本体学习研究综述

近年来,本体学习技术逐渐成为计算机科学领域的一个研究热点.根据数据源的结构化程度(结构化、半结构化、非结构化)以及本体学习对象的层次(概念、关系、公理),将本体学习问题划分为9类子问题.分别阐述了这9类问题的基本特征、常用的方法和最新的研究进展,并在此分析框架下进一步介绍和比较了现有的本体学习工具.最后,讨论了存在的问题,指出了未来的研究方向.  

XML查询优化研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准.由于网络上信息的本质特性和XML数据内在的灵活性,很多用XML编码的数据都是半结构化的.随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML数据的存储模型.与此同时,XML的查询优化也是数据库领域研究的一个重要课题.综合论述了XML数据查询优化技术的现状,指出了XML查询优化的特点和研究的关键性问题.描述了查询优化技术各个方面的重要研究成果以及存在的问题,进一步展望了未来的研究方向,并在此基础上提出了对XML查询优化方法的一些观点.  

Deep Web数据集成研究综述

随着World Wide Web(WWW)的飞速发展,Deep Web中蕴含了海量的可供访问的信息,并且还在迅速地增长.这些信息要通过查询接口在线访问其后端的Web数据库.尽管丰富的信息蕴藏在Deep Web中,由于Deep Web数据的异构性和动态性,有效地把这些信息加以利用是一件十分挑战性的工作.Deep Web数据集成至今仍然是一个新兴的研究领域,其中包含有若干需要解决的问题.总体来看,在该领域已经开展了大量的研究工作,但各个方面发展并不均衡.文中提出了一个Deep Web数据集成的系统架构,依据这个系统架构对Deep Web数据集成领域中若干关键研究问题的现状进行了回顾总结,并对未来的研究发展方向作了较为深入的探讨分析.  

大数据管理:概念、技术与挑战

云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长,大数据时代正式到来.数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题.大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生.对大数据的基本概念进行剖析,并对大数据的主要应用作简单对比.在此基础上,阐述大数据处理的基本框架,并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析.最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战.  

基于Hilbert曲线的许可证存储策略及查找算法

在分布式环境下,利用信任管理机制来实现存取控制已得到人们的一致认同.但是,许可证的存储策略一直是这个领域中一个尚未完全解决的重要问题,而且它直接影响到许可证链的查找等问题.提出了利用许可证的发布者和主体两维信息,采用分布哈希表和Hilbert曲线对许可证进行分布定位的新的许可证存储策略.这种存储策略不仅具有很好的负载平衡的特性,而且为许可证的查找提供了充分的灵活性.同时,利用Hilbert曲线生成时的递归特性及其所具有的局部保持性,实现了在分布式环境中基于部分关键字的许可证查找.在此基础上,提出一种许可证链查找算法,实现了在查询过程中构造最小的许可证图,从而大幅度减少网络中的信息传输量.  

Web2.0的探讨

Web2.0代表的是一个互联网新时代的兴起,它把互联网整个体系(包括商业和技术)作为讨论的对象,以此探讨网络发展的方向.最近关于Web2.0的讨论很多,而且观点也不尽相同.针对这个问题,提出了Web2.0的概念图,探讨了Web2.0的基本特征、代表形式、主要技术以及软件的特点,并介绍了国内Web2.0的现状.  

位置隐私研究综述

近年来随着传感器和无线移动设备的飞速发展,随时随地获得个人位置成为可能。一方面,促进了基于位置服务的飞速发展,另一方面,个人位置隐私泄露的问题引起人们的广泛关注。由于移动环境中位置信息的特殊性,造成无法直接利用现有的关系数据库隐私保护技术。文章分析了位置隐私保护中存在的挑战问题,从系统结构、位置匿名技术和查询处理技术三方面归纳总结了现有的研究工作,并指出了未来的研究方向。  

汉语词语语义相似度计算研究

汉语词语的语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题。该文提出了一种基于知网、面向语义、可扩展的相似度计算新方法，该方法从信息论的角度出发，定义了知网义原间的相似度计算公式，通过对未登录词进行概念切分和语义自动生成，解决了未登录词无法参与语义计算的难题，实现了任意词语在语义层面上的相似度计算。针对同义词词林的实验结果表明，该方法的准确率比现有方法高出近15个百分点。  

基于Internet的个性化信息检索技术的研究

对搜索引擎个性化模式的提取方式进行了分类探讨，对当今流行的个性化检索技术进行了分类比较，指出了它们的特点差别；最后在此基础上讨论搜索引擎个性化技术所面临的问题以及其发展趋势。  

基于规则面向属性的数据库归纳的无回溯算法

该文提出了基于规则的面向属性知识发现方法的无回溯算法.把背景知识理解为特殊的逻辑程序,并把它的子句展开为完全归结子句，然后按照用户要求,定义并确定每个属性的恰当层次.每个属性的多个值归纳为恰当层次中的值,只需一遍扫描,因此无需回溯.