连续最近邻查询方法研究

本文分析了目前进行连续最近邻查询的几种方法,并由该问题的几何特征入手,提出了基于R-tree的查询算法,可以避免分割点的丢失和高代价的查询,能够有效地完成移动对象的连续最近邻查询.     

支持OR语义的高效受限Top-k空间关键字查询技术

近些年,随着定位系统和移动设备的普及,空间文本对象的数量日益庞大,基于位置的地理信息服务在人们的生活中发挥着越来越重要的作用.对于空间关键字查询搜索的研究亦如火如荼.然而,现有许多研究工作只适用于AND语义,支持OR语义的搜索研究相对较少.当用户放松对关键字匹配的要求时,支持OR语义的搜索技术显得尤为重要.针对这一问题,在聚集线性四分树的基础上,利用线性四分树上物理存储的Morton码与逻辑空间位置的对应性,提出了基于虚拟网格的VGrid算法.该算法可同时支持OR语义和AND语义.最后,通过在真实数据集上进行大量实验,验证了所提算法的有效性和高效性.     

面向更新的扩展Dewey编码

依赖于特定编码方案的高效查询处理算法是有效获取信息的必要手段,扩展Dewey编码以其祖先名称可知性的特点,在处理结构化查询时可显著减少需要扫描的元素数量,加快查询处理的速度。针对扩展Dewey编码不支持更新和依赖于DTD的缺陷,提出一种支持插入操作的动态扩展Dewey编码(DED),可避免执行插入操作时对已有结点的重新编码操作;提出一种支持DTD更新操作的动态有限状态转换器(DFST),可避免由于导出DTD的变化所导致的编码失效问题。最后通过实验验证了该编码的有效性。     

基于改进的凝聚性和分离性的层次聚类算法

由于传统的数据聚类算法都是在单一表上进行,因此如何在多表中进行聚类是现在聚类分析的一个新方向.提出了一种基于改进的凝聚性和分离性的层次聚类算法--ICCSH(a hierarchical clustering algorithm based on improved cluster cohesion and separation),该算法首先通过ID传播把关系数据库中的各个表联系起来,再通过计算共享最近邻的相似度和改进的凝聚性算法将数据对象聚类为大量相对较小的子聚类,然后通过计算改进的簇间分离性合并子类来找到真正的结果簇.实验表明,该算法不仅运行时间相对较短,具有较强的可伸缩性,还可以得到较高精确的聚类结果.     

ISAPI在WAP应用框架中的应用

WAP(无线应用协议)技术促进了因特网的网络应用技术与无线网络通讯技术进行有效的结合,是未来网络技术的一种发展方向。论文通过对WAP网络框架以及应用模型的分析,就使用ISAPI来实现WAPServer中的WebApplication进行讨论和研究。使得因特网中的网络应用技术应用到WAP应用模型中。     

相似性与结构平衡论结合的符号网络边值预测

针对传统社会网络中基于相似性的链接预测算法在预测准确率和计算复杂度上难以均衡,且无法直接应用于符号网络的问题,为了实现符号网络中的链接预测与符号预测双重目标,提出一种基于相似性与结构平衡理论的符号网络边值预测方法(PSNBS)。首先,结合符号网络拓扑特征和最优步长的选择,有效融合属性相似性和路径结构相似性,定义了两节点基于结构平衡理论的2-step相似度和3-step相似度。其次,考虑到不同步长的路径对于两节点相似性的不同贡献程度,引入可调步长影响因子,并在此基础上定义了两节点基于平衡论的边值预测得分。得分的绝对值度量了两节点的相似程度,即未来链接建立的概率;得分的正负即为未来链接的符号预测结果。再次,针对边值预测得分为0的特殊情况,引入节点负密度的概念,采用节点的度特征进行符号预测。最后,依据边值预测得分和节点负密度完成链接预测和符号预测。以、和为评价标准,在多个数据集上进行了实验。结果显示了所提算法的有效性和强健性,对于未来链接预测以及已有边的符号预测均能达到较高的预测准确率。此外,与经典的符号预测CN和ICN算法的实验对比分析显示,PSNBS算法符号预测准确率更高。     

数据流滑动窗口聚集查询降载策略研究*

滑动窗口聚集查询在数据流管理系统中应用广泛,数据流到达高峰期,必须考虑滑动窗口聚集查询中出现的降载问题。分析了子集模型的特点和已有降载策略的不足,给出了数据流滑动窗口聚集查询降载问题的约束条件,提出了能保证子集结果产生的基于丢弃窗口更新策略的降载算法。理论分析和实验结果表明,该算法对数据流滑动窗口聚集查询降载问题的处理具有较高的有效性和实用性。     

基于EAM的相关问题的研究

企业资产管理是刚从国外引进的管理理念,讨论了EAM资产层次结构模型的建立和设备资产的编码方式。根据EAM系统的实际需求,在传统数据库设计的基础上,提出了一种新的反规范化数据库设计的方法,给出了该方法的处理过程、策略和在EAM设计中的具体应用,为我国成功实施EAM提供了帮助。     

成本控制下的快速影响最大化算法

针对成本控制下影响最大化时间复杂度高的问题,提出一种快速的最大化算法BCIM。首先提出对初始节点进行多次传播的传播模型;其次选择高影响力节点作为备用种子,并基于近距离影响减少计算节点影响范围的工作量;最后利用动态规划方法在每组备用种子中最多选择一个种子。仿真实验表明,与随机算法Random、每轮取影响力增量最大的节点的贪心算法Greedy_MII、每轮取影响力增量与成本比值最大的节点的贪心算法Greedy_MICR相比,在影响范围上,BICM接近或优于Greedy_MICR及Greedy_MII,远次于Random;在种子集合的质量上,BCIM、Greedy_MICR、Greedy_MII三者差距较小,但都远远好于Random;在运行时间上,BCIM是Random的几倍,而两个贪心算法都是BCIM的几百倍。BCIM算法能在较短时间内找到更有效的种子集合。     

直播电视推荐系统的评分预测算法研究

伴随电视频道的不断增加,推荐系统在直播电视领域应用成为研究热点.然而,直播电视独特的播放和收视方式使得传统的VOD（Video On Demand）推荐系统无法直接应用,已有的推荐频道的方法不关注正在播出的节目状态从而影响了推荐准确率,而推荐节目的方法难以应对节目冷启动.为此,本文提出了一种融合频道推荐和节目推荐的评分预测算法OFAP（Over the First by Adding Preference）.首先,利用聚类方法对每个用户实现差异性的收视时段划分,构建他们的频道-时段偏好矩阵和预推荐评分权重矩阵;其次,提出一个评分替代策略使得已有的推荐节目的算法能够应对节目冷启动,从而实现预推荐;最后,通过融合用户偏好、预推荐评分权重与预推荐结果,构建评分预测函数,将预推荐算法的评分预测结果作为评分预测函数的训练样本.实验表明,采用Precision@N和Recall@N作为评价标准,本文所提方法OFAP明显优于对比算法.