1(智能软件研究中心(中国科学院软件研究所) 北京 100190);2(中国科学院大学 北京 100049) (pengpeng@iscas.ac.cn)
出版日期: 2021-03-01基金资助:国家自然科学基金项目(62002350);中国科学院战略性先导科技专项(C类)(XDC05040200);广东省重点领域研发计划项目(2019B010154004)Kernel Configuration Infographic Based on Multi-Label and Its Application
Hou Pengpeng1,2, Zhang Heng1, Wu Yanjun1, Yu Jiageng1, Tai Yang1, Miao Yuxia11(Intelligent Software Research Center (Institute of Software, Chinese Academy of Sciences), Beijing 100190);2(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049)
Online: 2021-03-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (62002350), the Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences (XDC05040200), and the Key-Area Research and Development Program of Guangdong Province (2019B010154004).摘要/Abstract
摘要： Linux内核提供了灵活的内核配置项机制, 便于针对不同的应用场景进行个性化定制.但内核配置项的数量巨大且增长快速, 配置项的默认值在不同内核版本中经常改变, 即使专业的内核团队设置配置项也面临很多挑战.针对上述问题, 提出基于多标签的内核配置图, 该图包含内核配置项间的依赖关系、功能标签、性能标签、安全标签和配置项使能率.此外, 该图提供了可视化功能, 更加直观、高效、人性化.该内核配置图在内核配置项异常值检测、内核启动优化、内核裁剪、内核安全增强、内核性能优化、内核配置项智能问答等场景均可应用.且将内核配置图应用到检索场景, 实现了面向内核配置项的检索框架KCIR(kernel config information retrieval), 该框架基于内核配置图对查询语句和内核配置项描述文本进行了扩展, 实验评估表明KCIR和传统检索框架相比, 检索效果有显著提升, 验证了内核配置图在实际应用中的有效性和实用性.
参考文献
相关文章 15
| [1] | 王继娜, 陈军华, 高建华. 基于排序损失的ECC多标签代码异味检测方法[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 178-188. |
| [2] | 郑值, 徐童, 秦川, 廖祥文, 郑毅, 刘同柱, 童贵显. 基于多源情境协同感知的药品推荐[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1741-1754. |
| [3] | 成科扬, 王宁, 师文喜, 詹永照. 深度学习可解释性研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(6): 1208-1217. |
| [4] | 张莹莹, 钱胜胜, 方全, 徐常胜. 基于多模态知识感知注意力机制的问答方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(5): 1037-1045. |
| [5] | 张宪, 史沧红, 李孝杰. 基于特征对抗对的视觉特征归因网络研究[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(3): 604-615. |
| [6] | 王雄，董一鸿，施炜杰，潘剑飞. 图概要技术研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(6): 1338-1355. |
| [7] | 刘琳,唐麟,唐明靖,周维. 基于布尔矩阵分解的蛋白质功能预测框架[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(5): 1020-1033. |
| [8] | 何云,李彤,王炜,李响,兰微. 一种面向软件特征定位问题的语义相似度集成方法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(2): 394-409. |
| [9] | 卢帅兵,张明,林哲超,李虎,况晓辉,赵刚. 基于动态二进制翻译和插桩的函数调用跟踪[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(2): 421-430. |
| [10] | 韩东明,郭方舟,潘嘉铖,郑文庭,陈为. 面向时序数据异常检测的可视分析综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(9): 1843-1852. |
| [11] | 郭嘉丰,范意兴. 深度学习检索框架的前沿探索[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(9): 1987-1999. |
| [12] | 宋攀，景丽萍. 基于神经网络探究标签依赖关系的多标签分类[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(8): 1751-1759. |
| [13] | 杨晓慧，万睿，张海滨，曾义夫，刘峤. 基于符号语义映射的知识图谱表示学习算法[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(8): 1773-1784. |
| [14] | 韩朝,苗夺谦,任福继,张红云. 基于粗糙集知识发现的开放领域中文问答检索[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(5): 958-967. |
| [15] | 王攀,杨平利,黄少华,林成地,孔龙星. 最小通信开销的Direct Send并行图像合成方法[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(4): 885-892. |
PDF全文下载地址:
https://crad.ict.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=4393
