的由电商促销所造成的快件暴增现象，所以假设一号仓库可以容纳3天内运来的快件。假设二号仓库通常情况下3天完成货物的周转，二号仓库可以容纳4.5天内运输来的货物。三假设三号仓库的周转时间为2天可以容纳3内天运输来的货物。所以各仓库的拟存货量，周转天数以及每周的货运量如下表2所示。 Table 2 Warehouse inventory tabl 仓库名称 最大存货时间(天) 周货运量(件) 预计存货量(件) 一号仓库 1 855，200 366，500 二号仓库 3 90，040 57，800 三号仓库 2 4280 1830 表2. 仓库预计存量表 根据以上分析，得到拟建仓库的基本情况。 在具体建造仓库时，应根据不同仓库的预计业务量，进行合理的推测。由于一号仓库作业量最大，所以在初始建立仓库时根据仓库的预计存货量、每天出入库货物量规定一号仓库长320米，宽210米，高6米，共有长20米、高4米的出入库装卸台各6个。为避免产生拥堵，暂时设定出入库理货区所能容纳的货物量为库存容量的16.7%。考虑到出入库作业频繁，为方便仓库内部作业车辆运行，所以适当加大了过道的宽度，将货架的起始过道宽度设为4.5米，货架之间的过道宽度设为3米。设定二号仓库初始时长210米，宽70米，共有长度为10米、高4米的出入库装卸台各8个，理货区、货架情况与一号仓库相同。三号仓库的长宽高分别为100米、40米、6米，有长6米，高4米的出入库装卸台各2个，且其他情况与一号仓库相同。 在运用Class仿真建模之前，对每个仓库在国内货运区的相对位置预先进行合理化的分布。根据以上分析得知，一号仓库的货运量最大所需面积也最大，根据合理运输中尽量减小运距与运量乘积的原则，所以将一号仓库放在最邻近跑道的位置。考虑到仓库运输车辆可能会发生拥堵和目前北货运区的土地情况，所以拟建一个停车场为运输车辆等待装卸提供便利。拟建仓库的相对位置如图1。 运用Class的建模过程可主要分为三部分，它们分别是仓库基本模型的构建、仿真数据输入以及仿真模型运行。由于各仓库的建设与优化方式基本相同，所以以一号仓库为例，对运用Class建模优化进行论述。
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user: 3. 模型构建 3.1. 仓库基本模型的构建 1) 绘制仓库边墙。将经过上述处理的关于一号仓库长、宽、高的数据输入程序。 2) 绘制仓库装卸台。设置入库装卸台的个数和大小，在装卸台设置界面中输入装卸台情况。装卸台起到的是仓库门的作用，对装卸台的3D效果中出入库装卸台的车量方向进行设定，确保仿真运行时车辆的流向。 3) 绘制仓库理货区面积。由于设定的理货区件能容纳仓库货物总容量的16.7%，设置出库理货区长为170米、宽为50米。 4) 绘制仓库货架。根据一号仓库所要容纳的货物件数、每件货物的尺寸以及计划每个货格可容纳的货物件数来设置货格的尺寸，对货架进行设置并确定货架的数量。根据货架在仓库中的不同位置，设置其不同的摆放方向。根据实际的不同，设置货架之间的隧道，巷道等内容。 3.2. 输入仿真数据 仓库基本模型建立之后，进行仓库周货运量、仓库出入库流、仓库内运输车种类数量以及作业人员的数量与排班的设定，完善仓库的作业情况。 1) 仓库周货运量。一周内货物的出入库流量。根据折算可知每周一号仓库有855，200件货物进行周转。 2) 设置入库流。设置入库车辆的类型、每天货物的到达时间以及每辆车的载货量。根据每天的货运量以及每辆车的容量推定，每天均有长15米，宽5米，高4.5米的15辆满载大货车来货，每车大约可以容纳载货2立方米的托盘175个。设置入库到货时间。根据机场作业情况，设定到货时间。根据对机场的调研情况，设定货物的分布时间及入库量为00:00~08:00到货35%，08:00~16:00到货45%，16:00~24:00到货20%。在系统中选则入库所使用的装卸台以及入库之后的上架路线。 3) 设置出库流。根据实地调研情况，设定出货量及时间分布为00:00~08:00出货35%，08:00~16:00出货45%，16:00~24:00出货20%，与入库的时间与分布相同。考虑到仓库的周转速度、出货量、出库车辆的容量以及工人的作业效率，设置装车前1小时开始拣货，车辆距离出发前1小时开始装货。 最后，在出库流中设置出库的拣货效率。根据实际情况，设置本仓库货物在出库理货区的预处理时间为15分钟，停留时间为30秒。出库时每单元所放货物与存储时每单元所放货物相同均是45单品，同时结合实际操作中工人的拣货能力，设定每人每小时的拣货量为6000件单品。 4) 设置仓库内运输车辆的类型及数量。根据一号仓库的实际作业情况，在作业过程中设定只使用油压拖板车和电动拣货车，并根据不同的操作环节设置所使用的车辆类型。 5) 设置人员轮班。由于机场为24小时作业制，所以设定工人每天采取3班制，每班作业时间为8小时。设定第一班作业时间为00:00到08:00，第二班为08:00到16:00，第三班为16:00到24:00。每人在工作时每小时工资为12元。 3.3. 仿真模型的运行 在仓库基本建设规模、仓库基本作业流程以及基本作业能力模型构建好之后，输入可变的作业人员数量与作业车辆数量。完成上述设定后在仿真界面中，运行仿真模型，在一个仿真周期运行结束后分析关键绩效指标表了解模型的运行情况。针对二、三号仓库的实际作业情况，重复上诉操作分别完成仓库仿真的基本设置。
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user: 4. 仿真优化 4.1. 优化目标 根据物流管理中的效益背反原理，过分的追求某一效益的最大化，必然会导致其他效益的降低。所以说在实际作业中并不是车辆迟离率为零才是最好的运营状态。过分的追求低迟离率会导致作业人员与作业车辆成本的大量增加。本文所研究的仓库是与机场相配套的基础设施，其每天24小时都有连续的出入库作业，为保证仓库的连续作业能有效地顺利进行，所以仓库中的出库车辆需尽量按时离开，所以，本文所研究的三个仓库优化的首要目标均为出库车辆迟离率最低。本文拟定仓库的优化目标为在保证仓库作业全部完成的条件下，将出库车辆的迟离率控制在一定的范围内，适当的提高人员及车辆的利用率，使总成本最低。基于Class软件的特性，进一步在迟离率不变的情况下改变作业人员的数量和车辆的数量来求得较低的成本。尽量提高车辆的利用率，保证车辆的使用成本最低的同时又保证当某些车辆出现故障时仓库作业能够正常运行。 4.2. 一号仓库优化结果 1) 仓库建设方面 由于仓库理货区面积以及装卸台数量发生了变化，所以仓库形状及大小都发生了变化，仓库具体大小如下图2所示，此时出入库装卸台个数分别从6个减少为3个，出入库理货区面积都有减小变为了长90米宽20米的矩形，仓库的长由320米减少为265米，宽仍然为210米。 图2. 