DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 本文中所考虑的图都是连通的，无向的，无自环且无重边的。对于一个图 Γ ，我们用 V Γ ， A Γ 和 Aut ( Γ ) 分别表示其顶点集，弧集和全自同构群。 | V Γ | 表示图 Γ 的阶(即 Γ 顶点的个数)。如果 Aut ( Γ ) 的一个子群G作用在 V Γ ( A Γ )是传递的，则称 Γ 是G-点传递的(G-弧传递的)。一个弧传递图也称为对称图。对一个正整数s， V Γ 中 s + 1 个点 α 0 ， α 1 ， ⋯ ， α s 满足 α i − 1 与 α i ( 1 ≤ i ≤ s )邻接且 α i − 1 ≠ α i + 1 ( 1 ≤ i ≤ s − 1 )，我们称 ( α 0 ， α 1 ， ⋯ ， α s ) 为 Γ 的一条s-弧。如果 G ≤ Aut ( Γ ) 在s-弧集上是传递的，则称 Γ 是 ( G ， s ) -弧传递的。进一步，如果 G ≤ Aut ( Γ ) 在s-弧集上传递，在 s + 1 -弧集上不传递，那么 Γ 叫作 ( G ， s ) -传递。 对阶数固定的对称图的研究一直是代数图论领域一个很热门的课题，例如，文献( [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] )分别分类了阶为p，2p和3p的对称图。对于一些小度数的图也有很多学者研究，更多文献可参考( [ 4 ] - [ 9 ] )。1947年，Tutte在文献( [ 10 ] )中给出了3度图的点稳定子结构。此后，3度对称图得到了很多学者的关注，例如：Feng等在文献( [ 4 ] )中刻画了两倍素数幂的3度对称图；Lu等在文献( [ 8 ] )中研究了阶为6p 2 的3度对称图；Zhou和Feng在( [ 11 ] )中分类了2pq阶的3度对称图。 设 G ≤ Sym ( Ω ) 是一个传递置换群，如果G的每个极小正规子群在 Ω 上都是传递的，则称G是拟本原的；如果G的每个极小正规子群在 Ω 上至多有两个轨道且存在一个极小正规子群在 Ω 上恰好有两个轨道，则称G是二部拟本原的。对于一个图 Γ ， G ≤ Aut ( Γ ) ，如果G在顶点集 V Γ 上是拟本原或二部拟本原的，则称 Γ 是一个G-基图。研究对称图的方法分为以下两步： 第一步，刻画基对称图； 第二步，研究基图的正规覆盖。 上述步骤我们可以看出对基图的刻画是研究对称图的基础，它对作基图的覆盖具有重要的参考作用。设 Γ 是阶为 4 p q n ( n ≥ 1 )的3度G-弧传递图，本文中我们刻画 Γ 的基图，其中p，q为素数且 3 ≤ p < q ， 。主要结论如下： 定理1.1 设 Γ 是阶为 4 p q n ( )的3度G-弧传递图，其中p，q为素数且 3 ≤ p < q ，设 G ≤ Aut ( Γ ) 在 V Γ 上是拟本原或二部拟本原的， α ∈ V Γ ，则 ( Γ ， Aut ( Γ ) ， G ， s ) 满足表1。 Table 1 G-basic symmetric graphs of order 4 p q n and valency G s F084 PSL(2，8) PSL(2，8) 2 G 220 1 PSL(2，11) PSL(2，11)， 1 PSL(2，13) PSL(2，13) 1 G 1012 1 PSL(2，23) PSL(2，23) 2 F620 * PSL(2，31) PSL(2，31 4 PSL(2，47) PSL(2，47 3 G 220 2 PGL(2，11) PGL(2，11) 2 PGL(2，13) PGL(2，13) 2 表1. 4 p q n 阶3度G-基对称图 关于本文中所使用的群论和图论的相关符号都是标准的，可参考文献( [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] )。例如：我们用 ， A n 和 S n 分别表示n阶循环群，交错群和对称群。对于一个单群T，我们用 π ( T ) 表示 | T | 的素因子集合。
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user: 2. 预备知识 在本节中，我们给出一些与本文相关的定理和例子。首先是Tutte在1947年确定的3度对称图的点稳定子的结构，它是我们研究3度图的基础。 定理2.1 ( [ 10 ] ) 设 Γ 是一个连通的3度 ( G ， s ) -弧传递图，则 s ≤ 5 ，则 ( G α ， s ) 满足表2，其中 α ∈ V Γ 。 Table 2 Point-stabilizer groups of cubic symmetric group s 1 2 3 4 5 ℤ 3 S 3 S 3 × ℤ 2 S 4 S 4 × ℤ 2 | G α | 3 2 ⋅ 3 2 2 ⋅ 3 2 3 ⋅ 3 2 4 ⋅ 3 表2. 3度对称图的点稳定子 对于一个图 Γ ，如果点稳定子 Aut ( Γ ) α 在 α 的邻域 Γ ( α ) 上是本原的，则称 Γ 为局部本原的，由于素 数度的弧传递图是局部本原的，因此下面的结论( [ 15 ]，引理2.5)提供了研究局部本原图的基本方法，这个结论对Praeger的结果( [ 16 ]，定理4.1)进行了改进。 定理2.2 ( [ 15 ] ) 设 Γ 是一个连通的奇素数度的G-弧传递图， G ≤ Aut ( Γ ) 有一个非传递正规子群N在 V Γ 上至少有三个轨道。则下列事实之一成立： 1) N在 V Γ 上半正则， G / N ≤ Aut ( Γ N ) ， Γ N 是 G / N -弧传递的且 Γ 是 Γ N 的正规N-覆盖； 2) Γ 是 ( G ， s ) -弧传递的当且仅当 ( G / N ， s ) -弧传递的，其中 1 ≤ s ≤ 5 或 s = 7 ； 3) G α ≅ ( G / N ) δ ，其中 α ∈ V Γ ， δ ∈ V Γ N 。 在文献( [ 16 ] )中，Praeger将拟本原置换群分为八类，我们将其称为O’Nan-Scott-praeger定理。下面我们简述O’Nan-Scott-praeger定理。 定理2.3 ( [ 16 ] )拟本原置换群可以分为以下八类： HA (仿射型)： soc ( X ) 是交换的， ，其中p是素数， 。 HS (全形单型)： ，其中 N ≅ M ≅ T 。 HC (复合全型)： soc ( X ) = M × N ，其中 N ≅ M ≅ T k 。 AS (几乎单型)： soc ( X ) = T 是非交换单群， T ⊲ X ≤ Aut ( T ) ≤ T . Out ( T ) 。 TW (扭圈积型)： 在 Ω 上正则， | Ω | = | T | k ，其中 d ≥ 2 。 