社交网数据库技术分析

本文讨论了社交网中使用的多种数据库技术,并对这些技术进行了分析和比较。     

利用降维排序求多维数据模糊聚类

本文根据数据间相似程度的定义,利用排序缩小范围,提出一种多维数据聚类的算法。它以一维数据的聚类方法为基础,通过对各映射子空间聚类相交,得到高维聚类的近似解,进而求出精确解。该算法有较好的性能和较强的可伸缩性,且只需一个输入参数;置信水平λ,当置信水平λ变化时,可利用已有的计算结果。     

利用GPU进行高性能数据并行计算

数据库技术的成熟、数据挖掘应用、生物基因技术的发展、历史数据的几何级膨胀等使高性能计算（High Performance Computing,HPC）成为必要。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题,但是分布式系统有通信开销大,故障率高;数据的存取结构复杂,开销大;数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理器,特别是GPU（Graphical Processing Unit）计算能力的飞速提高,高性能计算正在逐步进入桌面（低端）领域,我们开始探讨并行编程模型与并行编程等软件技术。     

结构化挖掘语言SML的设计与实现

使用SQL,我们可以用相同的语言从关系数据库中查询不同类型的数据。本文设计了一种结构优化的挖掘语言SML,并提出了实现这种语言的途径,使得人们能够用相同的语言从数据源中获取不同类型的知识。