优化后一号仓库布局图 2) 作业人数 在仓库出入库货物量不变，各项作业都完成，出库车辆的迟离率为2%，总成本最低的情况下，第一班需要作业人员21人，第二班需要作业人员28人，第三班需要作业人员14人。 3) 作业车数量 在上述前提下，当有油压拖板车35辆，电动拣货车38辆时，车辆的利用率均达到80%左右，此时车辆的利用率较为合理。 4.3. 二号仓库优化结果 1) 建设规模 经过优化之后得到，二号仓库的长度由210米变为了200米，宽保持不变仍然为70米，理货区面积除出入库理货区2仍为长50米、宽8米的矩形以外都进行了相应的减小，其他理货区均变为了长25米、宽8米的矩形。在保证出库车辆迟离为0的基础上，对装卸台的数量也相应的做了减少，除手机与电子配件存储区的装卸台数量未发生变化以外，其他存储区的装卸台数目都减少到1个。 2) 人员数量 在仓库出库车辆迟离率为零与作业成本最低的双重控制下，最后确定的每班组的作业人数如下表3所示。 Table 3 Number and cost list of staff in warehouse No. 班组 人数(人) 作业成本(元) 第一班 8 5376 第二班 7 4704 第三班 3 2015 第四班 2 1344 第五班 2 1344 第六班 1 672 表3. 二号仓库各班组工作人员数目与成本表 3) 车辆数量 由于二号仓库作业量较少，所以需要的作业车辆也就较少。那么就造成在作业车辆总数变化不大的情况下，作业车辆的利用率发生很大的变化。比如前伸式堆高机，当其台数减少到2台时，其利用率增高到100%，这不利于车辆损坏时仓库正常作业的进行。所以在经过慎重的考虑后，本文决定所使用三种车数量如下表4所示。 Table 4 Number of vehicles selected for operation in warehouse No. 车辆名称 数量(台) 利用率(%) 使用成本(元) 油压拖板车 11 82 47 电动拣货车 12 83 887 前伸时堆高机 3 67 295 表4. 二号仓库选用作业车辆数目表 4.4. 三号仓库优化结果 1) 建设规模 由于该仓库的理货区利用率都达到了20%左右，所以不需要对理货区的面积进行调整。但是为提高装卸台的利用率，将进出库装卸台个数均由2个减少到1个，仓库的长宽没有发生变化仍为100米，40米。总得来说三号仓库在布局方面的变化不大。 2) 人员数量 由于仓库的货运量较小，所以所需要的作业人员较少，第一班需要作业人员3人，第二班需要作业人员3人，第三班需要作业人员1人，三班所对于得作业成本分别为2016、2016和672。 3) 车辆数量 在出库车辆迟离率为零的情况下，为使该仓库电动拣货车的利用率为75%，则应该配置电动拣货车4辆。 当对上述三个仓库都进行过优化之后，与初始设计进行比较，发现优化后的方案减少了国内货运站一期工程的建设所需要的土地面积，这为以后的规划提供了更大的土地使用空间。
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user: 5. 结论 本文在总结前人对物流仿真研究的基础上，采用专门针对仓储作业的Class软件，对郑州市航空港机场北货运区国内货运站一期工程所要建设的仓库经行仿真优化。本文提出以下建议。 1) 合理控制车辆的迟离率。建议在实际作业中应当合理控制出库车辆的迟离率，不过分地追求迟离率增加作业成本，不使大部分车辆发生迟离导致仓库的正常作业无法完成的情况发生。 2) 仓库在进行作业时应尽可能的达到作业的标准化与单元化。尤其对进出库作业频繁且作业量较大的仓库来说，作业的标准化和单元化是高效作业的有效保证。作业标准化能有效提高作业效率，降低物流成本。 3) 尽量增加仓库的可拓展性。现阶段航空运输正在蓬勃发展，这就使得航空运输的运费不断降低，加上人们对于运输的快捷性要求越来越高，就使得在未来北货站区仓库承担的货运量可能会大幅度的增加。所以应在建设时增加仓库的可拓展性，既使仓库在现阶段的利用率较高，又为将来的发展奠定良好的基础。
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user: 摘 要 建设“学习型、服务型、创新型”基层党组织是贯彻落实党的十九大精神的重要体现。在新时代，紧密结合高校实际，加强高校“三型”党组织建设，对提高党建工作科学化水平，促进高校事业发展，必将产生重大而深远的影响。本文阐述了加强高校“三型”基层党组织建设的重大意义、丰富内涵及内在联系，对高校“三型”党组织建设中存在的问题进行了梳理，从六个方面提出了构建高校“三型”党组织建设机制的途径与措施。 关键词 :高校，“三型”党组织建设，机制 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 党的十九大修订的党章提出“建设学习型、服务型、创新型的马克思主义执政党，使我们党始终走在时代前列，成为领导全国人民沿着中国特色社会主义道路不断前进的坚强核心” [ 1 ]。围绕新形式下高校基层党组织建设新的目标与要求，紧密结合高校实际，深入思考，主动谋划高校“三型”党组织建设，是高校基层党组织和广大党员干部必须深入研究思考的课题。认真研究“三型”党组织建设的意义、丰富内涵及内在联系，分析梳理“三型”党组织建设中存在的主要问题，对构建科学有效的“三型”党组织建设机制，提高党建工作的科学化水平，促进学校事业科学发展，必将产生重大而深远的影响。
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user: 2. 加强高校“三型”党组织建设的重大意义 高校承担着教书育人、传承先进文化、培育和践行社会主义核心价值观、弘扬民族精神、培养中国特色社会主义事业合格建设者和可靠接班人的历史使命，必须紧紧围绕建设“三型”马克思主义执政党这一要求，切实做好高校基层党建的各项工作。 2.1. “三型”党组织建设是加强高校基层党组织建设的有效途径 高校基层党组织作为高等教育事业的思想向导和政治保障，只有加强“学习型”党组织建设，掌握新的理论和解决矛盾问题的新方法，才能抢抓机遇，真正担当起向导的责任；只有加强“服务型”党组织建设，建立健全联系和服务群众的制度，才能切实做到执政为民，改进服务手段，拓宽服务渠道，提高服务水平；只有加强“创新型”党组织建设，才能推进工作创新、方式方法创新、实践载体创新，使党建工作充满活力。因此，高校基层党组织必须在学习上争先、在服务上创优、在创新上突破，努力建设成为“三型”党组织，才能提高基层党组织的凝聚力和战斗力，发挥战斗堡垒作用。 2.2. “三型”党组织建设是推动高校改革和发展的重要保障 建设高水平大学，必须建设高水平的党组织，其中，建设“三型”党组织是建设高水平党组织的重要内容。