SD (单对角型)： soc ( X ) = T k ， soc ( X ) α = T ， | Ω | = | T | k − 1 ，其中 d ≥ 2 ， α ∈ Ω 。 CD (复合对角型)： soc ( X ) = T k ， soc ( X ) α = T l ， | Ω | = | T | k − l ，其中 ， l | k ， α ∈ Ω 。 PA (乘积作用型)： soc ( X ) = T r ， soc ( X ) α ≠ 1 ，其中 ， α ∈ Ω 。 对于以下较小的群G，我们可以利用Magma ( [ 17 ] )确定所有同构意义下的弧传递图，并且得到下面的几个例子。 例2.4 (1) G = PSL ( 2 ， 11 ) ，则G存在子群同构于 ℤ 3 ，此时存在一个阶为220阶的3度对称图，记为 G 220 1 。 。 (2) G = PSL ( 2 ， 11 ) ，则G存在子群同构于 S 3 ，此时存在一个阶为220阶的3度对称图，记为 。 Aut ( Γ ) ≅ PSL ( 2 ， 11 ) 。 例2.5 (1) G = PSL ( 2 ， 13 ) ，则G存在子群同构于 ℤ 3 ，此时存在一个阶为364阶的3度对称图，记为 G 364 1 。 Aut ( Γ ) ≅ PSL ( 2 ， 13 ) 。 (2) G = PSL ( 2 ， 13 ) ，则G存在子群同构于 S 3 ，此时存在一个阶为364阶的3度对称图，记为 G 364 2 。 Aut ( Γ ) ≅ PSL ( 2 ， 13 ) 。 例2.6 G = PSL ( 2 ， 23 ) ，则G存在子群同构于 ，此时存在一个阶为1012阶的3度对称图，记为 G 1012 1 。 Aut ( Γ ) ≅ PSL ( 2 ， 23 ) 。 例2.7 G = PSL ( 2 ， 47 ) ，则G存在子群同构于 S 4 × ℤ 2 ，此时存在一个阶为4324阶的3度对称图，记为 G 4324 1 。 。
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user: 摘 要 在实际的Relay部署中，站点的布局及连接受成本、距离、回传质量等多种因素的限制，给站点的拓扑规划带来了挑战。针对通信基站的布局规划问题，建立了成本和路损最小的双目标整数规划模型，并基于K-means聚类算法和Prim算法设计了求解该NP难题的启发式算法。仿真结果表明，该模型和算法可以有效解决无线回传拓扑中的站点规划问题，在降低算法复杂度的同时具有较好的适用性和有效性。 关键词 :无线回传拓扑，整数规划，K-Means聚类算法，NP难题 Copyright © 2019 by author(s) 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 基站的建设与布局一直是发展通信技术和提高网络覆盖率的重要环节 [ 1 ]。传统的光纤和微波传输方式由于建设费用高、传输条件高等限制因素，无法满足偏远地区的传输需求，且基站建设较为困难。Relay无线回传技术是目前兴起的新型传输技术，可以有效扩展网络覆盖范围 [ 2 ]。Relay系统主要包括宿主站(DeNB)和子站(RRN)，宿主站通过子站将信号发送给用户 [ 3 ]。 在实际的Relay部署中，站点的布局及连接受成本、距离、回传质量等多种因素的限制，给站点的拓扑规划带来了挑战 [ 4 ]。 目前针对通信基站的布局规划问题已有一系列的研究： 石雷等 [ 5 ] 针对无线多跳网络的站点选址问题，提出了根据稀疏程度确定基站可行区域的方法，并设计了相关算法求解站点的具体位置；张宏远等 [ 6 ] 设计了基于聚类分解的分层算法求解大规模WCDMA无线网络基站布局规划问题；南雪莹 [ 7 ] 基于粒子群算法求得了成本最优的布站方案；张然 [ 8 ] 根据小区内基站的各项参数和信息特性，建立了0-1整数规划模型，并提出了一种混合遗传算法。Mark [ 9 ] 等提出了多种基站选址模型，包括覆盖模型等。Soto等 [ 10 ] 提出多页需求的移动网络基站选址算法，可以使成本大大降低。 基于上述研究，本文针对候选站点位置确定的情况，建立了一种考虑多种复杂约束条件的双目标大规模站点整数规划模型，由于该问题属于NP (Non-deterministic Polynomial)难题，本文综合聚类分析及图论的算法思想设计了启发式求解算法，最后给出了仿真结果。
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user: 2. 系统模型 本文研究的Relay站点部署规划问题为在确定候选站点位置的情况下，确定站点的类型及站点间的连接关系。其中，站点的类型包括宿主站(RuralStar和蝴蝶站)和子站。站点间的连接关系，包括宿主站与子站间的连接、子站间的连接关系及宿主站间的成片连接。 本文以站点站型和不同站点间连接关系为决策变量，成本与回传损耗为目标函数，在满足约束条件的情况下建立双目标规划模型。引入以下符号： x i 表示站点类型， x i = 0 表示i站点为子站， x i = 1 表示该站点为宿主站； y i j 表示站点间的连接关系， y i j = 0 表示i与j站点没有连接关系， y i j = 1 表示站点间存在连接关系；e为宿主站的类型， e = 1 表示站型为RuralStar， e = 2 表示站型为蝴蝶站，RuralStar包含1个扇区，蝴蝶站包含2个扇区。 S i j 表示i与j站点间的距离： S i j = R ⋅ arccos [ cos β i cos β j cos ( α i − a j ) + sin β i sin β j ] (1) 其中 ( α i ， β i ) 表示i站点的经纬度坐标，R为地球半径。 2.1. 规划目标 目标函数一：更低的总成本。 min P = ∑ i = 1 N x i P 1 + ∑ i = 1 N ( 1 − x i ) P 2 + W P 3 (2) 其中，P为总成本， P 1 为宿主站的综合成本， P 2 为子站的综合成本， P 3 为卫星设备的成本，W为卫星的数量。 目标函数二：更低的回传路径损耗。任意两站i与j间的回传损耗 P L i j 可以表示为： P L i j = ( 1 − x i x j ) [ 32.5 + 20 log ( S i j ) + 20 log ( F ) ] (3) 其中F是发射频率。 则总回传损耗最小可以表示为： min ∑ i = 1 N ∑ j = 1 N P L i j y i j 。 (4) 2.2. 站点连接中的约束条件 1) 回传距离约束 在满足一定的回传质量情况下，站点间连接应满足(5)、(6)、(7)式 x i ( 1 − x j ) y i j S i j ≤ D i s 1 (5) ( 1 − x i ) ( 1 − x j ) y i j S i j ≤ D i s 2 (6) x i x j y i j S i j ≤ D i s 3 (7) 其中 D i s 1 表示宿主站与子站相连的距离门限， D i s 2 和 D i s 3 分别为子站间、宿主站间相连的距离门限。 