符号社会网络中正负关系预测算法研究综述

一些网络中的边根据其潜在涵义可分为正关系和负关系,若用正号和负号来标记网络中的边,则形成一个符号网络.符号网络的应用场景非常丰富,在社会学、信息学、生物学等多个领域广泛存在,逐渐成为当前研究的热点之一.对符号社会网络中链接的正负预测问题进行研究,其成果对社会网络的个性化推荐、网络中异常节点的识别、用户聚类等都具有非常重要的应用价值.主要介绍符号社会网络中正负关系预测问题在国内外的研究现状和最新进展.首先介绍了社会结构平衡理论和地位理论,并将目前主要的预测算法按照设计思路分成两类:基于矩阵的符号预测算法和基于分类的符号预测算法,详细介绍各类算法的基本思路,并从算法效率、准确性和可伸缩性等角度进行详细的对比和分析,总结了符号社会网络预测问题具有的一些特点以及所面临的挑战,同时指出未来可能的发展方向,为相关研究人员提供有价值的参考.     

基于谱聚类的在线数据库垂直分区多阶段生成方法

垂直数据分区技术从逻辑上将满足一定语义条件的数据库表属性存放在同一个物理块中,进而降低数据访问成本,提高查询效率.数据库查询负载中的每条查询通常只与数据库表中的部分属性有关,因此只需使用数据库表的某个属性子集便可以得到准确的查询结果.合理的垂直数据分区方式可以使大多数查询负载不需要扫描完整数据库就可以完成查询任务,从而达到减少数据访问量,提高查询处理效率的目的.传统的数据库垂直分区方法主要基于专家设置的启发式规则,分区策略粒度较粗,且不能根据负载的特征进行有针对性的分区优化.同时,当负载规模较大或者属性个数较多时,现有垂直分区方法执行时间过长,尤其无法满足数据库在线实时调优的性能需求.为此,提出在线环境下基于谱聚类的垂直数据分区方法（spectral clustering based vertical partitioning,SCVP）,采用分阶段求解的思想,减少算法时间复杂度,加快分区执行速度.首先通过增加约束条件缩小解空间（即根据谱聚类生成初始分区）,然后对解空间设计算法进行精细的搜索（即采用频繁项集和贪心搜索相结合的策略对初始分区进行优化）.为了进一步提升SCVP在高维属性下的性能,提出了SCVP的改进版本SCVP-R （spectral clustering based vertical partitioning redesign）.SCVP-R通过引入同域竞争机制、双败淘汰机制和循环机制,对SCVP在分区优化过程中的合并方案进行了进一步优化.在不同数据集上的实验结果表明,相比于目前最好的垂直分区方法,SCVP和SCVP-R有着更快的执行时间和更好的性能表现.     

图数据上的隐私攻击与防御技术

如今,图数据已经被广泛地应用于现实生活与科学研究当中,有巨大的使用和研究价值.但与此同时,针对图数据的收集与发布中也存在巨大的隐私风险.如何在保护图隐私的同时,发布与收集可用图数据,是目前个人、企业、政府等面临的重大挑战.本文首先从隐私信息所包含的内容、不同的隐私泄露场景,以及敌手模型三个方面深入地剖析了图数据在使用中存在的隐私风险,然后重点从攻击和防御两个角度展开介绍.针对攻击而言,本文分析了当前可行的图数据隐私攻击与攻击量化算法及其算法原理.针对防御而言,本文总结了简单匿名、图修改、聚类,以及差分隐私四种图数据隐私防御技术;分析了集中与分布两种数据存储场景下,不同类型图数据使用的各类隐私防御算法,以及数据隐私性与可用性度量方法 .最后本文综合已有的研究成果,指出了图数据上隐私保护研究当前存在的问题、面临的挑战,及未来的研究方向.     

