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大数据与软件学院在数据驱动的事件流系统监控定量验证研究方面取得新进展

日期 : 2020-06-30
摘要
近期,由重庆大学大数据与软件学院物联网体感大数据(BDL)课题组刘礼副教授为通信作者完成的论文被软件工程领域顶级学术期刊 IEEE Transactions on Software Engineering (TSE) 录用(CCF A类,JCR一区)。

近期,由重庆大学大数据与软件学院物联网体感大数据(BDL)课题组刘礼副教授为通信作者完成的论文《Quantitative Verification for Monitoring Event-Streaming Systems》被软件工程领域顶级学术期刊 IEEE Transactions on Software Engineering (TSE) 录用(CCF A类,JCR一区)。该论文合作作者包括澳大利亚伍伦贡大学苏国鑫博士、Minjie Zhang教授,以及新加坡国立大学、ACM/IEEE Fellow David S. Rosenblum教授。

近年来,高性能数据流技术越来越多地被IT公司所采用,用以支持异构和分布式应用的集成。与传统的消息队列中间件相比,流式平台能够实现事件流系统(ESS),其中不仅包括复杂的队列,还包括转换和响应数据流的管道。通过分析集中的数据流,可以评估产生或使用这些流的其他系统和组件的服务质量。课题组将数据驱动的概率模型检查作为ESS系统的一种性能监控技术。概率模型检验是一种成熟、功能强大的验证技术,在性能分析中得到了成功的应用。然而,ESS系统可能包含定量参数,这些参数由在特定时间段内观察到的事件流进行确定。课题组基于两种最新的概率模型检验方法,提出了一种新的用于监测ESS系统的理论框架QV4M。QV4M假设概率系统模型中的参数为随机变量,并推断概率模型检验输出的统计意义。课题组还对QV4M的计算时间和数据成本进行了实证评估。

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《IEEE Transactions on Software Engineering (TSE)》期刊是软件工程领域的顶级期刊,中国计算机学会(CCF)推荐的“国际顶级刊物,鼓励我国学者去突破”的A类期刊,JCR一区期刊,该论文成果也是首篇以重庆大学为通讯单位的TSE文章,这一成果对我校软件工程和数据科学学科的建设将起到了积极的推动作用。

由刘礼副教授建立的物联网体感大数据实验室(http://bdl.cqu.edu.cn)成立于2018年5月,一直致力于从事大数据分析技术及其应用研究。目前实验室承担了国家基金委面上项目,国家“新一代人工智能重大专项”子课题,重庆市人工智能重大专项重点项目等10余项 ;已发表论文100余篇,其中SCI论文40余篇、SSCI论文6篇,ESI高被引论文2篇,CCF列表论文50余篇;申请专利10余项;获省部级科技进步奖二等奖1项。同时,实验室自2018年以来接待重庆市相关科研院所、 学校等参观学习60余次,共计2000余人,对外科普10余次。


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