2) 站点间连接的拓扑约束 [ 11 ] 1˚站点包含RuralStar和蝴蝶站两种不同站型；其中，RuralStar共包含1个扇区，蝴蝶站共包含2个扇区 [ 12 ] ；若该站点为宿主站，则每个扇区第一级子站数目和子站总个数存在限制。表示如下： ∑ j = 1 N x i ( 1 − x j ) y i j ≤ N u m ( 1 ) e (8) ∑ i ∈ C k ( 1 − x i ) ≤ N u m ( 2 ) e (9) 其中， N u m ( 1 ) 为一级子站的数量门限， N u m ( 2 ) 为一个扇区内子站总个数的门限， C k 为第k个宿主站及其分配的子站构成的集合。 2˚每个子站最多只能有2条无线回传连接： ∑ j = 1 N ( 1 − x i ) y i j ≤ 2 。 (10) 3) 宿主站间成片连接约束 任意宿主站都有且只有一颗卫星负责回传，成片连接的宿主站可共享同一颗卫星，但一颗卫星负责的宿主站个数存在限制，设成片连接的宿主站构成集合 L t ，则 L t 内宿主站共用卫星数 W t 应满足： C e i l ( ∑ a i ∈ L t x i N u m ( 3 ) ) ≤ W t (11) 其中， N u m ( 3 ) 为一颗卫星负责的宿主站个数门限。 综上可构建问题的模型： { min P = ∑ i = 1 N x i P 1 + ∑ i = 1 N ( 1 − x i ) P 2 + W P 3 min ∑ i = 1 N ∑ j = 1 N P L i j y i j s .t . { ( 1 ) ， ( 2 ) ， ( 3 ) ， ( 4 ) ， ( 5 ) ， ( 6 ) ， ( 7 ) ， ( 8 ) ， ( 9 ) ， ( 10 ) ， ( 11 ) x i ， y i j ∈ { 0 ， 1 } 。
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user: 3. 求解算法 由于大规模站点的规划问题为NP难题，求精确最优解的算法都是指数时间的，本文基于聚类算法和最小生成树算法设计了求近似最优解的有效算法 [ 13 ] [ 14 ]。 对站点的坐标数据进行预处理之后，首先利用K-means聚类算法将大规模的候选站点位置划分为多个一级区块，在一级区块中以每个候选位置为宿主站，每次选取一个站点作为宿主站，利用最小生成树算法求解出多个连接方案。接着再次利用聚类算法将一级区块集划分为多个二级区块，每个二级区块内包含多种宿主站选择方案，设计Prim算法的启发式算法求解出二级区块内宿主站成片连接方案的可行解，最后建立宿主站选取模型，求解费用及损耗最低的方案。 站点聚类数为： K = c e i l ( N m ) (12) 其中N为候选站点个数，每个区块的最大站点数目 m = N u m ( 2 ) e + 1 。 聚类中心经纬度坐标为 ( m j ， n j ) ，其中： m j = 1 | C j | ∑ i ∈ C j α i ，     n j = 1 | C j | ∑ i ∈ C j β i (13) 基于K-means聚类算法和Prim算法的站点规划算法步骤为： Step 1 利用K-means聚类算法将N个站点划分为M个区块： D 1 ， D 2 ， ⋯ ， D M 。 Step 2 对每个区块求出最短的可行连接方案。 Step 2.1 令i = 1； Step 2.2 在D i 中任取一个站点作为宿主站，记为v 0 。令 U ← { v 0 } ， V ← S i − U ，j = 0； Step 2.3 若 j > N u m ( 1 ) e ，则转Step 2.6，否则从V中找到与U中v 0 所关联的距离最小的边，若该边小于 D i s 1 ，则将该边加入E i ，将其关联的站点v 1 加入到U中， j ← j + 1 ，令 V ← V − { v 1 } ，转Step 2.4；否则转Step 2.6。 Step 2.4 从V找与U中v 1 所关联的距离最小的边，若该边小于 D i s 2 ，则将该边加入E i ，将关联的站 点v 2 加入到U中， V ← V − { v 2 } ，转Step 2.5，否则返回Step 2.3； Step 2.5 从V开始找与U中v 2 所关联的距离最小的边，若该边小于 ，则将该边加入E i ，将关联的站点v 3 加入到U中，并且从V中删除，否则返回Step 2.3； Step 2.6在区块中另设一个宿主站，记为v 0 ，重复Step 2.2至Step 2.5，直到区块中所有站点遍历为宿主站，得到区块 D k 所有可行连接方案，记为 P k = { P k 1 ， P k 2 ， ⋯ ， P k | D k | } 。其中， P k i 表示区块 D k 内以i站点作为宿主站得到的连接方案。 i ← i + 1 ，若i < M，返回Step 2.1，否则，下一步。 Step 3 宿主站确定。 Step 3.1 K-means聚类分析确定二级区块：将一级区块中心点聚类为 N u m ( 3 ) 个区块中心点的二级区块 L t ，以保证尽可能多的宿主站共用同一颗卫星； Step 3.2 利用Prim算法确定二级区块中宿主站间的成片连接关系，之后判断每条边的长度是否小于 D i s 3 ，若成立，则保留，否则将该条边打断。得到二级区块 L t 中任意一级区块宿主站可行方案组合下的卫星数量： N u m L t ( P k i k ， P k + 1 i k + 1 ， ⋯ ， P k + N u m ( 3 ) − 1 i k + N u m ( 3 ) − 1 ) 以及回传损耗： P L L t ( P k i k ， P k + 1 i k + 1 ， ⋯ ， P k + N u m ( 3 ) − 1 i k + N u m ( 3 ) − 1 ) Step 3.3双目标规划模型求解确定宿主站。基于Step 3.1和Step 3.2的结果，建立宿主站双目标规划模型确定宿主站的位置，针对每一个二级区块，卫星数量越少则总费用越小，同时需要使得回传损耗尽可能最小。模型如下： { min N u m L t ( P k i k ， P k + 1 i k + 1 ， ⋯ ， P k + N u m ( 3 ) − 1 i k + N u m ( 3 ) − 1 ) min P L L t ( P k i k ， P k + 1 i k + 1 ， ⋯ ， P k + N u m ( 3 ) − 1 i k + N u m ( 3 ) − 1 ) s.t. ∑ i k ∈ C k x i k = 1 。