基于图形处理器的并行方体计算

方体(cube)计算是数据仓库和联机分析处理(Online analytical processing,OLAP)领域的核心问题,如何提高方体计算性能获得了学术界和工业界的广泛关注,但目前大部分方体算法都没有考虑最新的处理器架构.近年来,处理器从单一计算核心进化为多个或许多个计算核心,如多核CPU、图形处理器(Graphic Processing Units, GPU)等.为了充分利用现代处理器的多核资源,该文提出了基于GPU的并行方体算法GPU-Cubing,算法采用自底向上、广度优先的划分策略,每次并行完成一个cuboid的计算并输出;在计算cuboid过程中多个分区同步处理,分区内多线程并行.GPU-Cubing算法适合GPU体系结构,并行度高.与BUC算法相比,基于真实数据集的完全方体计算可以获得一个数量级以上的加速比,冰山方体获得至少2倍以上的加速.     

露天矿中基于谷歌地球的车辆三维助驾系统

针对露天矿恶劣驾驶环境、矿车司机盲区等因素引发的事故,运用全球定位系统(GPS)、无线远程数据广播模块和谷歌地球(GE)三维图形控制引擎技术,开发露天矿车辆安全三维助驾系统,分别为露天矿司机和远程调度人员提供三维参考信息与实时车辆监测信息。该系统通过定制露天矿三维数字地图,监测车辆实时位置的三维车辆模型或标记点,显示安全驾驶引导路线,可以提高露天矿车辆驾驶的安全性。     

Marching Cubes算法改进研究及应用*

对MC算法进行了改进和优化,运用渐近线判别法解决了原有算法的二义性问题,改善了生成图形的质量;利用线性八叉树结构提高了图形的绘制速度,使实时绘制和交互操作成为可能。运用改进后的MC算法,结合某铁矿实测数据进行矿体表面三维重构,得到了满意的效果。     

智能数据分区与布局研究

大数据时代,数据规模庞大,由数据进行驱动的应用分析场景日益增多.如何快速、高效地从这些海量数据中提取出用以分析决策的信息,给数据库系统带来重大挑战.同时,现代商业分析决策对分析数据的实时性要求数据库系统能够同时快速处理ACID事务和复杂的分析查询.然而,传统的数据分区粒度太粗,且不能适应动态变化的复杂分析负载;传统的数据布局单一,不能应对现代大量增加的混合事务分析应用场景.为了解决以上问题,“智能数据分区与布局”成为当前的研究热点之一,它通过数据挖掘、机器学习等技术抽取工作负载的有效特征,设计最佳的分区策略来避免扫描大量不相关的数据,指导布局结构设计以适应不同类型的工作负载.首先介绍了智能数据分区与布局的相关背景知识,然后对智能数据分区与布局技术的研究动机、发展趋势、关键技术进行详细的阐述.最后,对智能数据分区与布局技术的研究前景做出总结与展望.     

纳米金刚石膜的成核及生长特性研究

采用直流等离子体喷射化学气相沉积(DC arc pla sma jet)系统制备了纳米金刚石膜(NCD),研究了不同的金刚石成核剂溶液对NCD 膜的成核及生长的影响。研究表明,在成核剂溶液中添加二甲基亚砜(DMSO)后成核密度明显 得到提高,而 且制备的NCD膜晶粒分布均匀、致密。当金刚石粉体作为成核剂时,随着其粒径 的增大,NCD膜成核密度下降,晶粒的尺寸均匀性也变差,而粒径为5nm的金刚石纳米粒 子作为成核剂时,NCD膜晶粒间结合致密、颗粒分布均匀。最后,选择5nm的金刚石纳米 粒子和丙酮/DMSO配制的分散液作为成核剂配方,经过60min的生长 ,制备了粒径为50～70 nm的结晶性和品质良好的NCD膜,适用于高频声表面波(SAW)器件及各种光学窗口的研制。     

三维地矿工程体视化技术

描述了体视化技术的主要过程。对地矿工程的两种数据，即离散的钻孔采样数据和连续的工程布置几何模型数据．分别通过插值处理和体素化处理形成三维规则体数据场。最后，通过对体视化的各种算法和地矿工程数据的特点进行了剖析，给出了一种改进的光线投射法，并结合某一铁矿山的情况进行了模型验证。