高等学校肩负着培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才、发展科学技术文化、促进社会主义现代化建设的三大中心任务( [ 2 ] ， p. 94)，承担着人才培养、科学研究、社会服务、文化传承与创新、国际交流与合作五大基本职能。通过“三型”基层党组织建设，增强基层党组织的学习能力、服务能力和创新能力，强化高校五大职能的落实能力，进一步促进党建事业的发展，为学校自身建设和发展提供支持和保障，对推动高校的改革和发展有着深远的影响( [ 2 ] ， p. 95)。 2.3. “三型”党组织建设是对高校基层党建工作的经验总结和有效探索 在党建事业发展过程中，我们党结合新环境、新情况和新问题，通过理论创新和实践创新，不断发现存在的问题和寻求解决的办法，探索出创建“三型”党组织的建设目标和要求( [ 2 ] ， p. 95)。高校不断加强基层组织建设，创新基层组织设置，激发基层组织活力；注重发挥先进典型的示范带动作用，将基层党组织建设与推动事业发展相结合，为学校事业科学发展提供了坚强的政治和组织保障。同时，高校党建工作中也不同程度地存在着一些薄弱环节和不容忽视的问题，必须认真总结党建工作经验，使基层党组织制度更加完善、基础更加扎实、群众满意度日渐提高，为实现高校特色鲜明的办学理念和“双一流”建设提供重要保障。
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user: 3. 准确把握高校“三型”党组织建设的丰富内涵及内在联系 3.1. 准确把握“三型”党组织建设的丰富内涵 3.1.1. “学习型”党组织的内涵 “学习型”党组织是指拥有全员学习、终身学习的理念和机制，拥有不断增长的学习能力与创新能力( [ 3 ] ， p. 83)。高校建设“学习型”党组织具有以下四个基本特点：一是具有终身学习的理念，坚持政治和业务知识学习与深化教育教学改革的统一；二是具有明确的学习目标，坚持党组织建设目标与高校发展目标的统一；三是具有健全的学习机制，坚持党员个人学习与集体学习的统一；四是具有持续的创新能力，坚持理论学习与推动工作相结合。高校“学习型”党组织强调学习的制度化、规范化、常态化，是以建设“学习型”党员为基础，以建设“学习型”领导班子为关键，以创新学习方式为动力，以全面提高党员干部的能力素质为重点，以增强党组织创造力、凝聚力和战斗力为根本的发展模式。 3.1.2. “服务型”党组织的内涵 “服务型”党组织是指党的基层组织必须牢固树立全心全意为人民服务的根本宗旨，坚持立党为公，执政为民( [ 3 ] ， p. 83)。它的基本内涵是服务基层、服务师生、服务发展。建设“服务型”党组织，密切了党群关系和干群关系，是在“学习型”党组织建设基础上的更高追求，是高校基层党建的科学定位和永保先进性的要求，是践行党的群众路线的有效载体，是推进“两学一做”学习教育常态化制度化的重要目标。“服务型”党组织建设必须紧紧围绕“立德树人”这一根本任务，坚持为基层和师生服务的理念，引导广大党员在学校事业发展中努力做出表率。 3.1.3. “创新型”党组织的内涵 “创新型”党组织是指党组织要具有自我创新、自我提高的能力，充满活力，永葆生机。能够适应党情、国情、校情的变化，特别是能够应对高等教育内涵式发展和“双一流”建设背景下党建工作的新要求，进一步推进体制机制创新，推动工作方式方法创新，提高党组织的战斗力、凝聚力和影响力( [ 3 ] ， p. 83)，建设能够适应党的建设的新要求，适应社会经济发展和时代发展潮流，保障和推进高校事业发展的党组织。 3.2. 准确把握“三型”党组织建设的内在联系 建设“学习型”党组织，就是要使政治学习和业务学习形成制度、形成风气。通过学习，不断提高政治理论素养和业务水平，不断提高各级党组织和党员干部应对复杂局面、解决实际问题能力 [ 4 ]。建设“服务型”党组织，就是要服务发展、服务师生、服务社会、服务党员。强化宗旨意识，转变服务作风，提高服务效能，建立健全政治上关心、工作上支持、生活上关爱的长效机制 [ 4 ]。建设“创新型”党组织，就是始终用习近平新时代中国特色社会主义思想，武装头脑，指导实践，推动工作。善于发现新情况，总结新经验，指导新实践，破解新难题，推动实践创新，使党的工作更富有生机活力 [ 4 ]。因此，在“三型”党组织建设中，建设“学习型”党组织是前提和基础，建设“服务型”党组织是核心和关键，建设“创新型”党组织是动力和保障，三者是一个有机统一的目标体系，共同服务于高校事业改革和发展 [ 4 ]。
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user: 4. 高校“三型”党组织建设中存在的主要问题 笔者通过对部分党员干部、党支部书记和委员、部分教工和学生党员等进行了走访、座谈，并发放了调查问卷，就高校“三型”党组织建设中存在的主要问题等征求意见和建议。通过调查统计分析，存在的主要问题有以下几点： 4.1. 认识不够到位，目的不够明确 大多数认为学习氛围不够浓厚，学习形式比较单一。部分基层党组织和党员对建设“学习型”党组织的重要意义缺乏足够的认识，重视不够，没有真正把建设“学习型”党组织列入重要议事日程，摆到首要的突出位置。存在思想认识不够到位、学习目的不够明确的问题。 4.2. 制度不够健全，机制不够完善 部分基层党组织和党员认为目前的考核制度、监督和保障制度等还不够完善，执行上还不够到位，应建立“考核评价体系”，在抓落实上下功夫。使创建的工作考核评价体系与基层党组织考核、抓党建工作述职、领导班子和领导干部工作考核、评选优秀基层党组织和优秀党员、职务(称)晋升等结合起来。 4.3. 服务意识淡薄，服务意识不强 对创建“服务型”党组织的核心是落实全心全意为人民服务的宗旨、重点是以服务师生和发展为主题、关键是转变服务作风等在思想认识上还不够到位。对服务型党组织建设的重要性、紧迫性和现实意义认识不足，没有正确理解建设“服务型”党组织是由党的性质和宗旨决定的，是执政党在新形势下的必然选择。认为当前基层党组织的服务意识和宗旨观念不强，服务群众意识淡薄。 4.4. 创新动能不足，潜能发挥不够 认为目前基层党组织的创新意识还不够强，对实施创新的风险，激发党员的创新潜能，以事业发展实践为依托、推进工作创新等创新渠道，认识还不够清晰。在推进“创新型”党组织建设中，存在工作责任落实上不够到位；重技术性、事务性工作，轻理论性、系统性思维；重守成轻创新，在推进党建实践创新、制度创新等方面还相对保守，严重影响了高校“创新型”党组织建设。
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user: 6. 结论 高校“三型”党组织建设是一项系统工程，必须构建纵向连通、横向联动的“学习 + 服务 + 创新”有机统一的基层党组织建设新模式。坚持边建设、边探索、边思考、边完善，不断总结、深化“三型”党组织建设的实践经验，在形成合力、理论提升、实践创新、强化运用上见成效，不断提升基层党建工作水平，努力把基层党组织建设成为政治坚定、团结统一、务实清廉、奋发有为、敢于担当的坚强核心，推动高校事业健康稳定可持续发展。