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user: 4. 仿真结果及分析 本节将采用随机模拟的仿真方法对本文的算法进行验证和评估 [ 15 ]。仿真场景选取为一个正方形区域。根据实际的情况设置系统仿真参数如表1所示。 Table 1 System simulation parameter 仿真参数名称 数值 宿主站与子站相连的距离门限 D i s 1 (km) 20 子站间连接距离门限 D i s 2 (km) 10 宿主站间连接距离门限 D i s 3 (km) 50 一级子站的数量门限 N u m ( 1 ) 4 扇区内子站总个数的门限 N u m ( 2 ) 6 宿主站到子站的跳数限制 N u m t 3 卫星负责的宿主站个数门限 N u m ( 3 ) 8 表1. 系统仿真参数表 使用matlab编程，随机产生1000个经纬度坐标，参考深圳市的地理坐标，经度范围控制在114.12˚至116.82˚，纬度范围控制在22.65˚至25.35˚；站型设为Ruralstar。 图1. 最终部站方案图 求解出所有候选站点的部站方案如图1所示。在图1中，不同颜色的“*”表示该站点为不同一级区块的子站，红色“•”代表该站为宿主站。蓝色的“——”表示子站与子站或子站与宿主站之间通过无线回传连接，红色“——”表示宿主站与宿主站之间通过微波连接且共用一颗卫星。 1000个候选站点的规划方案为：宿主站共143个，卫星共18个，连接关系如图1所示。输出结果中，94.5%的站点都纳入规划，说明了算法具有很高的可靠性。算法输出结果的总成本为6660 WUSD，总的回传损耗为88，220。 保持站点数量不变，改变站点分布区域的面积，站点连接覆盖率的变化如图所示，平均回传损耗及费用的变化如图2所示。 图2. 站点分布区域面积与站点连接率曲线 图2和图3分别为站点分布区域面积变化时，规划覆盖率、总成本和回传损耗的变化曲线。图中可以看出，当区域面积小于9 × 10 4 km 2 时，算法可以保证95%以上的站点被规划到，且费用较低。当面积不断增大时，由于距离的增加，覆盖率逐渐减小，费用和平均回传损耗均不断增大。当区域面积大于2 × 10 5 km 2 时，即站点分布密度小于0.005个/km 2 ，覆盖率减小的速率、费用和平均回传损耗增加的速率均明显增大。 图3. 站点分布区域面积与总体成本/回传损耗曲线
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user: 5. 结论 本文研究了大规模站点情况下的无线回传拓扑规划问题，综合考虑站点连接中的条件限制，建立了双目标站点规划模型，由于这种问题属于NP难题，本文设计了基于K-means算法和Prim算法的启发式算法，可以有效解决无线回传拓扑规划中的站点规划问题。仿真结果表明，本文提出的算法具有较好的适用性和有效性。
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user: 摘 要 我国外卖市场的竞争相当激烈，外卖平台也越来越多，其中主要的三大平台为美团，饿了么和百度三大外卖平台。本文基于模糊层次分析法对三大外卖平台的送餐服务进行评价，以期望达到提高配送效率，强化服务质量，保证食品品质，降低配送成本等目的。 关键词 :外卖平台，模糊层次分析法 Copyright © 2020 by author(s) 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. 研究目的与研究内容 随着中国经济的高速发展、生活节奏的加快，外卖食品已经成为人们生活中不可或缺的饮食方式。2016年中国外卖市场整体交易额超过250个亿，是国民经济的一个新的增长点。外卖的繁荣，极大地拉动了餐饮业的发展，促进了人们的生活。同时，送餐平台如何在评价标准的基础上做出改进，达到提高配送效率、强化服务质量、保证食品品质、降低配送成本的目的，是本文研究的核心内容。
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user: 3. 关于外卖平台送餐的优化问题讨论 3.1. 问题背景和研究思路 基于模型1，我们可以得出，送餐的及时性和准时性是决定外卖平台排名的重要因素，由于食品制作的速度一般而言是固定的，则提升送餐及时性和准时性的办法有二：增多外卖员的数量和改善算法，提升送餐的效率。其中增加外卖员的数量，是一种行之有效的办法，但是雇佣过多的外卖员，一方面将减少企业的利润，随着外卖越来越大的需求，这种方法是不足以解决问题的。 在送餐的早期，外卖员从哪家商家取餐，送到哪个客户的手上，是由人工确定的：调度员在接到订单后，根据自身的经验来做出决策，告知骑手，这样的简单模式在外卖单数较小的时候可以满足需求。但是，随着外卖的普及，在外卖订单高峰期间热点地区所产生的大量订单是难以用人工指派的，调度员自身的信息处理操作速度和准确性有限，相应的替代办法——以自动算法为核心、人工处理为辅助的送餐方式就必然地出现了。如何通过技术手段，让外卖平台数以万计的骑手高效工作，在用户满意度持续提升的同时，降低配送成本、提高骑手满意度、驱动配送系统的自动化和智能化成为了急需解决的问题。 学术上，对于短途外卖配送的研究多为定性研究，主要是对当前外卖市场的现状分析，业务流程的描述和定性优化，定量研究集中在如何使运餐路径最短上，如林伟滨、柯含 [ 4 ] 利用集合覆盖模型和EXCEL线性求解得出的最优送餐模型。在这类问题上可以引入更好的模型进行优化。 商业上，各个外卖平台已经在机器学习、运筹优化、仿真技术等方面有了完善的系统。以美团外卖为例，系统首先通过优化设定配送费以及预计送达时间来调整订单结构；在接收订单之后，考虑骑手位置、在途订单情况、骑手能力、商家出餐、交付难度、天气、地理路况、未来单量等因素，在正确的时间将订单分配给最合适的骑手，并在骑手执行过程中随时预判订单超时情况并动态触发改派操作，实现订单和骑手的动态最优匹配；同时，系统派单后，为骑手提示该商家的预计出餐时间和合理的配送线路，并通过语音方式和骑手实现高效交互；在骑手送完订单后，系统根据订单需求预测和运力分布情况，告知骑手不同商圈的运力需求情况，实现闲时的运力调度。通过上述技术和模式的引入，持续改善了用户体验和配送成本。本文认为，随着大数据和机械学习的不断深入，外卖的送餐方式将朝着更快，更有效的方向发展。 目前外卖常出现的问题，不仅仅是客户等待外卖员，同时也有大量的外卖员因为相关规定(大多CBD地区公司不允许送餐入楼)无法直接将外卖送到客户手中，因等待客户取餐而不得不延误为下一位客户送餐的现象。同样是物流行业，快递行业中使用到了自助快递柜，这种柜子设立在公众场合，由收件人按照时间自取，受到自助快递柜(如图2所示)的启发，本文提出了自助外卖柜的概念。 自助外卖柜是一种用于临时外卖储存的柜子，外卖员只需要将外卖送至规定的外卖柜中，客户接受到消息后自取外卖，这样一来，就减少了外卖员等待客户的时间，进一步地提升了效率。