Skyline代表点的选择*

Skyline查询在多维决策和数据挖掘等方面发挥重要作用,然而随着数据属性维度的增大, Skyline集变得非常庞大.为克服该不足,提出Skyline代表点查询.文中提出新的评价函数改进Skyline点的得分计算方法以选择k个具有代表性的Skyline点.在二维空间提出动态规划算法(DPBA),利用覆盖圆的性质确定非代表点与代表点间的覆盖距离,迭代计算评价函数值,从而得到k个代表点;在高维空间针对NP-hard问题提出一个基于aR-tree结构的近似解决方法,遍历索引结构中的节点,通过与候选Skyline集比较判断是否被支配进行剪枝,降低计算开销.大量基于合成数据与真实数据的实验证明该算法的有效性.     

面向复杂网络的异常检测研究进展

异常检测是指识别数据集中显著区别于其他正常模式的数据,广泛应用于欺诈检测、入侵检测、数据分析等领域.现有的异常检测研究大多是基于非结构化数据点集,而现实中数据间复杂的结构关系构成了复杂网络,在数学形式上表示为图,所以面向复杂网络的异常检测的需求日益增加.对此,总结了当前复杂网络异常检测的方法与研究进展:首先提出复杂网络异常检测的必要性与发展历史;其次,分别从静态图和动态图的视角将复杂网络异常检测分为基于结构、社区、关系学习的静态图异常检测和基于节点、边、子图、全图的动态图异常检测;然后,分类别地进行概述、分析与比较,并给出复杂网络异常检测的应用场景;最后,总结未来面向复杂网络异常检测的研究方向.     

基于MapReduce的连续Skyline查询

随着Web网络和无线传感器网络的不断发展,大数据的出现对数据查询和处理产生了挑战。研究了MapReduce框架下移动对象的并行Skyline计算问题,采用基于角度划分的方法解决负载平衡问题,并提出了一种过滤策略进行剪枝提高计算效率,在此基础上分别实现了静态Skyline算法和基于事件跟踪的MR-Track算法。最后通过对比实验验证了算法的有效性。     

延迟容忍网络中基于邻居信息精确度的查询算法

与传统网络不同,延迟容忍网络(DTN)具有节点移动性、网络间歇连通性,并且能够容忍适当的延迟。随着移动设备的普及,如何在延迟容忍网络中充分利用这些移动设备进行数据查询及信息分享成为值得研究的问题。一般网络可以采用泛洪的方法进行信息的查询,然而这类方法会消耗较多的网络通信资源及移动设备电池能量。针对这一问题,模仿社会网络中人的自然行为特点,充分利用信息精确度(IA)机制提高网络查询成功率。实验结果表明,基于IA的方法具有高效性和稳定性。     

基于索引的子图查询技术研究进展

图作为表示实体间的数据结构，在社区发现、生物化学分析、社会安全分析等数据关联性要求较高的领域有着广泛的应用。对于大规模数据下进行实时的图查询问题，通过构建合适的索引可以有效降低查询响应时间，提高查询精确度。首先介绍基于索引的子图查询算法的基本结构；然后按索引的构建方式将主流算法分为基于枚举的方法和基于频繁模式挖掘的方法两大类，分别从索引特征、索引结构、应用数据集等方面进行介绍和分析；最后对基于索引的子图查询算法面临的主要问题进行总结和分析，阐述了最新的分布式系统下图查询技术，并对未来趋势进行展望。     

一种快速高效的神经网络分类器

提出了一种新型的基于竞争型神经网络的学习算法，该算法综合了竞争型神经网络和层次聚类的特点，通过竞争型神经两络对对象进行初步分类，并在隐含层采用Hcbb学习规则对子类进行关联学习，学习速度快，分类质量好，可以对任意形状、任意大小的簇进行聚类，同时不受噪音的影响，是一种快速高效的分类算法。     

大型数据库中基于邻域连接的层次聚类算法

提出了一种基于邻域连接的层次聚类算法HANL,该算法首先采用分割的方法将数据集划分为若干个子簇,通过对子簇间的连接的分析,建立子簇间的连接构成图,图中带权的边代表了子簇间的连接紧密度。合并连接紧密度高的结点,得到最后的聚类结果。该算法适用于高维数据集,能够对任意形状的簇进行聚类,无论对于数值属性的数据库还是分类属性的数据库都是一个有效的聚类方法。同时这种方法聚类速度快,效率高,具有良好的伸缩性。     

SLSB-forest:高维数据的近似k近邻查询

近似k近邻查询的研究一直受到广泛关注,局部敏感散列(LSH)是解决此问题的主流方法之一.LSH及目前大部分改进版本都会面临以下问题:数据散列以后在桶里分布不均匀;无法准确计算对应参数k的查询范围建立索引.基于此,将支持动态数据索引的LSH和B-tree结合,构建新的SLSB-forest索引结构,使散列桶里的数据维持在一个合理的区间.针对SLSB-forest提出了两种查询算法:快速查找和准确率优先查找,并通过理论和实验证明查找过程中查询范围的动态变化.     

改进的分布式关联规则安全挖掘算法

以往各种分布式数据挖掘隐私保护算法无法有效解决串通问题,从而限制了其大规模应用,针对上述问题,在Clifton分布式关联规则安全挖掘算法的基础上,提出AKCA算法。采用各站点联合建立并求解方程组的安全多方求和方法。结果证明经过改进的算法能够抵御串通攻击,不借助签名验证也能发现恶意篡改。     

面向时空数据的区块链研究综述

时空数据包括时间和空间2个维度,常被应用于物流、供应链等领域。传统的集中式存储方式虽然具有一定的便捷性,但不能充分满足时空数据存储及查询等要求,而区块链技术采用去中心化的分布式存储机制,并通过共识协议来保证数据的安全性。研究现有区块链1.0、2.0和以Block-DAG为代表的3.0体系架构及性能特点,分析三代区块链架构应用于时空数据时的性能支持度、优化方式以及局限性,并对区块链技术在时空数据领域的应用前景、存在的问题和未来的研究方向进行展望。