复杂网络大数据中重叠社区检测算法

大数据时代互联网用户数量呈爆炸性增长,社交网络、电商交易网络等复杂网络规模快速发展,准确有效地检测复杂网络大数据中重叠社区结构对用户兴趣点推荐和热点传播具有重要意义。提出一种新的面向复杂网络大数据的重叠社区检测算法DOC（Detecting Overlapping Communities over complex network big data）,时间复杂度为O（nlog²（n））,算法基于模块度聚类和图计算思想应用新的节点和边的更新方法,利用平衡二叉树对模块度增量建立索引,基于模块度最优的思想设计一种新的重叠社区检测算法。相对于传统重叠节点检测算法,对每个节点分析的频率大大降低,可以在较低的算法运行时间下获得较高的识别准确率。复杂网络大数据集上的算法测试结果表明：DOC算法能够有效地检测出网络重叠社区,社区识别准确率较高,在大规模LFR基准数据集上其重叠社区检测标准化互信息指标NMI最高能达到0.97,重叠节点检测指标F-score的平均值在0.91以上,且复杂网络大数据下的运行时间明显优于传统算法。     

面向新型处理器的数据密集型计算

近年来,随着数据量的不断增大,数据密集型计算任务变得日益繁重.如何能够快速、高效地实现在大规模数据集上的计算,已成为数据密集型计算的主要研究方向.最近几年,研究人员利用新型的硬件处理器对数据密集型计算进行加速处理,并针对不同新型处理器的特点,设计了不同形式的加速处理算法.主要对新型硬件处理器基于数据密集型计算的研究进行了综述.首先概述了新型硬件处理器的特点;然后,分别对新型处理器FPGA和GPU等硬件进行性能分析,并分析了每种处理器对数据密集型计算的效果;最后提出了进一步的研究方向.     

基于实体的相似性连接算法

按照元组描述的实体对其进行组织和查询处理,是一种管理劣质数据的有效方法.考虑到同一个实体的同一属性存在多个描述的值,因此,基于实体的数据库上的连接是支持多个值的相似性连接.与字符串的相似性连接相比较,实体的相似性连接在数据清洗、信息集成、模糊关键字查询、诈骗检测和文本聚集等领域有着更好的应用效果.通过建立双层索引结构,提出了实体数据库上相似性连接算法ES-JOIN.同时,该方法适用于解决集合中字符串模糊匹配的相似性连接问题,而传统的集合相似性连接只针对集合中元素精确匹配的情况.为了加速连接,还提出了过滤措施对算法进行优化,进一步给出了优化算法OPT_ES-JOIN.实验验证了ES-JOIN算法和OPT_ES-JOIN算法具有很好的效率和可扩展性.实验结果表明,过滤措施具有很好的过滤效果.     

TiO_2/SiO_2复合纳米纤维的GQDs改性及其对甲醛的可见光催化降解性能

采用静电纺丝法合成了TiO_2/SiO_2柔性复合纳米纤维膜,而后对其进行石墨烯量子点(GQDs)改性,制备了GQDs/TiO_2-SiO_2复合纳米纤维,其中GQDs用水热法合成。用X射线衍射仪(XRD)、电子万能材料试验机、扫描电子显微镜(SEM)、紫外-可见分光光度计(UV-Vis)对其物相组成、力学性能、微观形貌以及光催化性能进行了表征。结果表明:尺寸在7 nm~15 nm之间的GQDs松散沉积在直径为200 nm~400 nm的TiO_2/SiO_2纳米纤维上,纤维连续性好,复合薄膜有较好的力学性能;TiO_2的结晶较好,为锐钛矿相;GQDs复合后将TiO_2的本征吸收从390 nm左右延伸到了420 nm左右,拓宽了TiO_2的吸收范围。在可见光催化降解中,初始浓度为0.32 mg/m~3的甲醛气体110 min后的降解效率达到70%。     

在线测量技术的误差分析——以汽车制动主缸补偿孔测量为例

在线测量过程中,不可避免地存在误差。本文从分析误差来源和误差的性质、研究误差的传递以及在传递过程中系统误差和随机误差的相互转化、误差的相消和累积、误差的减小以至消除入手,使得整机装配后的总误差为最小,从而达到满足测量精度要求的目的。     

基于Seq2Seq模型的SparQL查询预测

近年来,随着以数据为中心的应用的大量增加,图数据模型逐渐被人们所关注,图数据库的发展也非常迅速,对于用户而言,用户往往更关心其在使用数据库过程中的效率问题.本文主要研究如何利用已有的信息进行图数据库的查询预测,从而进行数据的预加载与缓存,提高系统的响应效率.为了使得方法具有跨数据移植性,并深入挖掘数据间的联系,本研究将SparQL查询提取为序列的形式,使用Seq2Seq模型对其进行数据分析和预测,并使用真实的数据集对方法进行测试,实验表明本文的方案具有良好的效果.     

一种高效的大数据增量真值发现算法

针对多源异构大数据中传统真值发现算法可扩展性不足、增量真值发现效果差等问题,本文将Map-Reduce框架和贝叶斯真值发现模型相结合,提出了基于Map-Reduce的并行真值发现算法;在MPTF算法基础上,引入Incoop增量框架和基于投票机制的分类器集成策略,并优化了Map过程和Reduce过程,提出了一种高效的大数据增量真值发现算法;实验表明:该算法不仅提高了分类器的准确性,而且实现了新增数据源的真值发现。通过理论分析和实验对比证明,该算法具有高效性和广泛适用性,同时可以兼顾多种现实中的复杂情形。     

太阳能热水系统在建筑中的应用

较系统地分析了国内外太阳能建筑应用现状水平，发展趋势，目前太阳能建筑应用存在的问题，太阳能建筑应用前景，宁夏太阳能资源的优势，并结合太阳能热水系统工程设计，安装和运行实践，介绍了适用于宁夏及周边地区的太阳能热水系统技术方案和典型工程实例，提出了太阳能与建筑一体化的方案。     

低渗透平面非均质油藏注采井布井方式对CO2驱开发效果的影响

中国陆相沉积低渗透油藏在平面上因受到不同沉积微相分布的影响，储层有效厚度、渗透率平面非均质性较强，实施CO₂驱的效果受注采井平面相对位置的影响较大。为探索合理的布井方式，改善开发效果，采用数值模拟方法，以大庆榆树林油田某注CO₂试验区的典型地质油藏参数和注采参数为依据建立理论模型，得到了不同平面非均质性、不同注采井布井方式下的CO₂驱开发规律。结果表明：CO₂驱注采井布井方式为“高渗注低渗采”和“厚注薄采”时的整体开发效果优于“低渗注高渗采”和“薄注厚采”；储层平面非均质性越强，不同布井方式下的开发效果差异越明显。研究成果可为低渗透平面非均质油藏CO₂驱注采井位的优化设计与调整提供重要参考。