实质上，自助外卖柜就是取代了外卖员在等待客户过程中的作用。技术上，外卖员载具上的保温箱已经很好地实现了保温、保质的作用，自助外卖柜在技术上是完全可以实现的技术。 本文所探讨的问题是，如何科学合理地设定自助外卖柜的位置和容量，针对此提出了几条合理的建议，为今后相关技术的出现提供一定的指导。 图2. 自助外卖柜 3.2. 建模讨论 上文中说，临时外卖柜起到取代了外卖员在等待客户过程中的作用。于此同时，我们也可以将临时外卖柜理解为另一种形式的“配送中心”。 配送中心是快递行业中的一个概念，一般有省级、市级、区级等由大到小的分级配送中心，快递的发出实际上是从一个配送中心到另一个配送中心的过程，快递员从最后一级配送中心送货到客户手中。而临时外卖柜等同于最后一级配送中心，并由客户自取。其要求有二： 1) 客户取餐时间控制在较小的区间：如果只设立一个临时外卖柜，外卖员的工作量的确可以大大减小，但是客户取餐的时间上升将会导致对外卖的需求量大幅下降。 2) 将成本控制于合理的区间：如果在区域内设立过多的临时外卖柜，则加重了外卖员的负担，在经济上也是不合理的。但是在实际的商业运作中，在外卖需求旺盛的区域，尤其是核心商圈的每一栋大楼下都设定一个外卖柜是可行的。 在本文中，我们仅探讨在外卖柜数量有限的情况下，如何最优地设置外卖柜放置地点，因此本模型的实质是一个选址问题。
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user: 摘 要 关系提取可以获得文本中的关键信息。实体关系提取是在非结构化文本识别出实体并提取出实体对之间关系的方法。针对传统的关系提取借助外部NLP工具和局部分类等问题，端到端的实体关系提取模型可以减少管道模型之间的错误传播，获得更好的效果。设计一种基于BiLSTM的端到端的实体关系提取模型，通过决策对应实体和关系的可能性，解决中文文本中的多实体对的问题。在中文文本上，实现了3种实体识别10类关系提取。实验结果表明该方法无需人工构建复杂特征即可得到较好的多实体对关系抽取效果。 关键词 :实体关系提取，端到端，BiLSTM，多实体对 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着互联网上非结构化文本数据越来越多，关系提取对文本数据的提取和分析也扮演着愈加重要的作用。关系提取短文本中的信息以三元组的形式<实体，关系，实体>表示，获取的三元组不仅体现出实体之间的关系，还能广泛的运用到知识图谱、智能搜索引擎、自动问答系统等领域 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 早期的关系提取 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 不仅需要人工大量的选定特征，并且因为中文句子的词法、句法、语法等方面的复杂性，很难适应大规模的中文关系提取。随着深度学习的兴起，神经网络模型可以自动提取文本中的特征，可以大量减少人工提取特征的工作，也能更好的适应大规模中文数据的关系提取工作，这也是当前中文短文本中的关系提取的主流方法 [ 9 ]。但是这种管道模型只是对实体对之间的关系进行提取，忽略了前置步骤的实体识别，这样不仅忽略了文本中的实体前置信息，还可能造成管道方法中的错误传播，同时我们还要对需要预测关系的实体做出标记，这也会造成巨大的人工成本。 除了把实体和关系抽取看作两个分开的任务的管道模型，还有整合实体识别和关系抽取的联合模型 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。针对文本中可能会包含多个实体对以及每个实体标识多个关系的问题，我们设计端到端的模型可以同时提取同一短文本中的实体和关系，其中实体可能参与到多个关系中。 为此我们设计一种端到端的实体关系提取模型，可以联合性的提取出实体和实体之间的关系。这种实体关系提取模型避免了依赖外部自然语言处理工具和手工特征造成的错误传播，同时整合整个句子的语法信息来促进全局的特征信息学习。为了针对端到端的关系提取，我们建立了参数共享的神经模型，通过BiLSTM提取文本特征，以更好地学习上下文语义表示。由于中文文本的复杂性，一个句子中可能存在多个实体，所以会存在一个句子中含有多个实体关系对，特定实体与多个实体产生关系，为了解决这样的问题，本文采用同时计算对应实体和关系类型的得分，进而得到特定实体与其对应实体和关系类型的概率。如图1所示，是一个句子的输入与输出，“钱钟书和杨绛结婚之后诞下了爱女钱瑗”这个句子包含人名实体“钱钟书”、“杨绛”和“钱瑗”，用实体的最后一个字符表示该实体的位置，分别计算实体与对应实体及关系的概率。实体对最大概率的关系就是提取出来的三元组关系对，最后提取出实体关系对为<钱钟书，夫妻，杨绛>，<钱钟书，父母，钱瑗>和<杨绛，父母，杨绛>。 本文提出了一种端到端的关系提取模型，减少关系提取手工特征和手工标注的工作量，避免依赖外部工具造成的错误传播，整合句子中的依赖信息使实体识别和关系提取之间相互促进。由于中文文本中词向量存在稀疏性等问题，所以本文采用字向量输入。同时本文解决一个句子中的多实体关系提取问题以及一个实体具有多个实体关系对。本文在来自互联网上的中文短文本数据集上对该模型进行了实验，实验结果证明了该方法在多实体关系提取上达到了很好的效果。 图1. 句子的输入和输出
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user: 2. 相关研究 关系提取是自然语言处理中的一个重要子任务，可以应用到许多NLP任务上，比如知识图谱、自动问答等领域。实体识别和关系提取是从非结构化文本中提取信息的两个中心任务。目前主流的关系提取是依赖于双向LSTM编码的深度学习方法。传统的关系提取方法是将实体识别作为管道中的一个前身步骤，预测给定实体之间的关系。为了提高性能和更加简便，常常会考虑端到端的进行实体关系的提取。 现有的关系提取方法也可以分为基于手工特征的方法和基于神经网络的方法。Rink和Harabagiu [ 13 ] 设计了16种特性，这些特性通过使用多种监督NLP工具包和资源来提取，该工作利用了从外部语料库中提取的许多特征，用于支持向量机分类器。近年来，深度神经网络在在关系提取方面也有较大进展。在处理短文本的时候，卷积神经网络(CNN)是常用的神经网络模型。文献 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 都使用了CNN自动从句子中学习特征，不需要人工构建复杂的特征工程，最小化对外部资源的依赖。随后为了解决长句子之间重要的语义依赖关系和记忆功能，又引入了递归神经网络 [ 18 ] [ 19 ] 和长短时记忆网络 [ 20 ]。张和王 [ 21 ] 提出利用双向RNN从原始文本数据中学习关系模式。虽然双向RNN可以同时访问过去和未来的上下文信息，但是由于梯度消失问题，上下文的范围是有限的。PengZhou [ 22 ] 等人提出了基于注意力的双向长短时记忆网络来捕捉句子中最重要的语义信息，无需使用额外的知识和NLP系统。 传统的关系提取方法是将实体识别作为管道中的一个前身步骤。解决实体及其关系提取问题的主要框架是管道法和联合提取法。联合提取法就是在提供文本输入的情况下，共同识别实体及其之间的关系，这也叫做端到端模型。Miwa和Bansal [ 23 ] 提出了一个由基于长短时记忆网络和树状结构LSTM层组成神经网络模型，用于实体识别，并使用两个组件之间共享参数进行关系分类。他们的模型严重依赖于依赖树的构建。Zheng S [ 24 ] 等人提出了一种混合神经网络来进行实体识别和关系提取。他们的模型包括实体识别模块和关系提取模块，这两个模块通过共享BiLSTM编码层的参数来促进实体识别模块和关系提取模块的相关性，并且没有复杂的特征工程。