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user: 摘 要 为解决基于用户部分特征协同过滤算法中出现的项目分类不准确问题，本文提出了一种融合了近似项目的用户部分特征协同过滤算法(AICF)。该算法通过融合项目标签数据和用户评分数据来计算项目综合相似度，以获取待推荐项目的近似项目，然后在近似项目中计算待推荐用户最近邻，最后根据近邻用户对指定用户推荐。实验表明，通过结合项目标签数据改进近邻项目的选择，可以提高最终协同过滤算法的推荐效果。 关键词 :协同过滤推荐，项目标签，相似性 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着人类进入大数据时代，互联网上的信息呈指数爆炸式增长，如何从茫茫多数据中获取自己感兴趣的数据成为了人类当前所面临的巨大问题。于是便产生了能够主动帮助用户提供有效信息的推荐系统。而协同过滤技术作为最成功的推荐技术之一受到了越来越多的研究者的关注。目前，几乎所有的大型商务系统中都不同程度的使用了各种形式的推荐系统 [ 1 ] 。 通常，协同过滤技术主要包括基于用户的协同过滤推荐，基于项目的协同过滤推荐和基于矩阵分解的协同过滤推荐 [ 2 ] ，其中基于用户的协同过滤算法是目前运用最为广泛的算法。该算法首先需要找到和当前待推荐用户有相似兴趣的其他用户，然后根据这些用户的行为将他们感兴趣的内容推荐给该待推荐用户 [ 3 ] 。但是该算法也面临着数据稀疏性，冷启动问题和系统延展性等问题。 为了解决以上问题，邓爱林等 [ 1 ] 提出了一种基于项目评分预测的协同过滤算法Sarwar等 [ 4 ] 提出通过矩阵奇异值分解来减少项目空间的维数，进而提高推荐效果。黄裕洋等 [ 5 ] 提出了一种综合用户和项目因素的协同过滤算法，该算法在产生推荐时同时考虑了用户和项目的近邻结合，并能够自适应的调节目标用户和目标项目的最近邻集合。程高伟等 [ 6 ] 提出结合项目标签和用户评分的协同过滤算法，该算法在传统协同过滤算法中引入了项目标签数据，提高了最终的推荐准确率。 其中李永超等 [ 7 ] 认为虽然用户可能在某些项目类别中口味相似，但是在其他项目类别中口味可能大相径庭，所以需要基于用户部分特征进行推荐，故提出了一种基于用户部分特征的协同过滤算法。但是某些项目可能很难准确的分为某一个固定类别，或者某些项目可能处于该项目类别边缘，如果直接使用该聚类结果中的项目可能导致评分偏差。另一方面，在项目类别分类中，项目标签数据并没有完全发挥出作用。故上述基于用户部分特征协同过滤基础上，本文提出了一种融合了项目因素的用户部分特征协同过滤算法，该算法在基于用户部分特征的协同过滤基础上，通过融合了项目标签数据从而提高项目分类的准确性，进而提高用户近邻选择的准确性，同时可以避免在用户近邻选择中出现的因为只考虑全局相似性出现的误差，以此提高最终的推荐结果准确性。
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user: 2. 融合项目因素的用户部分特征协同过滤算法 融合项目因素的用户部分特征协同过滤算法可分为以下四个阶段 1) 评分矩阵预处理 2) 近似项目选择 3) 近邻用户生成 4) 推荐生成 作为算法的输入数据，用户–项目评分矩阵通常可以表示为一个m*n矩阵R，其中m为用户数量，n为项目数量，矩阵元素rij表示第i个用户对第j个项目的评分值。 2.1. 评分矩阵预处理 相对于数目巨大的总项目数来说，往往用户只能对少量项目进行评分，这就导致评分矩阵极度稀疏，所以在进行项目分类之前首先要对评分矩阵预处理。 传统处理评分矩阵的方法包括矩阵缺失值预测填充，矩阵分解等方法。在这里，项目评分数量可能会影响到最终的推荐结果，举例来说：一部好莱坞大片有10，000个观众投票，一部小成本的文艺片只有100个观众投票。这两者的投票数量上的不同可能导致最终推荐上的偏差。故在这里采用了 [ 6 ] 提出的未评分项目预测方法，该方法通过项目流行系数来解决热门项目评分偏差问题： 项目流行系数w： w = 1 / ( log ( 1 + S ( i ) ) ) (1) 这里S(i)表示项目i已经被评分的总次数 r ˜ u i = R ¯ + b u + b i * w (2) 这里 r ˜ u i 表示预测填充值。 R ¯ 表示所有用户评分均值， b u 表示用户u和用户评分均值的偏差， b i 表示项目i和用户评分均值的评分偏差。 2.2. 相似度计算 用户之间的相似度计算通常包含余弦相似性，相关相似性以及修正过的余弦相似度 [ 8 ] ，在这里采用修正过的余弦相似度算法。该方法通过减去用户对项目的平均评分来解决传统余弦相似度中未考虑不同用户评分尺度的问题 [ 1 ] ： s i m ( u ， v ) = ∑ i ∈ I u v ( r u i − R u ¯ ) * ( r v i − R v ¯ ) ∑ i ∈ I u v ( r u i − R u ¯ ) 2 ∑ i ∈ I u v ( r v i − R v ¯ ) 2 (3) 这里u，v表示用户u，v。 r u i 表示用户u对项目i的评分， R ¯ u 表示用户u的平均评分， I u ， 表示用户u，v已经评价过的项目集合， I u v 表示用户u和用户v的共同评分项目集合。 相似的，项目之间的相似度计算也可以采用类似的公式： s i m ( i ， j ) = ∑ u ∈ U i ∩ U j ( r u ， i − r i ¯ ) * ( r u ， j − r j ¯ ) ∑ u ∈ U i ∩ U j ( r u ， i − r i ¯ ) 2 ∑ u ∈ U i ∩ U j ( r u ， j − r j ¯ ) 2 (4) 其中， U i ， U j 表示项目i和项目j中存在评分值的用户集合。 r i 表示项目i的平均被评分值。 r u ， i ， r u ， j 表示用户u对项目i和j的评分值。 通常计算两个布尔变量之间的相似度使用Jaccard系数： J ( A ， B ) = | A ∩ B | | A | + | B | − | A ∩ B | (5) 这里采用Jaccard系数计算项目之间在标签上的相似度。 2.3. 近似项目生成 基于用户的协同过滤算法基于以下假设：如果用户之间对一些项目的评分比较相似，则他们对其它项目的评分也将会比较相似 [ 5 ] 。但是用户口味可能随着项目种类的不同而大相径庭 [ 7 ] 。故需要先对项目进行分类，然后计算近邻用户过程中仅根据在相同类别项目中计算用户相似度。