时态工作流过程模型及其合理性验证

为了提高工作流产品对信息时效性的处理能力,通过将时间维引入工作流概念空间,对构成工作流的基本概念及概念间的关系进行了全面的时间属性扩展,提出了时态工作流的概念.在前期对时态信息表示及演算、时态工作流元模型研究的基础上,提出了一种能够综合描述过程、资源、案例、时间四维信息的时态工作流过程模型TPWF-net,并证明了TPWF-net与WF-net的结构等价性、自由选择同步TPWF-net和良构TPWF-net的合理性可以在多项式时间内判定等结论.在此理论的指导下,提出了结构化建模的思想,并阐述了基于结构化简的TPWF-net模型合理性验证的方法.时态工作流能够更加全面地描述和分析工作流领域的时间相关问题,开发的一个时态工作流引擎原型已在一些应用研究性项目中得到了验证.     

基于时序分区的时态索引与查询

时态索引作为一种高效管理和检索时态数据的有效手段,一直是时态数据领域的研究热点.提出了一种基于时序分区的时态索引技术TPindex.首先将海量时态数据的时态属性映射到二维平面上,对平面上的“有效时间”点进行采样处理,通过使用自上而下,自左而右的时序分区方法将平面划分成若干个均匀的区域.其次,使用基于拟序关系的线序划分算法对每个分区中的数据构建数据结构,并建立基于“有效时间戳”的全区索引,实现“一次一集合”的数据查询操作.再次,还提出了使用分文件存储线序索引的模式将分区线序索引磁盘化,同时可以结合多线程技术并行处理数据,充分利用现代化硬件资源以满足海量数据下的高性能需求,提高索引性能.另一方面,我们还研究了海量时态数据下TPindex的增量式更新操作.最后,设计相应的仿真实验,通过与现有的代表性工作进行对比评估,验证了所提出方法的有效性和实用价值.     

基于增量式鲁棒非负矩阵分解的短文本在线聚类

对社会化媒体产生的大量短文本进行聚类分析具有重要的应用价值,但短文本往往具有噪音数据多、增长迅速且数据量大的特点,导致现有相关算法难于有效处理.提出一种基于增量式鲁棒非负矩阵分解的短文本在线聚类算法STOCIRNMF.STOCIRNMF基于非负矩阵分解构建短文本聚类模型,通过l_2,1范数设计模型的优化求解目标函数提高鲁棒性,同时应用增量式迭代更新规则实现短文本的在线聚类.在搜狐新闻标题和微博短文本数据集上进行相关实验,结果表明STOCIRNMF不仅比现有代表性算法具有更好的聚类性能,而且能够有效对微博话题进行在线检测.     

社交网络中感知技术的研究与应用

社交网络已成为互联网上最热门的话题和网络应用亮点,它让用户组织自己的网络链接,维护各种社会关系.社交网络重要的是对个人信息的维护,对网络内他人信息的感知;在社交网络环境下,用户的信息感知程度普遍较低.探索了是否可有效调整CSCW领域中的感知概念以应用到社会网络领域.分析了感知的概念和内涵,对比了CSCW领域的群组与社交网络中的社区,研究了社交网络感知信息的形成过程,从社交网络环境和群组两个方面讨论了感知技术的应用,改善了社交网络中的通信,增强了用户之间的交互性.最后,实现了面向科研工作者的社交网络--学术社区,在学术社区中应用感知技术,帮助研究者发现科研热点或某一领域的研究群体,促进学术交流和创新.     

基于扩展Dewey编码的XML文档更新计算

针对在进行XML文档插入、删除等更新时因需要频繁调整相应的子树编码而导致更新低效问题.分析了低效的原因,提出了一种扩展的Dewey编码方案.该编码方案对Dewey编码的连续性进行扩展,使兄弟节点之间的编码不再连续,为插入新节点准备冗余空间.在此基础上,设计了支持该扩展编码方案的XML文档节点插入算法和分裂算法.实验结果表明,提出的扩展Dewey编码方案有效地实现了XML文档的更新计算.     

描述逻辑μALCQO 的语义及推理

循环术语集是描述逻辑长期以来的研究难点,其最基本的问题即语义及推理问题没有得到合理的解决.基于混合分级μ-演算将不动点构造算子引入到含有枚举构造算子的描述逻辑ALCQO 中,提出了一种允许包含循环术语集的描述逻辑μALCQO.给出了μALCQO 的语法、语义和不动点构造算子的性质,证明了μALCQO 的可满足性推理等价于混合分级μ-演算的可满足性推理.基于混合分级μ-演算可满足性推理算法,并利用完全强化自动机给出了μALCQO的可满足性推理算法,以及给出了推理算法正确性证明和复杂性定理.μALCQO为进一步给出同时含有不动点构造算子和枚举构造算子的表达能力强的描述逻辑推理算法提供了理论基础.     

描述逻辑μALCIO的语义及推理

循环术语集是描述逻辑长期以来的研究难点,它的最基本的问题即语义及推理问题没有得到合理的解决.分析了描述逻辑循环术语集的研究现状和存在的问题,基于混合μ-演算将不动点构造算子引入到含有枚举构造算子的描述逻辑ALCIO中,提出了一种允许包含循环术语集的描述逻辑μALCIO.给出了μALCIO的语法和语义,证明了μALCIO的可满足性推理等价于混合μ-演算的可满足性推理,并利用树自动机理论给出了μALCIO的可满足性推理算法以及给出了推理算法正确性证明和复杂性定理.     

FQM-tree:基于B~+树的时态索引

提出了一种基于B~+树的、针对有效时间区间的索引模式:FQM-tree(fast query map tree).FQM-tree将有效时间区间映射为一维空间上的点,对映射点建立索引;同时增加一个基于内存的辅助索引结构,最大程度地减少对无效节点的访问.该索引结构具有如下优点:首先,将时问区间映射为点,可以直接利用已有应用成熟的、被广泛支持索引结构(如B~+树),这就意味着可以在数据库中快速实现对时态索引的支持,而无需更改DBMS的内核;其次,基于内存的辅助索引结构可以直接定位叶节点,提高了时态查询效率;另外,由于当前B~+树仍是数据库中应用最成熟、最广泛的索引结构,因此借助B+树的基本结构研究时态索引,使得时态索引能够快速地得到具体应用,所以FQM-tree的研究具有广泛的应用价值.理论分析及大量的实验结果均表明,FQM-tree的查询性能优于传统的时态索引方法.     

基于认知度的协同过滤推荐算法

协同过滤技术被广泛应用于各种推荐系统当中.基于内存的协同过滤算法通过比较目标用户与其他用户的已有评分,为目标用户的未评分项目作出相应的预测.提出了一种新的基于内存的算法.根据项目的关键属性对它们进行分类,通过计算用户对各类项目的认知度,为目标用户选择相似用户并预测评分.通过MovieLens数据集的实验结果表明,该算法可以有效地解决包括数据稀疏性和新用户在内的一些协同过滤的基本问题,提供更高质量的推荐.     

时态逻辑断言推理及其在SIDSS中的应用

介绍了断言推理和时态逻辑断言的基本概念，并以工资智能决策支持系统(SIDSS)为例，讨论时态逻辑断言规则的设计、形式化描述与Java代码实现。