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user: 4. 实验 为了验证多实体关系提取的端到端模型的的有效性，我们在收集和预处理过的中文数据集上进行实验。 4.1. 实验环境和评价指标 实验环境配置如表1所示。对实体关系提取效果的评价指标主要有准确率P、召回率R和F值三个指标对进行评价。它们的计算公式如下： P = 正 确 识 别 的 实 体 对 关 系 数 识 别 的 实 体 对 关 系 数 × 100% (11) R = 正 确 识 别 的 实 体 对 关 系 数 样 本 实 体 对 关 系 数 × 100% (12) F = 2 × P × R P + R × 100 % (13) Table 1 Experimental environmen 实验环境 环境配置 操作系统 ununtu 16 cpu Intel (R) Xeon (R) CPU E5-2620 显卡 1080 Ti 内存 128 GB 编程语言 python 深度学习框架 tensorflow 表1. 实验环境 4.2. 实验数据 实验数据来源于网上的资料和媒体，包括新浪微博，百度百科和搜狐等媒体。对搜集的数据，我们筛选语义比较丰富，包含明显的实体及关系的语句作为数据集。我们一共收集了28.3万字，3840句，包含8729个实体关系对。 实体类型标注如表2所示。实体类型主要标注为BIO，B代表一个实体的开头字符，I代表一个实体的其它部分的字符，O代表非实体字符。后缀包括PER、LOC和ORG，分别代表人名，地名，组织名。 Table 2 Entity type 实体标注类型 B-PER B-LOC B-ORG I-PER I-LOC I-ORG O 表2. 实体类型 关系类型如表3所示，分为十类。其中“父母”、“师生”、“夫妻”、“手足”、“同学”是人名实体之间的关系。“合作”和“竞争”是人名实体之间和组织实体之间的关系。“成员”是人名实体和组织实体之间的关系。“领导”是人名实体之间和人名实体和组织实体或地名实体之间的关系。“去过”是人名实体和地名实体之间的关系。 Table 3 Relationship type 关系类型 父母 师生 夫妻 手足 同学 合作 竞争 成员 领导 去过 表3. 关系类型 将数据进行预处理后，进行10折交叉验证，随机将数据切分成10个互不相交的大小相同的子集，然后利用9个子集的数据作为训练集，1个子集的数据作为测试集，最后选出S次测评中平均测试误差最小的模型。本文随机选取其中3456句作为训练集，384句作为测试集。 4.3. 实验设计 为了验证本文提出的端到端的多实体关系提取模型的效果和性能，除了本文提出的模型之外，还包括三组对比实验，分别是BiLSTM + CRF的实体识别实验、LSTM + softmax的关系提取实验和单实体对的端到端实体关系提取实验。 对比实验1是实体识别实验，将预训练的字向量矩阵用BiLSTM神经网络提取特征信息之后，采用CRF作为分类器进行实体的识别。 对比实验2是关系提取实验，先把数据集中的句子当中的实体标注出来，然后使用BiLSTM对句子中对应的向量矩阵进行特征提取，然后用softmax对标注出的实体进行关系分类，从而获得实体对应的关系。 对比实验3是单实体端到端关系提取实验，使用文献 [ 24 ] 的模型，每个句子中只预测两个实体及其对应的关系。句子中的向量矩阵用BiLSTM提取特征之后，将BiLSTM的参数作为共享参数，再分别做实体识别和关系分类。 4.4. 实验结果及分析 实验结果如表4所示，在中文数据集上我们分别对比了四组实验。 实验中分别运行了经典的命名实体识别模型和关系提取模型。在传统的关系提取模型中采用的是管道模型，即先识别命名实体，再提取出命名实体之间的关系，如果忽略输入句子中的实体复杂性和依赖性，则管道型关系提取公式如公式： s ( W ) = L n e r ( W ) × L r c ( W ) (14) Table 4 Experimental result 模型 实体识别(F1) 关系提取(F1) 均值F1 实体识别LSTM + CRF 83.24% - 83.24% 关系提取LSTM + softmax - 72.10% 72.10% 端到端共享参数 82.33% 65.36% 73.84% 端到端多实体对 83.35% 73.18% 78.68% 表4. 实验结果 由公式14可知，管道型的关系提取，F1值为实体识别和关系提取的F1乘积，端到端共享参数和端到端多实体对模型的F1都比实体识别和关系提取的F1乘积值60%高，端到端模型提取实体对关系效果要优于管道型实体对关系提取的效果，可见当命名实体识别和关系提取共享参数，同时对参数调优时会提升模型的训练效果。 端到端多实体对模型的训练效果明显高于端到端共享参数模型的提取效果，可见数据的标注方法不仅解决句子中多实体对的关系提取问题，并且实体标注信息对实体识别和关系提取的性能有很大的提升作用。
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user: 5. 结语 为了更好的将关系提取应用到实际语料中去，避免关系提取前大量的数据预处理，且一个句子中可能包含多个实体对，本文提出了一个端到端的多实体对关系提取的模型，采用了BiLSTM + CRF模型识别实体，然后将识别的实体信息和实体标注信息以及位置信息都作为输入的一部分用来训练关系提取模型，从而获得更好的效果。通过实验对比，端到端的多实体对关系提取模型优于传统的管道型关系提取模型和共享参数的端到端实体关系提取模型。 对于以后的工作，我们会构建一个更大的语料库以及更多的实体关系来训练模型，可以提取出更多关系的实体对，应用在更多的领域。除此之外，还会优化模型，比如使用bert来代替句子的向量化表示和提取句子的信息特征，来进一步优化模型，提高准确率。