但是传统聚类算法中部分项目可能难以分为具体某一个类别或者可能该项目处于分类边缘，则此时基于该项目的推荐可能会有偏差。另外，仅仅使用用户评分矩阵并不能对项目作出准确客观的评价。故而在对项目分类过程中，需要综合考虑项目评分相似度和项目标签信息，最终加权计算项目综合相似度。这样保证了只有项目评分较多且标签相似的项目才具有较高的相似度，从而提高了项目分类的准确性。 首先用公式(4)计算各个项目和待推荐项目的评分相似度 ，然后利用公式(5)计算各个项目和待推荐项目之间的标签相似度 s i m t ( i ， j ) ，最终计算项目的综合相似度： (6) 这里 α 用来调整评分相似度和标签相似度之间的影响权重。 综合相似度计算完毕后即可选择和待推荐项目相似度最大的n个项目，作为近似项目集合。 2.4. 近邻用户生成 利用公式(3)： s i m ( u ， v ) = ∑ i ∈ I u v ( r u i − R u ¯ ) * ( r v i − R v ¯ ) ∑ i ∈ I u v ( r u i − R u ¯ ) 2 ∑ i ∈ I u v ( r v i − R v ¯ ) 2 (7) 计算用户和指定用户之间的相似度，但此时项目集合仅考虑2.3中计算生成的近似项目集合。计算完毕后选取相似度最大的k个项目，作为近邻用户集合。 2.5. 推荐结果生成 利用2.4节计算生成的近邻用户集合来计算指定用户u对待推荐项目i的评分： r ⌢ u i = R ¯ u + ∑ v ∈ N u s i m ( u ， v ) * ( r v i − R ¯ v ) ∑ v ∈ N u | s i m ( u ， v ) | (8) 这里 R ¯ u 表示用户u的评价项目评分， N u 为用户u的最近邻用户集合。这样便最终得到了u关于项目i的评分。
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user: 3. 实验结果和分析 3.1. 数据集 实验采用的数据集是目前衡量推荐算法质量时比较常用的MovieLens 100K数据集，由美国明尼苏达大学GroupLens研究小组创建并维护。该数据中包括100，004个评分数据，其中包括671个用户和包括9125个电影的1296个标签数据。数据集中评分范围为1~5，数值越大表示用户对评分电影兴趣越大。本次实验按照5折交叉实验，取5次实验平均值作为最终结果。 3.2. 评价标准 学术研究中通常使用平均绝对误差MAE (mean absolute error)来评价推荐系统的推荐质量： MAE = ∑ i = 1 N | p i − r i | N (9) 这里N表示测试集的数据个数，pi为预测值，ri为实际评分值。其最终MAE值越小表示预测结果越准确。 3.3. 实验结果分析 3.3.1. 参数调整 首先讨论公式(6)中的 α 取值。 α 和 1 − α 表示计算项目综合相似度中项目的评分相似度和项目标签相似度所占的比重。其取值会影响到近似项目计算的准确性，进而影响到最终的推荐效果。在这里，对 α 取不同值，观察其对最终MAE值的影响。 图1. α 取值结果图 由图1可以看出，当 α 取0.5~0.8之间时，最终评分准确度最高。 3.3.2. 实验结果比较 这里使用本文提出的算法和传统的基于用户聚类的协同过滤算法(UBCF)，综合用户和项目因素的协同过滤算法(HCFR)，基于用户部分特征的协同过滤算法(UPCF)的平均绝对误差MAE进行对比观察实验： 由图2可以看出，该算法和基于用户部分特征的协同过滤算法有最高的MAE值，因为其考虑了用户的部分相似性而非用户的全局相似性。于此同时，本文提出的融合项目因素的用户部分特征协同过滤算法(AICF)由于在计算过程中融合了项目标签数据来计算近似项目，提高了近似项目选择的准确性，故 图2. 实验结果图 最终平均绝对误差要低于基于用户部分特征的协同过滤算法。 计算性能上，项目近似计算可以通过hadoop或cuda并行加速 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] ，也可事先离线计算完毕。用户近邻计算因为是在近似项目集合中，故复杂度远小于传统的基于用户的协同过滤算法。
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user: 4. 结语 本文在基于用户部分特征的协同过滤基础上对其作出了改进，通过综合标签数据和用户评分数据的方法来提高近邻项目选择的准确率。最终实验表明，通过融合项目评分数据和项目标签数据来计算近似项目集合，可以有效避免简单项目聚类所导致的近似项目选择不准确问题，故最终可以有效提高最终用户近邻选择的准确率，进而提高最终推荐准确率。 但是由于针对每个待推荐项目都要计算其相似项目，其计算效率仍然不是十分理想。现在也出现了很多利用GPU并行加速的方法 [ 9 ] 。此外，公式(6)中 α 值的选取是事先人为指定，不够灵活。而 [ 14 ] 中也提到了一种参数自适应的方法。如何利用计算并行化和GPU加速提升算法效率，进一步简化算法，提升算法灵活性，将是下一阶段研究的方向。
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user: 摘 要 软件定义网络(Software-Defined Networking， SDN)作为一种新型的网络架构，已经成功地被商业化开发。但由于信息化社会的网络流量越来越大，种类越来越多，对于网络流量的异常检测日趋重要。为了实现在SDN网络环境下对流量进行异常检测，本文提出了一种基于支持向量回归(Support Vector Regression， SVR)和自回归积分滑动平均模型(Auto-Regressive Integrated Moving Average， ARIMA)的算法。该算法充分发挥SDN网络的特性，周期性的获取网络流量，并利用ARIMA模型对流量进行预测，之后通过SVR模型将预测结果进行校正。试验结果表明，相较于ARIMA模型，ARIMA-SVR模型拥有较高的准确率和检测率；相较于支持向量机模型，ARIMA-SVR模型能够快速地检测出未知类型的异常流量。 关键词 :支持向量回归，自回归积分滑动平均模型，软件定义网络，异常检测 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着硬件技术的不断更新，软件技术的迅猛发展，使得现有网络的承载能力有了飞跃性的提高，但是仍旧存在着网络承载能力的上限。在信息化社会，每天都会产生海量的信息，这些网络信息有些是人们正常合理需求所产生的，有些则是垃圾信息。这些在网络负载中占着不小的比重，给网络带来巨大压力的同时，也会窃取人们的个人隐私信息的网络流量一般称为异常流量。造成网络流量异常的原因有很多，一般包括：恶意攻击，如病毒、DoS攻击和DDoS攻击等；非法访问，如持续性端口扫描、远程未授权访问等。 传统的计算机网络由于观测点分布在各转发设备上，难以实现异常检测。然而，随着软件定义网络(Software-Defined Networking， SDN) [ 1 ] 的出现，异常检测在SDN控制器中能很好地发挥作用。作为一种新型的网络架构，SDN将传统的网络解耦成数据转发、网络控制、应用程序相互独立的三层结构，分别称为数据平面、控制平面和应用平面。数据平面主要负责数据转发功能，包括一切转发逻辑和转发表。控制平面掌控着网络全局信息，许多协议和算法都依赖于这个特征。由于SDN是未来网络发展的一个重要趋势，且其能提供比传统网络更完善的网络视图、更容易收集网络中的流信息、具有完善的管理平面，使得在SDN网络中研究网络流量异常检测技术成了一个重要的研究课题。 本文针对在SDN环境下的网络流量的异常检测提出了一种轻量级的算法。该算法利用SDN的特性，周期性地收集网络流量，使用自回归滑动平均模型(Auto-Regressive Integrated Moving Average， ARIMA) [ 2 ] 来预测下一时刻的流量值，之后使用支持向量回归模型(Support Vector Regression， SVR) [ 3 ] 对预测的流量值进行调整，以此来判断当前网络中的流量是否异常，提高了异常检测的实时性和准确性。
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user: 2. 相关工作 网络流量异常检测技术对于网络的监管有着重要的作用，被广泛应用于入侵检测、DDoS攻击检测等技术中。网络流量本质上是一个随机时间序列，随着时间序列分析的发展，预测模型和算法已研究了几十年。Box等人 [ 4 ] 提出的时间序列模型通过自回归(Auto-Regressive， AR)，移动平均(Moving Average， MA)以及它们的组合为线性静止过程提供了解决方案。此外，常用的异常流量监测技术还有基于特征的检测。该方法通常需要建立一个详实的特征数据库，通过分析用户或主机日志 [ 5 ] ，或者统计网络中数据包的信息，例如流量、包头信息 [ 6 ] (如源目IP、源目端口、协议等)、内容特征 [ 7 ] 等，建立判定规则，与特征数据库中的数据进行匹配来检测。 从2008年以来，SDN的出现以及其转控分离、集中控制等优良性能，使得人们对于在SDN网络环境下的异常流量检测技术做了深入的研究。王强 [ 8 ] 将传统网络中的生成树算法进行改进，利用sFlow控制器实现网络流量的监控。由于熵的特性，其经常被用来异常流量的检测。Wang等人 [ 9 ] 、王文涛等人 [ 10 ] 分别将量子熵、Renyi熵作为SDN网络流量的统计数据，通过设定阈值来检测异常。Carvalho等人 [ 11 ] 提出了一个基于拓扑结构的网络流量监测系统。该系统通过OpenFlow协议收集网络流量，并对正常的流量行为构建数字签名，将当前流量与之进行对比，以此来识别异常的流量。Silva等人 [ 12 ] 提出了一个可对异常流量进行分类的ATLANTIC框架，该框架使用信息理论来计算流表熵值的偏差，并结合一系列的机器学习算法对流量进行分类。Boero等人 [ 13 ] 将入侵检测系统与SDN结合起来，选取机器学习中的支持向量机(support vector machine， SVM)作为核心算法，使用SDN控制器提取的流量特征作为SVM的输入，以此来训练模型并检测异常流量。作为监督学习算法的一种，SVM算法具有很高的分类精度，但是其对于未知类型的攻击无法进行有效检测。近年来，由于大数据、人工智能等算法的兴起，基于SDN网络的异常流量检测技术有了很大的扩展。王晓瑞等人 [ 14 ] 为了快速识别DDoS异常流量，提出了一种基于BP神经网络的检测算法，该算法提取流表的特征，经过BP神经网络的训练后实现对数据包进行检测。王伟 [ 15 ] 将网络中的流特征以五元组的方式保存，并分别使用表征学习、LSTM网络、CNN网络来训练模型，以此来实现对异常流的检测。此外，在不同的SDN部署环境中，研究人员对于异常流量检测技术的研究一直都在进行，在云平台 [ 16 ] 、5G网络 [ 17 ] 、物联网 [ 18 ] 、移动网络 [ 19 ] 等环境中，相继提出了一系列的检测技术。 本文受ARIMA的启发，能对具有周期性的时间序列有很好的预测效果，同时了解到网络流量具有很大的非线性和不规则性，需要有一个算法能对预测的结果进行矫正。而基于SVM在回归算法中的应用——SVR算法，对于多种特征的回归问题具有良好的预测效果，且计算复杂度都较低，能够快速地进行矫正。因此，为了快速准确地对网络流量进行检测，本文从整体网络中网络流量变化情况的角度来考虑，提出了一个ARIMA-SVR组合模型。该模型利用每天网络流量变化的周期性特征来预测下一时刻的网络流量值，再将现实中重大节日、事件等活动对于网络流量的影响作为影响因子，调整网络流量的预测值，使之更精准。该模型充分利用了整体网络的变化情况，使得检测算法的速度得到提升，同时降低了控制器的资源消耗，提升了模型训练的速度。关于ARIMA-SVR模型的建立过程可见第三章。
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user: 3. 模型建立 3.1. 自回归滑动平均模型 对于网络流量来说，其具有周期性。例如白天网络流量大，晚上流量小；用餐时间段内，流量小等特点，且每日的流量变化情况较为相似，具有明显的周期性。对于这种有明显周期性的时间序列，ARIMA模型具有较好的预测效果。 该模型可用ARIMA(p， d， q)来表示，其中，p表示自回归模型(AR)的阶数，d表示差分次数，q表示滑动平均模型(MA)的阶数，该模型的表达式形式为： y t = ∑ k = 1 p φ k y t − k + e t + ∑ k = 1 q θ k e t − k ， (1) 其中已知参数是， y t 表示在时间t时的值； e t 表示随机白噪声序列，为独立误差。未知参数为： φ t 为 的系数，即自回归系数； θ k 为 e t − k 的系数，即滑动平均系数；AR阶数p；MA阶数q；以及差分次数d。 ARIMA模型通过对过去时刻的时间序列进行平稳性检查，通过d次差分，将非平稳序列转化为平稳序列，之后使用自相关函数和偏自相关函数确定模型的p、q值范围，再使用BIC最小化原则选择最优的p、q值，最后通过多项式拟合等曲线拟合方法来求得待求系数 φ t 和 的值。 3.2. 支持向量回归 网络流量中不定时地就会出现较大的波动，例如节假日，演唱会，明星直播等事件发生时，都伴随着较大的网络流量波动。因此，需要一种模型，能够根据这些情况，适时地调整网络流量的预测值。针对这种有多种特征的回归问题，SVR有较好的预测效果。