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user: 摘 要 近几年随着微服务架构的兴起，系统规模越来越庞大，传统的人工定位问题和异常的方法效率低，耗费时间和精力，如何进行自动化的异常检测引起了科研人员的广泛关注，通过日志进行异常检测不失为一种有效的手段。由于微服务架构的软件系统业务复杂，产生的日志数据量庞大，而且这些日志是来自不同集群节点、不同用户请求的非结构化日志，类型多样，格式复杂，因此难以提取有用的日志信息进行异常检测。作者提出了一种通过抽象语法树进行日志源码解析，将非结构化的日志数据转为结构化的数据，再按照时间窗口和事件标识符对结构化的日志进行分组，最后通过长短期记忆网络建立模型以检测系统中的执行路径异常，实验表明，可以有效地检测微服务架构软件系统中的异常，相较于传统的基于统计方法的模型准确率提高了约10%，同时还研究了日志键序列长度和训练数据集大小对异常检测模型效果的影响。 关键词 :日志解析，异常检测，微服务，抽象语法树，长短期记忆网络 Copyright © 2019 by author(s) 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 近几年随着互联网用户量的剧增，一台机器已经远远满足不了系统的负载，不得不考虑系统的水平扩展，开发模式也逐渐从传统的单体应用模式转变成现代的敏捷式开发、微服务架构模式。微服务是一种架构思想，微服务倡导在传统的单体应用架构的基础上，将一个大型的软件系统按照功能拆分为更加细粒度的服务，每个小服务独立运行和部署，各个服务之间是松耦合的 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，服务间采用轻量级的通信机制，每个服务可以由不同的团队开发和维护，采用不同的语言和存储。然而，微服务架构的软件系统通常规模庞大，在设计、实现和部署方面都较为复杂，并且行为上受到运行时所处的网络环境的影响，微服务应用之间互相通信，导致开发和维护人员很难准确地掌握整个系统的运行和各个组件之间的关联，难以进行故障诊断和修复。 当系统运行出现问题的时候，可以通过日志推断问题出现的原因和位置，分析应用产生的日志通常能有效地解决问题 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。微服务架构的软件系统的日志包含了丰富的信息，不仅可以辅助开发人员和测试人员理解软件系统复杂的执行行为、区分用户需求，而且可以帮助他们进行异常检测和故障诊断。但是，目前利用日志进行微服务软件系统的异常检测的效率并不高，主要面临以下三个问题：1) 微服务架构软件系统每天需要处理大量的用户需求，产生的日志数量庞大；2) 这些日志来自于不同的业务功能模块，类型多样，格式复杂，大部分是非结构化日志，如图1所示，分别是来自微服务系统中Nginx服务器和Redis缓存服务的日志，格式不同，难以提取有效的信息；3) 这些日志分散在不同的机器节点上的文件中，微服务进程执行的日志和不同用户请求产生的日志相互交错，难以区分和提取有用的日志 [ 7 ]。 图1. 微服务架构软件系统的异构日志 为了解决以上三个问题，本文针对大规模微服务架构软件系统中的异常检测做了如下工作：首先对日志数据集进行预处理，通过抽象语法树进行源代码解析，将非结构化的数据转成结构化的数据，在进行日志划分之后通过长短期记忆网络(Long Short Term Memory network， LSTM)建立异常检测模型，并在微服务架构中的系统日志中得到了良好的检测效果，整体流程图如图2所示。 图2. 基于日志分析的异常检测整体流程图 本文文章结构如下：第二章对以往基于日志进行异常检测的文献进行概述，第三章详细介绍我们的异常检测模型，包括对日志数据的预处理：日志解析和日志划分方法，第四章介绍我们的实验数据和实验结果，并对实验结果进行评估，第五章总结我们提出的方法并提出未来可持续研究的方向。
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user: 2. 相关工作 基于日志的异常检测，由于其能够适应更复杂的环境，更好地追踪定位故障，近年来受到越来越广泛的关注。 基于日志的异常检测方法，以对原始日志文件中的非结构化数据的解析为基础。日志文件记录了系统的运行实况，在进行异常检测之前，我们首先要从日志中提取出事件，形成一个时间序列，传统上有三类日志解析的方法：基于聚类算法的日志解析方法，基于启发式算法的日志解析方法，基于二进制代码或源代码分析的日志解析方法。 文献 [ 8 ] 提出了LogSig算法，通过生成消息签名从文本日志消息中生成系统事件，他们将日志语句中的子序列作为事件类型的签名，LogSig算法通过搜索最有代表性的消息签名，将日志消息按照事件类型分成不同的组。Fu.等人 [ 9 ] 设计了一种非结构化的日志解析算法，将日志转化为特定的关键字格式，然后从这些日志关键字序列中简历有限状态自动机模型来表示正常的工作流，通过定义执行模式的概念来反映系统的运行行为和执行路径，为异常诊断提供帮助。传统的基于监督的日志解析局限于用户所寻求并且关注的已知错误，并且不能容易地适应新的数据源和格式，此外，需要大量的计算。 LangHead [ 10 ] 通过更高级的聚类算法和关联规则，从信息检索中提取评分，来提取日志的消息模版。IPLOM [ 11 ] 通过一系列的启发式方法来捕获相似日志消息的差异，从而确定日志的类型。启发式算法比较简单，易于实现，但是无法处理格式复杂的日志。 Zhao X，Kc K [ 12 ] [ 13 ] 等人基于源代码分析日志的文法结构，形成正则表达式。文献 [ 14 ] 通过分析原始日志并结构化来发现应用程序日志中的模式，它从一组表示系统正常运行的日志中发现一组GROK模式，然后使用这些GROK模式来解析日志。 此外，还可以利用特定的领域知识进行日志解析 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]，这种方法结果通常比较准确，但是需要分析人员对系统或者代码有充分的理解，才能写出有效的脚本，而且，手工分析和训练日志所需要的人力资源也比较大，效率低。 异常检测通常分为监督方法和无监督方法两大类，常见的监督方法有逻辑回归、决策树 [ 18 ] 和支持向量机 [ 19 ]。标记训练数据是监督异常检测的前提，它通过标记来指示正常或异常状态。训练数据的标签越多，模型就越精确，建立模型需要大量的人工努力。有相当一部分文献针对非监督的异常检测做出了贡献。 文献 [ 20 ] 提出了一种名为LogCollect的方法用于在线的异常检测。LogCluster需要两个培训阶段，即知识库初始化阶段和在线学习阶段，在知识库初始化阶段将正常和异常事件计数向量分别聚类，然后分别生成正常聚类和异常聚类作为知识库，在线学习阶段进一步调整知识库初始化阶段构建的集群。