其是SVM在回归中的应用，泛化误差和计算复杂度都较低，且能够避免过学习的问题。 SVR的核心思想与SVM相同，都是将样本空间通过核函数映射到特征空间中，在特征空间实现对样本的回归。对于数据集 D = { ( x 1 ， y 1 ) ， ⋯ ， ( x m ， y m ) } ，其中 x i ∈ R n ， y i ∈ R ， i = 1 ， ⋯ ， m 。引入松弛变量 ξ ， ξ * 、不敏感系数 ε 以及惩罚参数 C > 0 。当满足条件 − ε − ξ i ∗ ≤ y i − w ⋅ x i − b ≤ ε + ξ i 时，可认为这些数据点都有同样的回归方程。其中w和b为待求系数，则该参数可由如下公式求出： min w ， b ， ξ i ， ξ i ∗ 1 2 ‖ w ‖ 2 + C ∑ i = 1 m ( ξ i + ξ i ∗ ) ， s .t .   { y i − w ⋅ x i − b ≤ ε + ξ i ， w ⋅ x i + b − y i ≤ ε + ξ i ∗ ， ξ i ， ξ i ∗ ≥ 0. (2) 3.3. 异常检测模型 本文所使用的ARIMA-SVR模型充分利用了SDN网络对于网络监控的优点，快速采集网络流量，对其进行短期预测，以此来判断网络流量是否异常。我们的异常检测算法部署在SDN控制器内，如图1所示，控制器中主要包含了链路发现模块、流量采集模块、数据库模块、ARIMA预测模块以及异常检测模块这5部分。 图1. 控制器中模块构成示意图 首先，由链路发现模块对网络中的交换机链路进行发现。在控制器和交换机通过OpenFlow协议建立链接之后，控制器会定期向所链接的交换机发送LLDP (Link Layer Discovery Protocol) [ 20 ] 报文，根据返回的响应消息实现网络链路的发现。之后将收集到的网络拓扑，包括交换机及其使用的端口号，以集合的形式保存到数据库中。 之后，流量采集模块周期性地采集网络拓扑中各条网络的带宽使用情况。每经过一定的采样周期sampling_time，控制器就会通过OFPT_PORT_STATUS消息向所链接的交换机发出端口查询消息，得到当前时刻通过该交换机各个端口的数据包字节数current_byte，根据已记录的pre_byte计算出当前网络中各链路的已用带宽BandWidth： BandWidth = current_byte − pre_byte 1024 ∗ sampling_time ， (3) 单位为KB/s，随后将current_byte赋值给pre_byte，以便下一次的计算。同时，将计算出来的已用带宽BandWidth保存到存储模块的数据库中。 至此，存储模块就存储了链路发现模块每次探测到的网络拓扑集合，以及流量采集模块每次计算出的交换机各端口不同时刻的网络带宽。这些存储的数据将会被ARIMA预测模块和异常检测模块所调用，用于后续的计算。 接着，ARIMA预测模块将会调用存储模块中存储的带宽使用数据，以一天内所测得的带宽数据作为基本单位，通过ARIMA算法训练模型，并预测下一次的带宽值 y ARIMA 。由于不同天次，不同时刻，通过网络的流量有所不同，为了模型能够更好地适应这些变化所带来的误差，需要定时地更新模型。该模块可以在任意时间，以最新的训练数据重新训练模型，以使得模型与现实网络带宽情况更好的匹配。 最后，异常检测模块将使用SVR算法，对当前的网络流量进行异常检测。我们先定义热点事件(Hot Point)为能在短时间内引起网络流量激增的事件，例如，双11、比赛赛事、春节购票等情况。在热点事件发生前，网络中的流量变化较为平滑，但当热点事件发生后，大量的数据包被发送到目标主机，使得网络流量有一个向上的突增。由于ARIMA算法只是根据过去的流量数据进行预测的，但当网络中的流量因为热点事件而发生大幅度的改变后，这时预测出来的值就会与真实值有较大的差距。我们使用SVR算法对ARIMA预测的值进行调整，使其接近真实值。我们选择预测值 y ARIMA ，是否周末(W)，是否节日(F)，是否有热点事件(H)这四个变量作为输入变量，通过训练好的SVR模型进行预测，得到修正值 Q SVR ，最终可得到最后的预测值： F t = y ARIMA + Q SVR . (4) 当真实值在预测值的 ± 20 % 范围内时，我们认为当前网络中并没有发生异常，反之，则说明网络流量异常，需要进行后续的干预。 具体步骤如下： 1) 控制器使用LLDP协议发现所有链接的交换机。 2) 控制器周期性发送OFPT_PORT_STATUS数据包，获得当前时刻通过交换机各个端口的数据包总字节数。之后利用公式(3)计算已用带宽，并将其保存到数据库中。 3) 选取一定数量的带宽值，使用ARIMA算法训练模型，得到预测值 y ARIMA 。 4) 使用预测值 y ARIMA ，是否周末(W)，是否节日(F)，是否有热点事件(H)这四个变量作为输入特征，通过SVR训练模型并进行预测，得到修正值 Q SVR 。 5) 根据公式(4)得到最终的预测值 。如果下一时刻的真实值，没有超过1.2倍的 F t ，则说明当前是正常流量，反之，则说明当前流量有异常。
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user: 4. 实验结果与分析 我们使用树形网络拓扑来仿真。如图2所示，该拓扑是一个3层的二叉树，包括7台交换机(核心交换机-c1，汇聚交换机-a1 a2，边缘交换机-e1 e2 e3 e4)，6台主机以及2台服务器。 图2. 仿真网络拓扑图 在实验中，我们将网络带宽设为1 Mbit，从2台服务器中随机选取一台作为流量的接收方。6台主机随机向服务器发送一定大小的流量。如图3所示，开始时通过的是正常的网络流量，网络带宽在60 KB左右。在90秒时，由于某热点事件的引发，使得网络流量在短期内有了突变，其增加到了128 KB/s。 图3. 原始网络流量数据 我们对于原始数据进行平稳性和白噪声检验。对于非平稳序列，其存在单位根，因从可用单位根检验来判断序列是否平稳。其中ADF检验(Augmented Dickey-Fuller test，增项DF检验)就是一种检测序列中是否存在单位根的方法。该检验采用统计学中的假设检验方式，其假设序列存在单位根，即非平稳。因此，对于平稳序列，计算其在给定的置信水平上的显著性水平，若其统计值小于1%的临界值，就说明其严格拒绝原假设，即序列平稳。如表1所示，原始数据的统计量adf值分别小于critical_values中的1%，5%和10%的三个临界统计值，且p值小于0.01，说明此时数据符合平稳性的要求。同时，在白噪声检验中，p值小于0.05，说明此时的数据是随机分布的，符合白噪声检验的要求。 Table 1 Stationarity and white noise tes 平稳性检验 白噪声检验 adf p value critical_values lb value p value 原始数据 −9.61 1.83e−16 {'1%': −3.49， '5%': −2.89， '10%': −2.58} 5.59 0.02 表1. 平稳性和白噪声检验 然后，训练最佳的ARIMA模型，获得p值和q值的取值，最优的取值应满足BIC最小的原则。根据这个原则，从表2中可知，最优的p值为10。然而q的值可为9和10，按照取最小值的原则，选取q为9。至此，我们得到了时间序列预测的最优模型ARIMA(10， 0， 9)。 Table 2 Related parameters of ARIMA mode p q bic … … … 10 7 367.26 10 8 368.02 10 9 352.23 10 10 352.23 … … … 表2. ARIMA模型相关参数 模型的预测效果如图4所示。ARIMA模型的预测值没有很好地贴近真实值，且当真实值有较大的流速变动时(例如在90秒时，流速超过120 KB/s)，预测值变化的幅度不够。因此单纯的ARIMA模型无法有效地预测网络流量的变化情况。 图4. ARIMA模型预测结果 最后，将ARIMA模型的预测值与是否周末(W)，是否节日(F)，是否有热点事件(H)作为SVR模型的输入，训练模型，得到最后的预测结果。如图5所示，在预测的数据中，当真实值有较大上升时，预测值也会跟随上升。且绝大部分的真实值都小于1.2倍预测值。因此，所提的ARIMA-SVR模型能够很好的达到预期的效果。 由于本文所提模型来源于单一的ARIMA模型、SVM模型，因此将这些模型与本文所提出的ARIMA-SVR模型进行比较。模型判断效果的性能可由如下公式的度量： 准 确 率 = 正 确 匹 配 的 流 数 总 的 流 数 . (5) 图5. ARIMA-SVR模型的预测结果 分别使用正常流和异常流对模型进行测试，计算得到各模型的准确率。如图6所示，ARIMA-SVR模型对于正常流和异常流都具有较高的准确率，能够很好的分辨出网络流量的异常情况。ARIMA因为是基于正常流进行模型建立，故当由大量异常流导致的网络流量波动剧烈时，对于异常流检测的准确率较高。SVM模型属于有监督的机器学习模型，其对于正常流有较高的检测准确率，但对于未知类型的异常流，其准确率较低。 图6. 各模型异常检测效果的准确性 为了进一步比较各模型的性能，我们采用检测率(Detection Rate， DR)和误报率(False Acceptance Rate， FAR)对模型的稳定性和可用性进行分析。检测率和误报率可由下面的公式得出： DR = 异 常 流 中 正 确 分 类 的 流 数 已 知 的 异 常 流 数 ， (6) FAR = 正 常 流 中 错 误 分 类 的 流 数 所 有 为 果 为 异 常 流 数 . (7) 检测率越低就意味着有大量的异常流没有被检测出来，这些流会给正常的访问造成困扰。误报率越高，就意味着大量的正常的数据包被错误检测，会使用户无法获得服务。如表3所示，本文的模型和其他两种模型相比，检测率高，同时误报率最低，检测效果更稳定。原因在于SVM模型对于部分偏差值较小的异常数据，无法有效的进行区分；ARIMA模型对于短时间内流量波动特别剧烈的值，无法得到有效检测。本文所提的ARIMA-SVR模型利用整体网络中的流量变化情况来判断当前网络是否异常，特别是对于DDoS攻击、端口扫描等攻击有较强的检测能力。 Table 3 Stability of each anomaly detection mode 模型 检测率(%) 误报率(%) ARIMA模型 96.0 7.4 SVM模型 81.5 6.2 ARIMA-SVR模型 98.7 2.0 表3. 各模型异常检测效果的稳定性比较
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user: 5. 结论 基于SDN的网络使得控制器能够获取整个网络的信息。然而，现有的网络流量异常检测算法无法很好地适应SDN网络。因此，在本文中我们提出了一种基于时间序列预测和支持向量回归的方法，即ARIMA-SVR算法。该算法通过周期性的发送LLDP报文，可以有效的对网络的运行状态进行检测，并利用ARIMA模型来预测下一时刻的网络流量值，再将现实中重大节日、事件等活动对于网络流量的影响作为影响因子，使用SVR模型调整网络流量的预测值，使之更精准。该模型充分利用了整体网络的变化情况，使得检测算法的速度得到提升，同时降低了控制器的资源消耗，提升了模型训练的速度，提高了整体网络的效率。我们的实验结果有效地验证了算法的准确率以及稳定性和可靠性。 对于今后的工作，我们计划继续优化算法，使其能适应各种类型的网络流量，并能够在多控制器的网络中得到应用。
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user: 摘 要 微课形式短小，内容精炼。微课的录制离不开精心准备的教学设计。本文以启发式、探究式的教学模式，对葡萄糖的结构进行微课的教学设计。 关键词 :微课，教学设计，有机化学 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 微课是进几年来比较热门的教学形式，因为形式短小，内容精炼，便于学生自学，受到老师和学生的喜爱。但是，微课的录制离不开精心准备的教学设计。有机化学是药学专业学生的基础课程，糖这章的内容是有机化学和天然药物化学结合最紧密的章节，葡萄糖的结构是这章的重点和难点。本文对葡萄糖的结构进行微课的教学设计，以启发式、探究式的教学模式，引导激发学生，自助学习，掌握相关的知识点。
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user: 2. 教材分析与教学对象 我校药学专业使用《有机化学》教材是人民卫生出版社的第7版 [ 1 ] ，糖类是第十五章，教材先介绍了葡萄糖链式(Fischer投影式)结构，再通过实验来说明，链式结构不能解释的现象。分析链式结构多羟基醛，根据羟醛缩合推得葡萄糖的环式结构(Haworth透视式)。遵循有机化学是以实验为基础的学科特点。 教学对象针对大学二年级的学生，有一定的基础知识为专业学习做准备。
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user: 3. 教学目标与重难点 掌握葡萄糖的链式结构及构型(重点)，掌握葡萄糖的环式结构及构象(重点)，熟悉葡萄糖链式结构转化成环式结构(难点)。培养学生分析问题，解决问题的能力。
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user: 4. 教学方法、课时安排 教学内容按教学大纲的要求，用启发式、探究式的教学方法，以PPT + 讲解的形式，录制12分钟的微课。