检测异常时根据新日志序列到知识库中代表性向量的距离判断其是否为异常。日志聚类使用在线学习的思想，因此，它适合处理大量日志数据。Wei Xu [ 21 ] 等人通过PCA算法进行异常检测，基本思想是将高维数据投影到由k个主分量组成的新坐标系中，PCA通过寻找捕捉高维数据中最大方差的分量来计算k个主分量。在异常检测中，每个日志序列被矢量化为事件计数向量。之后，PCA被用来寻找事件计数向量维度之间的模式。文献 [ 22 ] 从控制台日志中挖掘不变量关系进行异常检测，挖掘不变量可以揭示代表系统正常执行行为的多个日志事件之间的线性关系。不变量挖掘不仅可以高精度地检测异常，而且可以为每个检测到的异常提供有意义和直观的解释。然而，不变量挖掘过程非常耗时。B Debnath [ 14 ] 等人提出了一种名为LogLens的实时日志分析系统，该日志分析系统自动从没有目标系统知识和用户规范的日志中检测异常。LogLens是一个通用的日志分析系统，可以从任何软件系统日志中自动检测异常，它分为两个阶段，首先捕获事件的正常行为建立模型，然后再使用自动机模型来分析实时生产的日志从而检测异常。
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user: 4. 实验及分析 4.1. 实验数据准备 本文实验所用的日志数据来自KFCoding功夫编程在线实训平台，该平台基于微服务架构设计如图6所示，微服务基于业务功能拆分，独立开发，相互通信。在该系统中，前端用户向后端服务发送GET/POST等HTTP请求时，请求会先经过服务网关APIGateway，然后再由它转发到对应的微服务实例上。各个微服务应用中触发的事件都会以消息的方式写入消息中心，微服务实例运行时会产生大量的日志。 EFK是由一套开源软件组成的日志解决方案，它包括三个组件：Elasticsearch， Fluentd， Kibana。Elasticsearch是一个分布式的日志存储和日志搜索引擎，通过Restful方式进行交互，Fluentd负责收集日志发送给 Elasticsearch， Kibana可以将Elasticsearch中的数据通过友好的界面展示出来。我们通过EFK来收集在线实训平台系统产生的海量日志，当系统管理员发现问题时，会记录该异常数据。 4.2. 准确率 异常检测模型最终的结果要判断日志是正常还是异常，如果正常值标记为0 (Negative)，异常标志为1 (Positive)，那么有以下几种基础指标，即混淆矩阵，如表1所示。 图6. 微服务架构软件系统架构图 Table 1 Confusion matri 预测值 真实值 Positive (1) Negative (0) Positive (1) True Positive (TP) False Negative (FN) Negative (0) False Positive (FP) True Negative (TN) 表1. 混淆矩阵 我们使用最常用的度量标准精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)来评估异常检测方法的准确性，Precision衡量报告的异常正确率，Recall衡量检测到的实际异常率，F-Measure表示精准率和召回率的调和平均值。公式如下： p r e c i s i o n = T P T P + F P (3) r e c a l l = T P T P + F N (4) F 1 = 2 × p r e c i s i o n × r e c a l l p r e c i s i o n + r e c a l l (5) 日志数据集按时间先后顺序分为训练集和测试集，选择其中的20%的数据作为训练数据，80%作为测试数据，LSTM网络设置2个隐藏层和64个内存单元，用于训练和检测的日志键序列长度为10，取前9个候选日志键为正常日志。我们将本文的LSTM异常检测模型同传统的基于统计学习的模型LogCollect [ 20 ] 聚类和主成分分析(PCA) [ 21 ] 方法的实验结果进行比较。实验结果如图7所示，实验表明，LSTM异常检测模型表现出了最佳的整体性能，达到了约90%的准确率，因为实际生产环境中大规模微服务架构软件系统异常数据少，样本失衡，传统的基于统计学习的模型将离群点标记为异常，容易出现比较严重的过拟合，泛化性能不佳，具有较高的误报率，且PCA对数据集较敏感，聚类方法有多个阈值需要调整。 图7. LSTM异常检测模型的准确率和PCA、LogCollect方法的比较 4.3. 日志键序列的长度 考虑LSTM异常检测模型的准确率与历史日志键序列的长度关系。如图8所示，随着日志键序列逐渐变长，LSTM异常检测模型的准确率平稳上升，当长度达到15的时候准确率开始下降，实验表明，日志键序列的长度并不是越长越好，这是因为在微服务架构系统中，异常的产生可能与之前几个邻近阶段的事件相关性比较大。 图8. 日志键序列长度对LSTM异常检测模型准确率的影响 4.4. 训练数据集的大小 考虑LSTM异常检测模型的准确率和训练数据集大小的关系。如图9所示，随着训练数据量的增大，LSTM异常检测模型的准确率越来越高，当训练的数据集达到1G的时候，模型性能趋于稳定，实验表明，应该采用适当大小的数据量进行模型训练，避免过拟合。 图9. 训练数据集大小对LSTM异常检测模型准确率的影响
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user: 5. 结论 本文研究了在大规模微服务架构软件系统中的异常检测，针对其中存在的问题，提出了一种异常检测模型。首先对日志数据进行处理，通过抽象语法树对源代码进行日志解析，再按照时间窗口和事件标识符对日志进行划分，最后通过LSTM模型进行异常检测，以检测系统在执行路径中的异常情况，该方法在大规模微服务架构的系统日志中得到了大约90%的准确率；同时通过实验研究了日志键长度和训练数据集大小对异常检测模型的影响。未来我们将考虑进一步挖掘日志的时序特征，研究日志事件或状态之间的相关性，从而检测大规模微服务架构软件系统在性能方面的异常情况。
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user: 摘 要 页岩储层与常规储层之间有显著区别，针对我国典型陆相页岩储层的特征，利用页岩储层特征参数和测井参数，建立起孔隙度解释的四参数模型和九参数模型，利用最优化算法，在合理的范围内拟合干酪根固体部分的密度、流体密度、干酪根中有机碳的质量百分数等各参数的值，预测储层孔隙度。这两种模型可以在已知或未知部分参数的情况下，精度较高地解释孔隙度。由此可见这两种方法是页岩气储层孔隙度解释较为适合的方法。 关键词 :页岩气，孔隙度，测井解释，四参数模型，九参数模型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/